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寻找核心基因+子网络

一般做完差异基因,或者使用其他方法找到想要的biomarker时,想要知道这些基因的调控网络,或者哪些基因在调控网络中处于核心位置,比较常见的方法就是wgcna或者mcode、Cytohubba。这篇主要介绍mcode和Cytohubba。

mcode

示例:

PPI 网络构建及 Hub 基因挖掘

由术语富集网络子网分析可知,本文获取的基因集在癌症相关通路上富集较多,与癌症的发生和发展有一定的关系。为进一步获得 CRC 的 Hub 基 因,将全部基因输入 STRING 数据库,获得基因间相互作用的 PPI 网络。将置信分数( confidence)设为0. 9,得到包含 302 个节点、2 143 条边的 PPI网络。有研究表明,PPI 网络具有高度连通区域( 子 网) 的一小部分有更高的概率参与到生物调节中,而那些轻度连接的节点不会在整个网络的完整性中发挥关键作用。此外,基因沉默实验进一步证实,模块内 Hub 与疾病状态显著相关。因此,从 PPI 子网获得的 Hub 基因比没有网络信息筛选的单个基因更有意义。基于此研究的前提,本文使用MCODE 对上述 PPI 网络进行模块划分( node score cut-off = 0. 2,K-core = 2) ,共得到 3 个子网,如图 4所示,其中节点颜色由浅到深表示 MCODE 分数由低到高。从 3 个子网分别选取 MCODE 分数最高的基因,分别为 CXCL8、ERBB2 和 CYCS,将此作为该模块的 Hub 基因。 Hub 基因相关的网络信息见表 3。

第一步:通过string数据库得到调控网络

1在string数据库首页选择multi,将差异基因复制放入,选择人类 2点击continue,设置参数比如说,置信度和调控关系的来源。 得到如下的图片

并且以TSV格式保存下载

mcode得到子网络

通过file里面的import network from file选项,选择刚刚从string数据库得到的文件

点击apps里面的mcode,按照默认设置即可。

然后既可以发现在左侧得到很多子网络

创建以及可视化子网络

将结果导出

打开结果,我们就可以发现得到五个子网络cluster,并且已经根据score排名。

基于上面的步骤,我们得到了根据importance排名的子网络。后续步骤可以根据给出的子网络中的基因进一步研究。

Cytohubba

Cytoscape中的cytoHubba,主要用于通过其网络功能对网络中的节点进行排名。CytoHubba提供11种拓扑分析方法,包括度,边缘渗透分量,最大邻域分量,最大邻域分量密度,最大集团中心度和六个中心点(Bottleneck,EcCentricity,亲和度,辐射度),中间性和应力)。在11种方法中,MCC在从PPI网络预测必需蛋白质的精度上具有更好的性能。

点击calculate,然后选择最高的10的节点,选择默认的MCC,最后点击submit即可,,就可以得到如下的核心基因。

也可以将结果值导出。

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