背景 為什么要尋找蛋白質(zhì)互做關(guān)系？

因?yàn)橹挥姓_地發(fā)現(xiàn)和注釋細(xì)胞中的所有功能性的相互作用關(guān)系，才能對細(xì)胞的功能進(jìn)行系統(tǒng)層面的學(xué)習(xí)和理解。 大家在收集和展現(xiàn)蛋白質(zhì)相互作用的信息上，一直在努力地跟上相互作用關(guān)系探索的步伐

近年來，無論是在實(shí)驗(yàn)觀測和計(jì)算機(jī)預(yù)測技術(shù)都得到了顯著的進(jìn)步。但是，蛋白質(zhì)蛋白質(zhì)相互作用的信息比較容易出錯，而且乣相當(dāng)大的工作量來進(jìn)行注釋 資源分類？

1有些數(shù)據(jù)庫，他們的主要目的是收集和策展與蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用直接相關(guān)的實(shí)驗(yàn)證據(jù) 2.另外還有些數(shù)據(jù)庫會通過功能分組，將蛋白質(zhì)分為代謝、信號或轉(zhuǎn)錄途徑等這些更加廣義的角度來了解蛋白質(zhì)之間的關(guān)聯(lián)

3.最后就是第三類資源，通過嘗試使用多種計(jì)算的技術(shù)來預(yù)測新的蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)之間的相關(guān)性，從而彌補(bǔ)前兩種數(shù)據(jù)庫的不足之處 string數(shù)據(jù)庫正是一個整合提供這三種蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)關(guān)聯(lián)性證據(jù)的平臺

string database介紹 string(search tool for the retrival of interacting genes/proteins)基因、蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系檢索工具

它能夠幫助用戶輕松獲取獨(dú)特的，覆蓋范圍廣的實(shí)驗(yàn)以及預(yù)測的相互作用關(guān)系信息 string提供的相互作用關(guān)系主要基于confidence score（可靠指數(shù)），以及其他附屬信息，比如提供蛋白質(zhì)域和3D結(jié)構(gòu)

string目前的9.1版本，包括1100+個物種的5200+萬蛋白質(zhì) 聯(lián)合開發(fā)的機(jī)構(gòu)包括：CPR,EMBL,SIB,KU,TUD,UZH

功能 1.主要目的是構(gòu)建蛋白質(zhì)蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)

2.該網(wǎng)絡(luò)可以用于過濾和評估功能性基因組學(xué)的數(shù)據(jù)，以及為注釋蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)、功能和進(jìn)化性提供一個比較直觀的平臺 3.探索預(yù)測的相互作用網(wǎng)絡(luò)，能夠?yàn)榻窈蟮闹毖匝芯刻峁┬路较?#xff0c;并且能夠?yàn)橄嗷プ饔玫挠成?#xff0c;提供物跨物種預(yù)測

4.所有的蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系數(shù)據(jù)都有被加權(quán)、整合，并且都會有一個計(jì)算得到的可靠值 5.所有計(jì)算的預(yù)測結(jié)果都能通過特定的視圖來查看

6.網(wǎng)頁界面可用來訪問數(shù)據(jù)，并能夠快速獲取蛋白質(zhì)及他們之間的相互作用關(guān)系的概覽 優(yōu)勢

1.string數(shù)據(jù)庫完全是預(yù)先計(jì)算好的，無論是在高層次的網(wǎng)絡(luò)中，還是單個相互作業(yè)關(guān)系記錄的界面，所有的信息都可以被迅速獲取 2.它還支持單獨(dú)選擇各種證據(jù)類型，這樣能夠在運(yùn)行的時候進(jìn)行定制的搜索，同時也會有專門的查看器來對所有的關(guān)聯(lián)證據(jù)進(jìn)行查看 3.該數(shù)據(jù)庫是一項(xiàng)探索性的資源：它比基本的相互作用關(guān)系數(shù)據(jù)庫包含了更大的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)--盡管是有不同的可能值 4.因此，它最好被用于快速、初步地獲取要查詢的蛋白質(zhì)的功能合作伙伴，尤其是對那種還沒能很好的表征的蛋白質(zhì)
數(shù)據(jù)庫介紹

string數(shù)據(jù)庫通過文獻(xiàn)內(nèi)容管理，來提取實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)得出的蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系。此外，string數(shù)據(jù)庫還存儲得有一些計(jì)算預(yù)測的相互作用關(guān)系：

