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【Cytoscape新课】110分钟,学会蛋白互作网络图

已有 14325 次阅读 2020-12-2 08:28 |系统分类:科研笔记

好消息!密码子学院又有新课程上线!

网络图绘制利器Cytoscape软件进阶课程-蛋白互作网络图绘制现已上线,原价69.9元的课程与Cytoscape软件初阶课程(价值49.9元)合并购买即可立减20元

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Cytoscape软件-PPI进阶课程介绍
【Cytoscape新课】110分钟,学会蛋白互作网络图(图2)
【Cytoscape新课】110分钟,学会蛋白互作网络图(图3)

腾讯网址.png

(扫一扫 了解课程详情)

简介.png

Cytoscape这个绘制网络图的利器,想必大家已经不陌生了。前几个月密码子学院出品了Cytoscape课程,为零基础的“小白”带来了使用Cytoscape必备的功能讲解及操作实操

但是你知道么?Cytoscape的功能不止于此,除了基础的上传、美化、导出操作之外,其还可以利用其各种插件完成的数据计算、富集与各种个性化分析

举个例子来说,文章中常见的PPI网络图,绘制和分析通常都是借助了多个Cytoscape插件来完成的。


图片2.png

(DOI:10.3389 / fonc.2020.01628)

上述网络图是不是很高级?其实,你也可以画出来。

密码子学院Cytoscape高阶课程重磅来袭,整套课程全部围绕PPI网络图进行讲解,不仅包括PPI网络图在文章中的应用示例,还有在绘制过程中常用的插件介绍以及上图网络图节点同心圆的讲解专图专教实现文章中PPI网络图的完美复现。

结合大家分析和绘制PPI网络图时的痛点,本节系列课主要解决大家如下几个大问题:



问题一:什么是PPI网络图
【Cytoscape新课】110分钟,学会蛋白互作网络图(图7)
【Cytoscape新课】110分钟,学会蛋白互作网络图(图8)

内容摘要:

PPI网络分析,全名为蛋白互作网络分析(Protein-Protein interaction network)是一个在文献当中出现概率极高的网络图,网络中节点代表蛋白质,节点与节点间的连线代表关联性,由于蛋白是基因表达的产物,所以通过蛋白质分子之间的连线确定分子间的关联性,就可以达到了解基因间的关系,挖掘核心的调控基因的目的了。

该网络图一般用于实验分析筛选差异基因之后,并广泛应用于蛋白组、meta分析、多组学联合分析的研究中,除此之外,在RNA-seq的研究中也很常见,因为蛋白间的互作关系发生改变也说明了基因在转录层面上发生了变化。

问题二:绘制PPI网络图所需的数据从哪找?

【Cytoscape新课】110分钟,学会蛋白互作网络图(图7)
【Cytoscape新课】110分钟,学会蛋白互作网络图(图8)

PPI网络图需要的最基本的数据是蛋白与蛋白之间的交互数据,简单来说就是要了解蛋白节点需要和哪些蛋白节点有联系,课程中会介绍两种方法:

1、常规方法:将差异表达数据与STRING数据库进行比对,并将交互数据下载下来得到。

如何寻找差异表达数据?如何进行STRING数据库比对?在课程的第二节将为大家进行具体的介绍。

图片100.png(STRING官网首页)

2、插件方法:由于STRING是一个在线的网站,下载下来交互数据后还需要稍作修改再上传到Cytoscape中形成网络图,有些繁琐。所以除了STRING数据库在线比对这一方法之外,使用Cytoscape当中的插件-Sring APP来进行网络生成也是一个不错的方法,直接将差异表达数据导入Cytoscape检索,即可轻松的将String数据库中的数据网络导入Cytoscape中,还保留了STRING数据库中网络图的外观和一些功能。

图片102.png(String APP开发文章DOI: 10.1021/acs.jproteome.8b00702)

问题三:如何排布网络使其呈现上图同心圆样式?

【Cytoscape新课】110分钟,学会蛋白互作网络图(图7)
【Cytoscape新课】110分钟,学会蛋白互作网络图(图8)

在先前初阶课程的基础上,对Cytoscape中的Layou进行了更深入的讲解,带你逐步解密神秘的同心圆排布(其实很简单!)

ppi-4.jpg

(DOI:10.1186/s12935-020-01315-7 )

问题四:如何使用插件进一步挖掘网络图数据?

【Cytoscape新课】110分钟,学会蛋白互作网络图(图7)
【Cytoscape新课】110分钟,学会蛋白互作网络图(图8)

在PPI网络图绘制与分析的过程中,有两个常使用的插件兄弟:MCODE和Cytohubba。

其中,Cytohubba是用于寻找网路图当中的hub节点的,其含有多种hub节点的筛选标准。

图片104.png

MCODE是通过一定的算法将大网络图进行聚类,生成多个子模块,以此能够发现在network中联系更紧密的群组或者基因,再深入的话就可以了解到每一个子网络中基因之间的相互作用。

图片103.pngDingtalk_20201130104433.jpg

(MCODE文章应用案例-DOI:10.1042 / BSR20193468)

除以上4个主要问题外,在本系列课程中还会为大家介绍:

如何使用Cytoscape进行网络计算、节点筛选、节点搜索等隐藏小技巧。

怎么样?是不是觉得系列课直击你的痛点,干货不少?


【Cytoscape新课】110分钟,学会蛋白互作网络图(图21)


课程总结来就是:全面、细致、保姆级

如果你正处于蛋白组、转录组、基因组数据分析的关键时刻,或者是一正在科学实验过程中的小萌新,都建议你好好的学习这个课程,实现PPI网络图大进阶~

所以,赶快扫描下方密码子学院二维码,回复关键词“PPI”进行学习吧~

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