蛋白质-蛋白质相互作用网络分析

蛋白质-蛋白质相互作用（Protein-Protein Interaction, PPI）网络分析是生物信息学领域的一个关键研究方向。它涉及到生物体内的复杂系统，其中蛋白质作为执行生命过程的基本分子单元，通过相互作用形成网络。这个网络描绘了细胞内的通信和功能模块，对理解基因调控、疾病发生机制以及药物靶点发现具有重要意义。

在PPI网络分析中，通常会涉及以下几个步骤：

1. 数据收集：从实验（如酵母双杂交、质谱或生物信息学预测）或数据库（如 STRING、BioGRID等）获取蛋白质之间的相互作用数据。

2. 数据整合：将来自不同来源的数据整合成统一的网络，考虑数据质量和覆盖范围。

3. 网络构建：生成图结构，其中节点代表蛋白质，边代表相互作用，可以是有条件的（例如，只包括已验证的交互）。

4. 网络分析：运用统计方法和网络分析工具（如度中心性、聚类分析、模块检测等）研究网络的特性，如关键节点、模块结构、功能富集等。

5. 功能和病理关联：分析网络中特定蛋白质或模块的功能关联，探究它们在生理过程和疾病中的角色。

6. 预测和验证：使用机器学习或数据挖掘技术预测新的潜在相互作用，并通过实验验证。