【零代码生信分析】RNA-seq中级分析4-差异基因集【蛋白质互作PPI】分析

准备

在线分析网站：NetworkAnalysit: https://www.networkanalyst.ca/

举例操作

第一步.进入NetworkAnalysit网站。点击Gene List Input选项。

第二步. 进入输入基因页面，1选择基因种属来源，2 选择基因类型，3输入基因名，4点击上传。5显示Map Entrez ID ，6 点击Proceed 进入下一步。

第三步：选择需要进行的基因网络互作类型。在此页面有多种基因网络互作类型。如蛋白互作PPI，基因调控网络GRN，蛋白疾病药物化合物互作以及基因共表达互作。其中用得最多的就是PPI蛋白质互作分析。因此选择1.Generic PPI.然后选择数据库。选择习惯选择STRING数据库（后续可以调整数据库来源），3.点击OK进行下一步。

第四步：分析结果如下。在Subnetwork1中存在Nodes(互作蛋白节点）-Edges（连线）-seeds(提交的差异基因）。2提示互作蛋白数量太多，不利于可视化。3.选择优化Minimum Network。

第五步：如果优化后的PPI数量依然太多，选择2 Degree filter选项。3 Degree cutoff 选择中间数值进行调试。

第六步：结果可视化展示：如下图所示。存在多个参数进行后续图片优化。1是选择互作网络子集。通常选择第一个。2Backgroud背景。3 展示方式（选默认）。4 Layout(后续有推荐选项）。5.Edge是对连线参数的调整。 6是选择怎样的Node（节点）。7是图片输出下载格式选择。8是对候选互作蛋白的富集分析（KEGG，GO等通路分析）。9 是对候选互作蛋白的TF，disease,drug等富集分析。

第七步：图片进行优化调整。1.背景选择White白色。2.Layout选择Force Altas. 3.颜色进行选择。Seed是我们提交的差异基因，Protein是分析得到的互作蛋白。分别用蓝色或者黄色标记。4. Size是选择圆圈大小。越大越能显示基因名，越小基因名就会隐藏。

第八步：调整节点大小。在Node选项中选择Size,然后选择All nodes或者其他选择的Nodes进行大小调整。

第九步：调整节点文字标记颜色。 Node选项中选择Label,有两个选项，颜色与展示（或隐藏）。

第十步：调整连线的Opacity（不透明度），选择合适数值。

第十一步：调整连线的Thickness（厚度），选择合适数值。选择0.2-1.0之间的数值。

第十二步：节点可以用鼠标自由拉拽进行调整图形。

第十三步：图片保存：在Downlaod选项可以选择Png Image选项，选择放大3倍后保存到电脑。也可以选SVG格式以便于后期编辑。

第十四步：对筛选的后续蛋白进行富集分析。在Function Explorer界面，选择All nodes.然后点击Dababase选择GO以及KEGG等通路数据库，然后点击提交，随后展示富集的结果，可以保存，这些结果是所展示的PPI对应的基因富集分析的结果。

第十五步：对筛选的后候选蛋白进行TF富集分析，疾病与药物富集分析。如图所示，选择Regulation Explorer选项，选择TF【ENCODE】数据库，进行候选蛋白质的TF富集分析。3表示富集最强的转录因子为IRF１。

当我们点击IRF1时候，其相关的PPI中的基因变成其他颜色（原红色），然后在3这个位置选定特定颜色后，在 4这个位置便可展示颜色标记。

第十六步：当我们选定IRF1相关的节点（基因）时候，在点击Function Explore选项，点击Highlighted nodes，然后选择需要富集的选项，如GO，KEGG等，得到的就是选择的节点中蛋白KEGG的结果。富集结果可以进行保存。

总结：

我们通过NetworkAnalysit在线网站，可以对一组基因集进行蛋白质互作网络分析以及绘图。在分析结果中可以调整展示的节点数量，并通过多个绘图参数优化图片，并对展示的节点蛋白进行富集分析。与直接差异基因富集分析具有相同的作用，有些通路虽然没有受到差异基因的直接影响，而是与其互作基因蛋白相关。因此PPI分析后续的富集分析可以作为差异基因富集分析的补充。