在STRING数据库中提交基因，获取PPI网络是比较常规的操作，包括下游使用cytoscape进行美化和hub网络的提取，但过程还是比较麻烦，本期介绍通过R语言来挖掘STRING数据库
1. 效果展示
通过利用差异分析结果，使用STRINGdb包挖掘蛋白交互关系，使用visNetwork构建互作网络，并利用RPubs将网络上传至服务器，实现蛋白互作网络的交互式可视化
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2. 前期准备
2.1 R包
library(STRINGdb)
library(visNetwork)
2.2 差异分析结果
> head(diff_exp_example1)
genes logFC logCPM PValue FDR
1 CYP1A1 -9.900908 6.373327 6.248616e-10 8.596222e-06
2 CSF3 -10.224338 10.540303 4.759447e-09 3.273786e-05
3 IL1B -6.791297 7.881774 2.937997e-08 1.347267e-04
4 TNFSF13B 3.304202 5.305227 8.005570e-08 2.280509e-04
5 FOSB -5.449454 7.196261 8.288541e-08 2.280509e-04
6 PTGDS 3.771284 11.508825 2.298475e-07 5.270021e-04
2.3 备注
本期内容主要借鉴了部分STRINGcb的教程：STRINGdb.pdf，里面也有很多其他功能，并未纳入进来，感兴趣的朋友可以看一下原文档~
3. 代码
将diffSig.xls放入file文件夹中，一定保证列名顺序一致
library(STRINGdb)
library(visNetwork)
string_db <- STRINGdb$new( version="11",# STRING版本
species=9606, # 物种
score_threshold=700, # 交互强度阈值，如果低于此阈值的关系将不被纳入
input_directory="./file") #可以设置，将数据库配置文件保存到本地
diff_exp_example1<-read.table("./file/diffSig.xls", #输入文件
sep = "\t",header = T)
example1_mapped <- string_db$map(diff_exp_example1,
"genes",#gene列列名
removeUnmappedRows = TRUE )
inter_raw<-string_db$get_interactions(example1_mapped$STRING_id)
plot_data<-merge(inter_raw,example1_mapped,by.x = "from",by.y = "STRING_id")
edges <- plot_data[,c(1:2)]
nodes <- example1_mapped
nodes$type <- ifelse(nodes$logFC>0,"up","down")
nodes$label <- nodes$gene
colnames(nodes)[c(1,4,2,6,7,8)]<-c("gene", #genesymbol列
"pvalue", # P值列
"logFC",
"id", # ENSP列
"group", # 上下调列
"label") # genesymbol列
nodes <- nodes[nodes$id%in%c(edges$from,edges$to),]
visNetwork(nodes, edges) %>%
visIgraphLayout()%>%
# darkblue square with shadow for group "A"
visGroups(groupname = "down", color = "#034889", shape = "square",
shadow = list(enabled = TRUE)) %>%
# red triangle for group "B"
visGroups(groupname = "up", color = "#af002b", shape = "triangle")%>%
visLegend()%>%
visNodes(font=list(size = 50))%>%
visEdges(
shadow = FALSE,
color = list(color = "#0085AF", highlight = "#C62F4B")
) %>%
visOptions(highlightNearest = list(enabled = T, degree = 1, hover = T),
selectedBy = "group") %>%
visLayout(randomSeed = 123)%>%
visEdges(arrows = 'from')%>%
visInteraction(navigationButtons = TRUE)
4. 将交互网络上传至公共服务器
首先点击这个像眼睛一样的图标
image
我这里使用的是RPubs
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然后跟着流程注册账号，设置网页名称即可~
原始project后台联系获取
image.png
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