1.科學(xué)文章的文本挖掘 2.從基因組的特征計(jì)算得來的相互作用關(guān)系

3.基于直系同源的物種模型轉(zhuǎn)移來的相互作用關(guān)系 所有預(yù)測的活著導(dǎo)入的功能性關(guān)系對，都是以及各通用的參考數(shù)據(jù)庫為基準(zhǔn)來進(jìn)行注釋

導(dǎo)入的數(shù)據(jù) string數(shù)據(jù)庫的蛋白質(zhì)關(guān)聯(lián)信息，有一些是從物理相互作用數(shù)據(jù)庫，以及生物通路的信息數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入的

準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)： KEGG????????? EcoCyc???????? BIioCyc????????? GO???????? reactome????????? Biocarta?????? ?NCI-Nature Pathway Interaction Database

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)： MINT??? HPRD?? BIND ? DIP ?PID ?BioGRID?

文本挖掘

string數(shù)據(jù)庫的有些信息是通過文本挖掘的方式收集的。通過對龐大的科學(xué)文章的解析，來搜尋到統(tǒng)計(jì)相關(guān)的共現(xiàn)基因的名字 SGD：Saccharomyces

OMIM:Online Mendelian Inheritance? in Man FlyBase:A Database of Drophila Genes &Genomes

PubMed:A search engine accessing primarily the MEDLINE database of references and abstracts on life sciences and biomedical topics

預(yù)測的數(shù)據(jù) string數(shù)據(jù)庫中，還有一些數(shù)據(jù)是通過預(yù)測得來的

Neighborhood：不同物種之間，相似的基因組信息預(yù)示著相似的蛋白質(zhì)功能 Gene Fusion:某些基因組中的蛋白質(zhì)的融合，有很大可能性是具有功能性相關(guān)的

Co-occurrence:如果蛋白質(zhì)有相似的功能，或者出現(xiàn)在同一個代謝通路中，那他們應(yīng)該是會具有相似的表達(dá)模式的，以及相似的系統(tǒng)發(fā)生譜 Co-expression:基于觀察到的具有相同表達(dá)模式的基因，來預(yù)測基因之間的相關(guān)性

基因組信息

算法介紹

很大一部分的string的數(shù)據(jù)是從之前介紹的各種數(shù)據(jù)庫中導(dǎo)入的。同時，他也包含了大量的預(yù)測的關(guān)聯(lián)性

string數(shù)據(jù)庫會定期導(dǎo)入完整測序的基因組序列（多細(xì)胞基因組：Ensembl,其他：SwissProt/UnitProt),并從中搜索這三種基因組信息。目的就是為了識別在進(jìn)化過程中，也許具有一定功能相關(guān)聯(lián)的基因?qū)Α?

string數(shù)據(jù)庫中，使用Confidence Score可靠指數(shù)來對應(yīng)每一個預(yù)測的相互關(guān)聯(lián)性

算法優(yōu)勢 將多種類型的證據(jù)數(shù)據(jù)映射到單一的、穩(wěn)定的蛋白質(zhì)組中，從而更有利于數(shù)據(jù)的比較 將已知預(yù)測的相互作用關(guān)系進(jìn)行了部分互補(bǔ)，從而擴(kuò)大覆蓋的范圍

綜合打分的方案比獨(dú)立的證據(jù)認(rèn)可，具有更高的可靠性

并映射和傳輸相互作用關(guān)系到大量的生物體中，有利于進(jìn)化的研究

算法總結(jié)

算法

總結(jié)

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