通过IP-MS实验或其它相互作用蛋白筛选方法，我们可以鉴定到许多与诱饵蛋白存在相互作用的候选蛋白。但是我们鉴定到的相互作用蛋白是否已有报道与诱饵蛋白相互作用？这些鉴定到的互作蛋白之间是否存在相互作用？这些鉴定到的相互作用蛋白是否与靶标蛋白的一些已知的互作蛋白存在相互作用？要解答这些问题，可以通过构建基于公开数据库的蛋白互作网络来进行解析和展示。

 

本次内容将实现基于STRING蛋白相互作用数据库和Cytoscape软件的互作网络构建和可视化。前者是目前最大、最全面的蛋白相互作用数据库，后者是目前最常用、功能最全面的网络图绘制工具。

 

基于IP-MS数据，结合蛋白相互作用数据库中的公开数据绘制完整的蛋白相互作用网络图，可按以下步骤进行。

 

 

1、Cytoscape软件和StringApp插件的安装

 

Cytoscape是目前功能最全面的开源网络化数据整合、分析和可视化工具，该软件目前已更新至3.9.1版本，可在官方网站免费下载获得（https://cytoscape.org）。该软件需Java11支持，具体要求可参照官网提示。

 

 

 

 

Cytoscape安装完成后，在App/AppManager/InstallApp界面查询StringApp拓展插件并安装，用于后续互作网络数据的获取和整合。

 

 

 

 

 

2、基于STRING数据库的相互作用蛋白检索

 

STRING是目前最大最全面的蛋白相互作用数据库，其中的蛋白相互作用数据可在其官方网站（https://cn.string-db.org）上直接查询获得，也可通过Cytoscape内置StringApp插件获得。

 

 

 

 

安装StringApp拓展插件后，在Cytoscape输入栏可选择靶标蛋白的基因名或Uniprot编号，选择物种信息（species）、网络类型（Network type）、评分（confidence score cutoff）、互作蛋白数量（Maximum external interactors）后，即可提取和可视化数据库中已有的蛋白互作网络。

 

 

 

 

Network type中，physical subnetwork仅包含有证据表明存在实质结合或形成蛋白复合体的相互作用，而full STRING network则还包含其他来源的相互作用，如基于临近基因、文本检索、共表达、共定位等证据预测可能存在的蛋白相互作用。建议此处选择physical subnetwork。

 

confidence score cutoff是STRING计算得到的蛋白互作可信度评分，具体计算方式参见文献“STRING: known and predicted protein-protein associations, integrated and transferred across organisms”。STRING数据库以0.7为高可信度互作评分，0.4为中等可信度，0.15为较低可信度，默认选择0.4为互作可信度筛选标准。

 

Maximum external interactors中为提取的互作蛋白最大数量，Cytoscape中最多提取获得100个互作蛋白的网络数据，若数据库中符合要求的互作蛋白数量不足，将仅显示符合要求的互作蛋白；若数据库中符合要求的互作蛋白数量多于设定数量，则仅显示设定数目的互作蛋白。建议此时选择最多100个互作蛋白。

 

 

 

 

在联网环境下设置好以上参数，经过检索（search network）之后，即可获得包含目标蛋白及其在STRING数据库中已知互作蛋白的相互作用网络。网络图下方Node table表格中即为该互作网络中包含的所有蛋白。

 

 

 

 

 

3、基于IP-MS定量数据的蛋白相互作用网络的构建

 

 

根据IP-MS实验的数据分析结果，可筛选鉴定出与靶标蛋白相互作用的蛋白。整理成如下2列，以“import network from file”方式导入Cytoscape中，设置Bait列为source node，Interactor列为target node。表格中蛋白可以基因名或Uniprot Accession格式输入，即可生成基于IP-MS定量数据的蛋白互作网络结果。

 

 

 

 

4、基于STRING数据库的蛋白相互作用网络的构建

 

将第2步获得的互作蛋白列表和第3步使用的IP-MS互作蛋白列表整合，与诱饵蛋白一起输入Cytoscape输入栏，此时需将Maximum external interactors设置为0，即可生成基于STRING数据库信息的包含诱饵蛋白和所有互作蛋白的网络结果。需要注意的是，第2步互作蛋白列表Node table中，“display name”对应基因名，“canonical name”对应Uniprot accession，输入时需与第3步蛋白列表一致。

 

 

 

 

5、蛋白互作网络的整合和可视化

 

利用Cytoscape软件的Merge功能，可以将基于STRING数据库的蛋白互作网络和基于IP-MS定量数据的互作网络进行整合。需要注意的是，在整合前，需将待整合网络节点的“share name”和“name”转换为相同类型的命名编号。可通过Node table中f(x)功能将“share name”和“name”索引至“display name”或“canonical name”，以对应IP-MS互作网络中蛋白的基因名或Uniprot Accession。

 

之后可进一步使用“import data from file”功能将IP-MS定量数据以表格形式导入Cytoscape，调整style控制面板的各项参数，以节点现状、颜色、大小分别表示互作蛋白的来源、IP-MS差异倍数及P-value，最终获得一张专业且美观的蛋白互作网络图。

 

 

 

 

 

总结

 

经过IP-MS实验和数据分析后，可通过以下步骤构建包含诱饵蛋白、鉴定到的互作蛋白以及已知互作蛋白的相互作用网络：

 

（1） 在STRING数据库中检索获得诱饵蛋白已知的相互作用蛋白；

 

（2） 将IP-MS互作蛋白鉴定结果导入Cytoscape构建IP-MS鉴定到的蛋白互作网络；

 

（3） 将IP-MS鉴定到的互作蛋白列表和STRING数据库检索获得的互作蛋白列表一同输入Cytoscape，检索构建基于STRING数据库的蛋白互作网络；

 

（4） 整合IP-MS互作网络和STRING互作网络，根据蛋白定量数据调整图形参数，获得完整的诱饵蛋白及其互作蛋白的相互作用网络图。

 

本公司已推出“蛋白互作组学解决方案”系列产品，可进行IP效果评估、互作蛋白筛选鉴定、互作组学动态检测分析及互作网络构建。如果根据以上介绍仍难以绘制蛋白互作网络图，建议采用本公司技术服务产品，从而获得基于IP-MS质谱检测的蛋白互作网络图等互作组学数据结果。

 

 

 

参考文献

 

1.SHANNON P, MARKIEL A, OZIER O, et al. 2003. Cytoscape: a software environment for integrated models of biomolecular interaction networks. Genome Res [J], 13: 2498-2504.

2.VON MERING C, JENSEN L J, SNEL B, et al. 2005. STRING: known and predicted protein-protein associations, integrated and transferred across organisms. Nucleic Acids Res [J], 33: D433-437.