一、 简介

STRING数据库（https://cn.string-db.org/）是一款用于分析蛋白与蛋白相互作用（Protein-Protein Interaction，PPI）的常用公共数据库，是一个综合性的在线分析平台。该数据库不仅整合了部分实验验证的结果，亦包含部分经计算预测所得结果，在研究蛋白质功能，不同蛋白之间的相互作用及联系等方面具有重要价值。

Cytoscape是一款常用的可视化分析软件（下载网址：https://cytoscape.org/），可轻而易举地依据实验数据生成可视化网络，方便快捷。

两者联合应用可迅速获取PPI网络图并实现图片美化操作。本文将以人类“TP53”蛋白为例，简单介绍STRING数据库与Cytoscape软件的联合应用。 

STRING数据库主页面展示

Cytoscape界面展示

二、 STRING数据库分析流程

1．进入STRING数据库官网后，点击“SEARCH”，即可进入如下界面，左侧列为我们提供了一些常用的分析选项，通常以前三种最为常用，即可依次通过单个蛋白、多个蛋白或蛋白序列进行检索（注意：多蛋白或蛋白序列检索可支持文件上传，方便快捷）；

2．选择“Protein by name”即可对单个蛋白进行分析，此处我们选择蛋白名为“TP53”，物种选择为“Homo sapiens（人）”（注意：此处物种名均为拉丁名），点击“SEARCH”即可；

3．检索结果显示，一共检索到45个结果，选择特定的一个结果进行分析即可，点击“CONTINUE”；

4．即初步得到“TP53”蛋白的PPI网络图（图4-1），节点的位置可以随意拖动进行调整，以使其更加美观（图4-2），点击任一节点，可显示该节点处蛋白的基本信息（图4-3），完成第4步即已完成对“TP53”蛋白的初步分析，所得PPI网络图亦可直接导出使用；

图4-1

图4-2

图4-3

5．得到互作网络图后，我们会在图下方看到一系列的标签，点击“Legend”，则可以看到关于该网络图的基本信息（图5-1），了解这些基本信息后，我们即可读懂PPI网络图所传递的信息。一般情况下，为了更加全面地了解该蛋白，往往会进行部分参数调整，以探索更多与其相关的蛋白。

点击“Settings”即可进行参数设置及调整，包括基础设置及高级设置（图5-2），通常绝大部分选项采用默认即可，常需要改动如下内容对PPI网络进行筛选，即“minimum required interaction score”——数值越大，节点（蛋白）越少；“max number of interactors to show”——数量越大，节点（蛋白）越多；“network display mode”——去除离散点，一般选第二个。点击“UPDATE”即可完成设置。（注意：为方便后续Cytoscape软件的介绍，此处将“max number of interactors to show”设置为“no more than 50 interactors”以得到更多蛋白（图5-3），大家在实际操作中按照自己的需求进行设置即可）；

图5-1

 图5-2

 图5-3

6．结果输出及保存：点击“Exports”，按照所需格式进行保存即可（图6-1）。若需用Cytoscape软件进一步美化，则可提前打开Cytoscape软件，点击“Send network to Cytoscape”即可直接将网络图导入Cytoscape软件（注意：有时会出现卡顿导致数据导出失败），因此更推荐大家下载保存为TSV格式，再用Cytoscape软件打开（注意：此种方法有时亦会出现报错的可能，可选择直接将文件拖拽至Cytoscape软件，即可成功打开）。

 图6-1

7．关于“Analysis”和“Clusters”版块的内容在此不做过多介绍，感兴趣的同学可自行了解，主要包含对PPI网络图的总结分析，如GO富集分析、KEGG信号通路分析等（图7-1），以及是否对节点进行聚类分析等内容（图7-2）。

图7-1

图7-2

三、 Cytoscape软件图片美化

采用Cytoscape软件对经STRING数据库分析所得PPI网络图进行美化大致可分为两种情况：其一则是直接通过调整图片颜色、线条、整体布局（注意：整体布局调整亦可手动调节或直接自动调节，较为灵活）等的调整以达到美化的效果；其二则是进阶版，依据“Degree”值进行分类设置，以使图片更加精致美观的同时层次更加分明，下面我将以第二种方法进行介绍，相信大家在掌握第二种美化方法后对第一种基础操作亦能游刃有余。

1．将STRING数据库分析所得PPI网络图导入Cytoscape软件（注意：在网络图所在区域滑动鼠标滑轮可对图片进行缩放操作，选中单个或整体目标的操作同常规操作，在预览框中移动鼠标亦可整体移动图片所在位置）；

2．点击“Style”可对节点的连接样式进行选择，以美观为目的根据自己的主观喜好进行选择即可（图2-1），亦可点击选项，重新创建一个新的格式（图2-2），为尽可能多地展示一些基础设置，此处选择最基础的新建格式进行演示，新建后的效果如图2-3所示，可见网络图还原为最基本的结构； 

