cytoscape使用方法_信号通路分析工具教程—

信号通路（Signal pathway）是指能将细胞外的分子信号经细胞膜传入细胞内发挥效应的一系列酶促反应通路。

分析信号通路对于理解生物过程背后的复杂机制至关重要，从文献中捕获有关信号通路的信息对于许多生物学研究的实验设计和分析必不可少。

尽管目前信号通路的资源很丰富，但现有碎片化的数据库及其在聚焦点上的差异严重阻碍了合理、全面的信号通路数据库的创建。

2016年TüREI等人对人类信号通路的公共资源进行系统分析创建了OmniPath数据库（http://omnipathdb.org/ ）。

OmniPath数据库提供了对61个(不断增长中)资源的集成访问，包括12189个蛋白质和复合物之间的120000个相互作用、18722个转录和3068个转录后调控关系。

然而，如何通过图形用户界面访问OmniPath数据库？如何实现该图形用户界面中将OmniPath与分析工具相连接？

Cytoscape是生物网络分析和可视化的常用软件。2019年12月30日Ceccarelli等人[2]在Bioinformatics（影响因子7.307）上发表了一个Cytoscape的插件——OmniPath。

OmniPath插件可以直接查询OmniPath Web服务器来实现信号通路数据的定制导入，从而使用户从处理URL查询中解脱出来，并允许直接连接到其他应用程序进行进一步分析。

今天就给大家分享一个Cytoscape中的信号通路分析神器——OmniPath 插件！

OmniPath插件简介

OmniPath对人类信号通路包括：信号网络、激酶-底物相互作用、miRNA-mRNA相互作用与转录因子(TF)-靶相互作用。

此外，OmniPath还提供了通过基因同源性翻译到小鼠或大鼠的网络和调节子。

OmniPath应用程序基本工作流程如下：

用户从预定义选项中选择数据库→OmniPath App根据输入构造查询，并请求访问OmniPath服务器→服务器返回交互，网络在Cytoscape中可视化→导入网络后，可使用其他应用程序选择性地将数据导入Cytoscape并执行网络分析。

Cytoscape及OmniPath插件安装

OmniPath源代码链接：https://github.com/saezlab/Omnipath_Cytoscape OmniPath插件链接：http://apps.cytoscape.org/apps/omnipath

Cytoscape是一款免费图形化显示网络并进行分析和编辑的软件，下载地址为：https://cytoscape.org/，其最新版本为Cytoscape3.7.2：

OmniPath插件安装：打开Cytoscape软件，点击Apps，进入App manager：

在App manager中搜索OmniPath，点击Install进行安装：

OmniPath插件使用实操

1.OmniPath插件基本操作

（1）打开Cytoscape软件，进入OmniPath插件，有Human、Mouse、Rat三种物种可供选择：

（2）有前文提及的四个数据集可供选择，包括Signaling networks、Enzyme-substrate interactions、miRNA-mRNA与IF-target interactions：

（3）如果用户选择导入TF-target interactions数据，则可选择不同置信度级别，其余三种无此选项：

（4）完成上述选择后，“Select Dataset”将自动填充给定选择的可用资源，用户可以选择任意资源组合，如选择ARN：

通过勾选控制面板上相应的框来指定显示Directed interactions only或Signed interactions only：

（5）点击Launch query开始查询：

得到查询结果，即source蛋白与target蛋白存在相互作用，数据库来源及参考文献的PMID也被列出：

点击OK可得到查询网络布局:

（6）点击Query annotation查询注释：

可对得到的网络结构进行注释，例如选择CancerSEA/sate，选择特征如下，点击Annotate network进行注释：

注释完成后点击网络结构下方Node Table可以显示查询结果，例如显示TP73、TP63、KAT5与E2F1参与DNA damage（注释结果为True），点击右上方导出按钮可导出Node Table，可以同样的方法导出Edge Table与Network Table：

导出Node如下表：

导出Edge Table可显示两相互作用蛋白的参考文献：

（7）OmniPath允许自动检索PubMed记录。选择连接两个节点的连线，然后从Cytoscape工具栏下Omnipath -> PubMed references，显示支持两蛋白相互作用的文献，点击链接可自动跳转至对应文献。

2.使用实例——STAT3调节子的富集

实际应用中用户经常使用Cytoscape在相邻网络的中寻找感兴趣的蛋白质的功能注释，现以对STAT3调节子的富集为大家演示使用方法!

步骤：（1）选择IF-target interactions数据集下ARACNe-GTEx数据库，置信度过滤器选择ALL以显示相互作用的完整列表：

（2）Launch query得到对应的互作网络：

搜索Stat3，在众多节点中快速找到STAT3节点：

（3）选中STAT3节点（变为黄色）后，点击菜单栏Select>Nodes>First Neighbours of Selected Node>Undirected选择与STAT3连接的节点的子网络。

Select>Hide unselected nodes and Edges隐藏未选择的节点和边来创建子网络，其中心点为STAT3：

进行美化后实现了STAT3调节子的富集，这对我们研究STAT3具有重要的提示作用：

（4）选择子网中的所有节点后，我们可以通过以下方式创建新网络：File -> New -> Network -> From selected nodes, all edges。此时得到的是仅与STAT3有相互作用的蛋白：

根据前述方法导出结果:

（5）对子网络进行后续分析在仅与STAT3有相互作用的网络基础上可使用cytoHubba插件预测和探索给定网络中的关键节点和子网络。cytoHubba的安装与OmniPath插件安装方法相同。

cytoHubba提供了11中拓扑分析方法，包括Degree, Edge Percolated Component (EPC), Maximum Neighborhood Component (MNC), Density of Maximum Neighborhood Component (DMNC), Maximal Clique Centrality (MCC) 等。一般而言具有高degree的蛋白更倾向于是关键蛋白，MCC在酵母互作网络中对关键蛋白的预测有更好的表现。

得到蛋白节点的重要性排序，颜色越深蛋白在互作网络中越重要：

此外还可以使用BiNGO app（安装与OmniPath插件安装方法相同）对仅与STAT3有相互作用的网络进行富集分析：

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