肿瘤蛋白相互作用分析数据库

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对于相互作用分析的而言，我们之前介绍过STRING、BioGRID和ConsensusPathDB两个数据库。其中STRING和ConsensusPathDB是一个综合性的查询蛋白相互作用的数据库；BioGRID是一个查询单基因相互作用的数据库。这些综合性的数据库往往没有限制疾病的检索。但是对于不同的疾病，基因内部的作用机制往往是不同的。所以传统的相互作用往往不一定适合具体的疾病。这个时候往往需要具体疾病的高通量测序的数据来进行进一步的验证。所以今天就来介绍一个可以对肿瘤相关疾病进行相互作用和验证的数据库：PINA(https://omics.bjcancer.org/pina/)

1.背景数据集介绍

对于基因之间的相互作用关系而言，PINA是整合了多个数据的结果来进行构建的。这个数据库整合了IntAct、BioGRID、MINT、DIP以及HPRD这些相互作用数据库的数据。

而对于后续相互作用在肿瘤当中的分析则是使用了TCGA的RNA-seq以及部分TCGA+CPTAC的蛋白质谱数据

对于整个蛋白网络数据库而言，主要包括两个使用的步骤，一个是构建一个蛋白相互作用数据库；另外一个对于这个网络进行进一步的分析

2. 相互作用网络构建

对于相互作用网络构建而言，数据库提供了四种构建网络的方法：1) 输入一个蛋白查找和这个基因相关的相互作用网络；2) 输入一系列的基因/蛋白，寻找和这一系列基因/蛋白相互作用的基因/蛋白；3) 有目的性的查询两个基因/蛋白之间的相互作用关系；4) 查找两组基因之间内部的相互作用关系

例如我们这里想要查找这三个蛋白相互作用的蛋白有哪些

数据库可以输入基因名和uniprot的蛋白ID。关于两者之间的转换时通过biomart来进行转换的

输入之后，我们就可以获得和这三个蛋白存在相互作用的其他蛋白。整个结果界面包括两个部分，👈是网络的可视化部分，👉则是网络的具体信息。另外关于网络当中的颜色标注则可以在Legend当中查看。

3. 相互作用网络分析

3.1 相互作用网络自定义

如果想要直接使用这个网站的相互作用网络来进行结果图的话，这个数据库提供了进行自定义调整的选项。主要是针对网络的排列

如果在整个网络当中，我们想要突出某一个蛋白或者某一个蛋白和另外一个的相互作用，则可以使用Highlight可以进行突出。例如我们想要突出FOXG1这个蛋白

3.2 具体相互作用筛选

由于我们之前在进行相互作用预测的时候，考虑到了所有可能的相互作用形式。但是如果我们只是想有聚焦于某一个类型。则可以在这个进行筛选。数据库提供了三种筛选的选项：1)GO特征的相似性；2)相互作用的检测方法; 3)相互作用类型。例如，我们想要查看具有直接相互作用的蛋白有哪些。

肿瘤相关分析

对于网络当中的蛋白。数据库可以导入TCGA或者CPTAC肿瘤相互数据，可以来对网络进行进一步的筛选。我们可以在Cancer Context里面进行筛选。这里我们可以来定义网络当中的相互分析的系数，以及生存分析的分组。

在进行更新之后，相互作用网络就会给予相关系数来进行精简。

同时对于某一个网络 当中的蛋白，我们可以在👉的信息栏当中，查看这个基因在各个癌种当中的表达情况、预后情况。例如我们想要查看：SMAD4基因

3.4 网络相关分析

对于相互作用网络，我们还可以进行更进一步的分析，比如功能分析，肿瘤当中的相关分析等等。例如下图就是网络当中每一对基因之间的相互分析热图。

数据库使用场景

以上就是这个数据库的主要内容了。之前我们在进行肿瘤方面的相关分析的时候，通常都是需要使用一个蛋白相互作用数据库来进行分析，然后再使用TCGA数据进行进一步的精简。这个数据库相当于把两步整合到一起了。所以如果是研究肿瘤相互作用的话，可以使用这个数据库的。