一篇文献解读基于mRNA表达谱数据的PPI网络分析

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其次是网络拓普结构分析。

使用 NetworkAnalyzer 进行拓普分析。由于如果某个网络节点度满足 幂律分布 则表示这个网络属于 无尺度网络 。PPI网络也遵循这一定律。为了验证上面的三个ppi网络是否是无尺度网络，作者做了三个网络（下调的、上调的和总体的）的节点度分布：

发现这三个网络都是满足幂律分布的，这就表明PPI网络是无尺度的。为什么要证明这个呢，其实这个和 WGCNA 分析的原理是一样的，出发点就是在一个调控网络中起关键作用的节点是很少的，但存在这样的起关键作用的节点。然后进行寻找这样的 hubs (中心枢纽) 。

作者不光在 HPRD 中寻找蛋白相互作用关系，还使用了 STRING 数据库的（这个库里不光有实验验证的，还有生信预测的相互作用结果）。然后再作节点度分析，发现使用两个数据库都能得到相似的结果，下面是 STRING 数据库的度分布结果：

使用两个数据库的数据来验证，表明他们的DEGs PPI网络是可靠和稳定的。

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接下来是PPI网络中蛋白的亚细胞定位。

蛋白亚细胞定位的数据是从 Uniprot 中获得的。然后每个蛋白的亚细胞定位数据导入 Cytoscape 作为一列，使用 Cytoscape 的插件 Cerebral (http://www.pathogenomics.ca/cerebral/)  即可构建基于亚细胞定位的PPI网络，如下图：

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