转录组分析后怎么构建蛋白质互作网络?用Python和R各有哪些实用代码?

### 进行转录组PPI分析的代码 为了进行基于转录组数据的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)分析,通常会采用生物信息学方法来识别差异表达基因(DEGs),随后通过已知的PPI数据库筛选这些DEGs之间的潜在交互。以下是Python和R两种编程语言实现此流程的具体实例。 #### Python 实现 在Python中,`pandas`库用于处理表格型数据;而`networkx`则非常适合构建和操作复杂网络结构。此外,还需要借助`stringdb` API获取最新的PPI信息。 ```python import pandas as pd from stringdb import StringDB import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 加载差异表达基因列表 (假设已经完成差异表达分析) de_genes = ['geneA', 'geneB'] # 示例基因名 # 使用 STRING 数据库查询 PPIs ppi_data = StringDB().get_interactions(de_genes) # 创建无向图表示PPI网络 G = nx.from_pandas_edgelist(ppi_data, source='protein1', target='protein2') # 绘制PPI网络可视化图形 plt.figure(figsize=(8, 6)) nx.draw(G, with_labels=True, node_color="skyblue", edge_cmap=plt.cm.Blues) plt.show() ``` 这段脚本首先定义了一个简单的差异表达基因列表作为输入,接着调用了STRING数据库API检索这些基因间可能存在的物理或功能关联,并最终利用NetworkX绘制出了相应的互作网络图表[^1]。 #### R 实现 对于熟悉R环境的研究人员来说,Bioconductor项目提供了丰富的包支持此类任务。特别是`clusterProfiler`及其配套工具能够方便地执行GO/KEGG富集测试以及从多个在线资源下载预计算好的PPI矩阵文件。 ```r library(clusterProfiler) library(org.Hs.eg.db) library(enrichplot) library(ggraph) # 已经获得的差异表达基因ID diff_expressed <- c("ENSG00000139618", "ENSG00000157764") # 获取对应的HGNC符号 symbol_list <- bitr(diff_expressed, fromType="ENSEMBL", toType="SYMBOL", OrgDb=org.Hs.eg.db)$SYMBOL # 查询并加载人类蛋白质相互作用网络 data(human_ppi_network) # 构建子网仅限于我们的目标基因集合内 sub_net <- inducedSubgraph(graph=human_ppi_network, nodes=symbol_list) # 可视化展示结果 set.seed(1234) ggraph(sub_net, layout = 'kk') + geom_edge_link(aes(edge_alpha = weight), show.legend = FALSE)+ geom_node_point(color="red", size=3)+theme_void() ``` 上述R代码片段展示了如何读取一组Ensembl ID形式给出的目标基因名单,转换成标准命名法下的标识符之后,在预先准备的人类蛋白互作网络上提取出局部区域内的连接情况,最后以美观的形式呈现出来供进一步解读[^2].

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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