1024程序员节,为大家献上STRING数据库使用方法,给蛋白互作网络(PPI)分析加buff ~!
1024是2的十次方，二进制计数的基本计量单位之一。程序员就像是一个个1024，以最低调、踏实、核心的功能模块搭建起这个科技世界。今天是所有程序员的节日~！我们通过这个节日，向开发新的生物信息学方法、处理组学大数据获取新的研究突破、追求知识和技术创新、通过coding改变世界的程序员、生信员们表示致敬。
<关爱生信员 今天不加班>
蛋白互作网络（protein protein interaction network，PPI network）分析有助于从系统的角度研究疾病分子机制、发现新药靶点等等。今天小编介绍为大家一个常用的PPI数据库——STRING数据库（https://string-db.org/）。STRING数据库是一个搜索已知蛋白质之间和预测蛋白质之间相互作用的数据库，该数据库可应用于2031个物种，包含960万种蛋白和1380万中蛋白质之间的相互作用。它除了包含有实验数据、从PubMed摘要中文本挖掘的结果和综合其他数据库数据外，还有利用生物信息学的方法预测的结果。所应用的生物信息学的方法有：染色体临近、基因融合、系统进化谱和基于芯片数据的基因共表达。
STRING数据库主页。可按照蛋白质名称，氨基酸序列等信息进行检索某个特定的蛋白质相互作用的其他蛋白质
点击continue，得到检索结果
检索结果页面。圆圈代表蛋白质，直线代表蛋白质之间相互作用。
点击圆圈可以查看蛋白质相关信息。
点击直线可以查看蛋白质相互作用信息。
Setting中可以设置网络边所代表的意义：
evidence：不同颜色的线表示不同证据；
confidence：两个蛋白质相互作用越强连线越粗；
actions：不同颜色和形状的线表示不同的相互作用；
Evidence view
Confidence view
Action view
Setting中可以设置网络边的来源。STRING数据库中网络边的来源包含实验数据、从PubMed摘要文本挖掘的数据、数据库数据，还有利用生物信息学的方法预测的结果。所应用的生物信息学方法有：基因邻接、基因融合、系统发生谱和基于芯片数据的基因共表达。该系统利用一个打分机制对这些不同方法得来的结果给予一定的权重，最终给出一个综合得。
输入一组蛋白质名称或氨基酸序列，检索其相互作用关系。
检索结果。
最后小编为大家列举了5个常用PPI数据供大家参考。
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