图2-1

图2-2

图2-3

3．点击“Label”→“Column”选择“Shared name”→“Mapping Type”选择“Passthrough Mapping”，即可显示出节点标签；

4．根据“Degree”值进行分类：点击“Tools”→“Analyze Network”→“OK”，即可在右下角显示出Degree值，鼠标左键点击“Degree”标签，即可将所有数据按照大小顺序排列；

图4-1

图4-2

紧接着，节点的颜色、大小、形状均可按照Degree值进行分类调节，具体操作如下：

a.颜色调节：点击“Fill Color”→“Column”选择“Degree”→“Mapping Type”选择“Continuous Mapping”效果如图4-3→点击色卡，选择自己喜欢的颜色进行设置即可，见图4-4，设置后的效果如图4-5；

图4-3

   图4-4

图4-5

b.节点的形状、大小设置：形状的设置点击“Shape”进行设置即可，如图4-6；大小设置：点击“Size”→“Column”选择“Degree”→“Mapping Type”选择“Continuous Mapping”（图4-7）→双击打开，对当前形状的最大值及最小值进行设置，调整至事宜大小即可（图4-8），设置完成后的效果如图4-9所示，可以看到节点圆圈大小已按照Degree值的不同而显示不同大小（注意：此处依然以圆形进行演示，故而形状不再单独设置，仅对大小进行设置）；

图4-6 

图4-7

图4-8

图4-9

c.分组：即将所有数据按照Degree值排布为几个层次（注意：如何分组以及分组多少均以美观为主，无特别规定，但建议大家将数值相近的分为一组，这样后续进行样式调整时也不会太突兀）。具体操作如下：选中待调整的数据，右键选择“Select nodes from selected rows”（图4-10）→点击“Layout”→“Attribute Cirde Layout”→“Selected nodes only”→“Selected”（图4-11）→拖动鼠标将该节点拖动至合适位置（图4-12）；多个节点同时选中时，操作同上，效果如图4-13所示，依次对所有数据进行调整即可；点击“Layout”→“Layout Tools”→点击“+”→“Degree Filter”，进而可以对不同层次圆圈间的间距大小等进一步进行调节美化（图4-14），最终效果图见图4-15； 

图4-10

图4-11

图4-12

图4-13

图4-14

图4-15

d.通过上述调整，我们发现整体布局已有很大程度的改善，但仍存在线条过于密集、图片整体过于凌乱、标签字迹不清，亦无法一眼找到我们输入的目的蛋白，此时就需要进一步进行美化以使图片更为美观。具体操作非常简单，仅需点击“Style”依次对标签、线条、字号等内容进行相应调节即可（图4-16）； 

图4-16

e.图片的保存：“File”“Export”“Network to Image”选择图片格式（一般为PNG格式）及存储位置进行保存即可（注意：期刊要求通常为Tiff格式，但Cytoscape软件无法保存为该格式，故可将其先保存为PNG格式后再导入AI等软件再保存为Tiff格式）。

四、 注意事项

1．对图片的调整应以美观、简洁、层次分明、布局清楚、主体突出等为原则，故而一定要多加尝试，投稿时美观的图片会给审稿人留下好的印象分哦；

2．运用Cytoscape软件时需灵活操作，并无特定模式，一切均以美观为第一要义，根据自身喜好进行调整即可，如图片可手动调节亦可自动调节；标签的形状各异、大小不同、色彩多样；“Layout”中亦可自动选择多种整体布局等等；

3．STRING数据库及Cytoscape软件常有更新，因此具体的操作与上述介绍并不完全一致，但不管版本如何更新，基本操作都是大差不差的，多加尝试即可。

五、 拓展——如何利用Cytoscape筛选Hub节点

Cytoscape软件的功能并不局限于上述内容，其在诸多方面均有重要用途。面对诸多节点我们通常无法对所有节点逐个研究，但完全可以筛选出该网络图中的核心节点进行分析，Cytoscape软件就能轻松实现这一点，而这一操作通常基于Cytohubba小插件（最为常用，但并非唯一）实现，具体操作如下：

1．Cytohubba插件安装：打开Cytoscape软件，点击“Apps”→“App Manager”→搜索“Cytohubba”→点击安装（图A）。安装完成后即可在Cytoscape软件主界面看到Cytohubba插件（图B）；

图A

图B

2．向Cytoscape软件中导入待分析的数据，“Nodes’Scores”选择“Calculate”，“Hubba nodes”勾选“Top 10 node (s) ranked by”，其余选项默认（注意：Cytohubba插件提供12中算法计算Hub节点，通常以MCC较为常用，此外，一般默认前10个核心节点，当然也可按照实际情况对其进行修改），点击“Submit”即可得到前10个核心节点；

3．筛选到的Hub节点如下图所示，进一步对其进行美化即可。右侧可以看到各核心节点的排名，点击“Save Current Rank”即可保存表格。

• https://images.app.goo.gl/U1razUMQPcPaDHgs6
• https://cn.string-db.org/
• https://cytoscape.org/

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