蛋白互作网络图 - 网页工具string
输入数据：差异基因
输出：一个ppi图，可以导出数据
放入Cytoscape进行网络可视化
制作string的输入数据
load("step4output.Rdata")
gene_up = deg[deg$change == 'up','symbol']
gene_down =deg[deg$change == 'down','symbol']
gene_diff = c(gene_up,gene_down)
write.table(gene_up,file = "upgene.txt",row.names = F,col.names = F,quote = F)
write.table(gene_down,file="downgene.txt",row.names = F,col.names = F,quote = F)
write.table(gene_diff,file="diffgene.txt",row.names = F,col.names = F,quote = F)
保存上调、下调和所有差异基因，表中不显示行名、列名和引号
string分析
string网页工具： https://cn.string-db.org/ ，选择Multiple proteins；
输入数据：可以上调（upgene.txt）、下调（downgene.txt）基因分开做，也可以合并成差异基因（diffgene.txt）一起做
List Of Names：基因或蛋白名称，每行一个名称，可以直接从文件中复制过来
... or, upload a file：包含基因或蛋白名称的文件，txt和csv均可，这里直接用上述的txt文件
Organisms：选择物种，人类：Homo sapiens
然后点击SEARCH，出现检查基因界面（一般不需要检查）。
检查基因后点击右上角CONTINUE出图（protein-protein interaction，PPI图，蛋白互作网络图）：
Exports输出tsv文件：“string_interactions.tsv”：
手动修改文件名为"string_interactionsup/down/diff.tsv"，用啥基因分析的就修改成啥样的文件名，该文件名之后代码中会用到。
制作Cytoscape的输入数据
1. 网络文件
tsv = read.table("string_interactionsdiff.tsv",comment.char = "!",header = T)
tsv2 = tsv[,c(1,2,ncol(tsv))]
head(tsv2)
write.table(tsv2,file = "cyto.txt",sep = "\t",quote = F,row.names = F)
1. 读取string分析的输出文件，第一行作为表头。需要修改文件名与string的输出文件一致（如果需要的话）。
2. 取tsv的前两列和最后一列。
3. 查看tsv2的前6行，前两列数据表示node1向node2的连线，combined_score列表示该连接的强弱。
4. 输出tsv2为txt文件，作为Cytoscape的网络文件。数据以制表符为分隔，不添加引号，不显示行名。
2. 属性文件
p = deg[deg$change != "stable",c("symbol","logFC","P.Value")]
head(p)
write.table(p,file = "deg.txt",sep = "\t",quote = F,row.names = F)
1. 从deg中取差异基因的“symbol”（基因名），“logFC”，“P.Value”列。
3. 输出p为txt文件，作为Cytoscape的属性文件。数据以制表符为分隔，不添加引号，不显示行名。
用Cytoscape软件美化PPI图
1. 导入网络文件和属性文件
左侧为导入网络文件“cyto.txt”，右侧为导入属性文件“deg.txt”：
导入网络文件时，设置node1为绿色“Source Node”（源节点），node2为红色“Target Node”（靶节点），表示从“Source Node”组指向“Target Node”组；
设置combined_score为“Edge Attribute”（边）：
导入属性文件时，“Import Data as”默认为“Node Table Columns”，基因名“symbol”设置为“key”：
得到PPI图：
鼠标选中单个节点拖动，改变布局可以让中间的节点看着不拥挤。
2. 图片美化
选择参数区的Style，参数区Style介绍：
第一列Def.：全局属性更改。第二列Map.：将属性映射到某一列。第三列Byp.：更改选中节点的属性。
常用的节点参数：heighy+width（不锁定宽和高时），size（锁定宽和高时），fill color，border paint，border width，label font size，
常用的边参数：stroke color，width，
3. 插件
cytohHubba：寻找hub基因
Mcode：寻找子网络，寻找每个子网络的hub基因
3. 图片输出
一般为pdf格式
标签：文件,gene,string,流程,tsv,txt,GEO,Cytoscape,deg From： https://www.cnblogs.com/xiaogaobugao/p/16698472.html