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RNA-seq入门实战(十):PPI蛋白互作网络构建(下)——C

2022-05-29  本文已影响0人  嘿嘿嘿嘿哈

本节概览:
1. Cytoscape 软件基本介绍
2. 数据导入
蛋白互作节点信息导入、其他注释信息的导入
3. PPI网络图绘制
➀选取部分节点展示 ➁Analyse Network ➂node节点与edge连线的调整 ➃layout排布调整 ➄图像导出
4. Apps的使用:待更新...

顺接上节RNA-seq入门实战(九):PPI蛋白互作网络的构建——STRING数据库的使用 ,在得到目的基因的蛋白互作关系数据后,可以将数据导入Cytoscape软件进行个性化的可视化操作,本节中介绍Cytoscape_3.9.1基本用法。

下列文章很详细介绍了Cytoscape的使用,推荐阅读:
Cytoscape史上最全攻略 (qq.com)
cytoscape及APP(插件)使用手册 - 简书 (jianshu.com)


1.Cytoscape 软件基本介绍

Cytoscape官网:Cytoscape: An Open Source Platform for Complex Network Analysis and Visualization
说明书:Cytoscape 3.9.1 User Manual — Cytoscape User Manual 3.9.1 documentation
下载地址:Download Cytoscape

Cytoscape是一个开源软件平台,用于可视化分子相互作用网络和生物通路,并将这些网络与注释、基因表达谱和其他状态数据集成。Cytoscape还可以使用Apps实现一些附加功能,大多数Apps可以免费从Cytoscape应用程序商店获取。

Cytoscape

2. 数据导入

2.1 蛋白互作节点信息导入

2.2 其他注释信息的导入

除了各节点互作关系外,有时候我们还想添加其他信息:如基因表达量、上下调信息等。此时也可以在导入节点信息后,继续添加其他注释信息,下面示范添加基因上下调信息到Cytoscape软件中

load(file = './3.DEG/test_DEG_results.Rdata') #载入差异分析结果  含DEG_DESeq2
nodedata <- data.frame(
  node1=rownames(DEG_DESeq2),
  log2FC=DEG_DESeq2$log2FoldChange)
write.csv(nodedata,'node_data.csv',row.names = F,quote = F) #字符不要带引号 


3. PPI网络图绘制

3.1 选取部分节点展示

在画布中选中我们想展示的目的基因后,点击 File - New Network - From Selected Nodes, All Edges,即可新建一个只包含目的基因的画布



3.2 Analyse Network——获取节点的degree等信息

通过Cytoscape 的Analyse Network功能,可以对网络中节点的重要程度进行分析得出degree值(个人理解哈),并添加进入注释信息,用于后续可视化:


3.3 node节点与edge连线的调整

这一步对于PPI网络图的优化很关键。

下面示范根据degree调整node节点大小,根据log2FC调整node节点颜色,根据相互作用评分combined_score调整edge连线粗细与颜色:

① node节点调整

② edge连线调整

style界面下方切换到 edge设置界面,操作同与之前类似



3.4 layout网络排布调整

在软件上侧的Layout选项中可以对网络图进行各种形式的排序,下面展示几种排布方式


3.5 图像导出

得到满意的图像后,调整好其在画布上的位置和大小(否则导出图像容易不完整),在画布下方点击文件导出键,一般选择保存为pdf文件便于后期在进行编辑




4. Apps的使用

除了以上强大的绘图功能外,Cytoscape还可以安装各类的Apps插件,如cytoHubba、MCODE、ClueGO等等,从而实现多种多样的分析功能。
此部分之后再慢慢更新吧......


参考资料
Cytoscape史上最全攻略 (qq.com)
cytoscape及APP(插件)使用手册 - 简书 (jianshu.com)
Cytoscape 3.9.1 User Manual — Cytoscape User Manual 3.9.1 documentation


RNA-seq实战系列文章:
RNA-seq入门实战(零):RNA-seq流程前的准备——Linux与R的环境创建
RNA-seq入门实战(一):上游数据下载、格式转化和质控清洗
RNA-seq入门实战(二):上游数据的比对计数——Hisat2+ featureCounts 与 Salmon
RNA-seq入门实战(三):从featureCounts与Salmon输出文件获取counts矩阵
RNA-seq入门实战(四):差异分析前的准备——数据检查
RNA-seq入门实战(五):差异分析——DESeq2 edgeR limma的使用与比较
RNA-seq入门实战(六):GO、KEGG富集分析与enrichplot超全可视化攻略
RNA-seq入门实战(七):GSEA——基因集富集分析
RNA-seq入门实战(八):GSVA——基因集变异分析
RNA-seq入门实战(九):PPI蛋白互作网络构建(上)——STRING数据库的使用
RNA-seq入门实战(十):PPI蛋白互作网络构建(下)——Cytoscape软件的使用
RNA-seq入门实战(十一):WGCNA加权基因共表达网络分析——关联基因模块与表型

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