1. STRING (Search Tool for the Retrieval of Interacting Genes/Proteins)

STRING — это широко используемая база данных и ресурс, в основном используемый для прогнозирования и визуализации сетей белок-белковых взаимодействий. Он объединяет экспериментальные данные, вычислительные прогнозы и известные биологические знания для прогнозирования белковых взаимодействий.

Источники данных. Источники данных STRING включают экспериментально подтвержденные взаимодействия, взаимодействия, предсказанные с помощью вычислений, анализ литературы и информацию из других баз данных.

Функция:

● Предоставить информацию о прямых (физических) и непрямых (функциональных) взаимодействиях между белками.

● Позволяет пользователям запрашивать сеть взаимодействия определенного гена или белка.

● Визуализация сетей взаимодействия и выполнение топологического анализа.

Название: STRING（https://string-db.org/）

2. GeneMANIA

GeneMANIA — это гибкий и удобный инструмент для прогнозирования функции генов и построения сетей взаимодействия генов. Это помогает исследователям находить гены, связанные с входными генами, путем интеграции данных из нескольких источников, включая совместную экспрессию генов, белок-белковые взаимодействия, генетические взаимодействия, пути, физические взаимодействия и т. д.

Источник данных: GeneMANIA объединяет несколько типов данных, таких как совместная экспрессия генов, белок-белковые взаимодействия, генетические взаимодействия, совместная локализация, пути, физические взаимодействия, белковые структуры и т. д.

Функция:

● Быстро создавайте сети взаимодействия генов и прогнозируйте их с помощью нескольких весовых моделей сетей.

● Предоставляет инструменты визуализации для просмотра сетевых диаграмм входных генов и их взаимодействующих партнеров.

● Поддерживает несколько биологических видов.

Веб-сайт: GeneMANIA (https://genemania.org/)

Процесс работы с базой данных

String

1. После входа на страницу сосредоточьтесь на двух красных полях в интерфейсе поиска.

Красное поле слева позволяет выбрать режим ввода одного или нескольких белков, а красное поле справа предназначено для ввода названия белка (гена) и выбора вида.

2. После нажатия кнопки ПОИСК вы попадете в следующий интерфейс, где будет подробное объяснение введенного белка (гена). В то же время вы также можете скачать соответствующую информацию с MAPPING.

3. Источники доказательств белковых взаимодействий можно увидеть в интерфейсе программы просмотра.

4. В легенде отображается основная информация о содержании сети.

STRINGСетевая диаграмма базы данных состоит из двух основных элементов.：Очки и Края。

● Узлы: каждая точка представляет белок, а трехмерная структура белка отображается в пузырьке. Нажмите на пузырь, чтобы просмотреть дополнительную информацию о аннотациях. Однако на этой сетевой диаграмме объединены различные изоформы сплайсинга или посттрансляционно модифицированные белки, причем каждая точка представляет все варианты белка, продуцируемые одним и тем же локусом гена.

● Края: соединенные линии представляют белок-белковые взаимодействия (PPI). STRING работает путем интеграции 7 типов доказательств (например, соседства генов、слияние генов、Совпадение、экспериментальные данные、совместное выражение、Информация о базе данных、анализ текста）,Оцените взаимодействие между каждой парой белков. Эти доказательства соединены разными цветами.,И чем выше общий балл,Тем выше достоверность белкового взаимодействия. Нажмите на любое соединение, чтобы просмотреть подробную информацию о взаимодействии и оценку доказательств.

На сетевой диаграмме PPI соединения разного цвета представляют 7 типов доказательств:

1. Соседство: оценка вероятности взаимодействия генов на основе их расположения на хромосоме.
2. Слияние: с помощью анализа всего генома найдите слитые гены и выскажите предположения о возможных связях между другими генами.
3. Совместное возникновение. В ходе эволюции пары генов, которые часто появляются вместе, могут взаимодействовать.
4. Эксперименты: Прямая демонстрация белок-белковых взаимодействий на основе опубликованных экспериментальных данных.
5. Совместное выражение: Проанализируйте характер экспрессии генов или белков и найдите пары генов со схожей экспрессией.
6. база данных（Databases）：Используйте существующие организмы Информация о базе данных,такие как пути и белковые комплексы,поддерживать возможность взаимодействия.
7. Анализ текста: найдите возможные доказательства взаимодействия белков, анализируя ключевые слова в научной литературе.

Доказательства отображаются в виде цветных линий, а достоверность взаимодействия представлена ​​совокупной оценкой. 5. Интерфейс экспорта позволяет экспортировать данные для дальнейшего анализа с помощью программного обеспечения, такого как Cytoscape.

GeneMANIA

1. Зайдя на официальный сайт, вы обнаружите, что интерфейс очень простой. Вы можете ввести название белка (гена) в верхнем левом углу.

2. После ввода имени и его анализа посередине официального сайта появится схема сети.

Справа приведены пояснения к категориям сетей (в примере содержания присутствуют только три типа):

Совместное выражение：Уровни экспрессии генов одинаковы в разных условиях.,указывая на то, что они могут быть связаны. Данные в основном поступают из базы данных GEO.

Физическое взаимодействие (Физическое Interaction）：Если экспериментально обнаружено взаимодействие двух белков,Они просто родственники. Данные взяты из BioGRID и Pathway Commons.

Генетические/генетические взаимодействия (генетические Interaction）：Изменения одного гена влияют на функцию другого гена.,что указывает на то, что они функционально связаны. Данные взяты из фундаментальных исследований и BioGRID.

Общий белковый домен (Shared Protein Domains）：Два генных продукта имеют один и тот же белковый домен.,Покажите, что они связаны. Данные поступают от Интер Про, SMARTиPfam.

Совместная локализация：Гены экспрессируются в одной и той же ткани или их продукты появляются в одной и той же клеточной локализации.,Покажите, что они связаны.

Путь：Два генных продукта участвуют в реакции одного и того же пути.,Покажите, что они связаны.Данные поступают изPathwayCommons。

Другой：Сети взаимодействия, не подпадающие ни под одну из вышеперечисленных категорий.。

3. Вы можете выбрать разные виды.

4. В левом верхнем углу также доступны расширенные параметры, которые в основном включают три метода взвешенного анализа:

Query-dependent взвешивание (автоматическое взвешивание оптимизации) ：

● Автоматически выбираемый вес (по умолчанию): автоматически выбирает вес на основе количества входных генов. Если входных генов меньше 5, по умолчанию используется метод взвешивания, основанный на биологических процессах Gene Ontology (GO). Если входных генов 5 или более, используется метод линейной регрессии для максимизации связности между входными генами.

● Назначается на основе запроса. Используйте линейную регрессию для автоматического присвоения весов, чтобы максимизировать взаимодействие между входными генами и уменьшить взаимодействие с невходными генами.

Ontology-based взвешивание (на основе взвешивания онтологии гена) ：

● Основано на биологических процессах: гены связаны с биологическими процессами GO.

● На основе молекулярных функций: гены связаны с молекулярными функциями GO.

● На основе клеточных компонентов: гены связаны с клеточными компонентами GO.

Equal взвешивание (одинаково взвешенное) ：

● Равенство по сети: назначьте равные веса всем сетям, что подходит для просмотра всех сетей, соединяющих входные гены.

● Равенство по типу данных: присвойте одинаковый вес всем категориям сетей и равномерно распределите их между сетями внутри категории.

5. Три кнопки слева позволяют создавать различные формы сетевой диаграммы.

6. Опция «Функции» отображает результаты обогащения генов в сети.

7. Интерфейс загрузки позволяет экспортировать данные для дальнейшего анализа.

Примечание：Если у вас есть сомнения по поводу содержания или вы обнаружили явные ошибки,,Пожалуйста, свяжитесь с серверной частью(Добро пожаловать для общения)。Доступно больше контентазакрывать Примечание Официальный аккаунт：Ковчег рождения

- END -