蛋白质相互作用预测数据集 PPI
时间: 2025-01-09 14:00:46 浏览: 68
### 关于蛋白质相互作用预测数据集PPI
在生物信息学领域,蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)数据集对于理解细胞内复杂的分子机制至关重要。这些数据集通常用于训练机器学习模型以预测新的潜在蛋白质交互。
#### 常见的PPI数据库和资源
多个公共可用的数据源提供了丰富的PPI信息:
- **STRING Database**: STRING是一个综合性的在线资源,整合了来自不同物种的各种实验验证过的以及预测得到的蛋白互作关系[^1]。
- **BioGRID**: BioGRID专注于收集并提供开放获取的真实世界生物学研究产生的遗传和物理互动记录,覆盖多种有机体种类[^2]。
- **IntAct**: IntAct是欧洲生物信息研究所(EBI)维护的一个全面收录二元相互作用条目的数据库,支持MIF标准格式下载[^3]。
- **DIP (Database of Interacting Proteins)**: DIP专门针对已发表文献报道的确凿证据所证实的真核生物间的直接接触事件进行了编目整理[^4]。
为了处理上述提到的大规模网络结构特征,在建模过程中引入高阶拓扑特性如motifs、graphlets或单纯形复合物能够增强图神经网络的表现力[^5]。这使得研究人员能够在更精细粒度上探索局部模式,并捕捉到全局连通性之外的重要细节。
```python
import pandas as pd
from bioservices import BioMart
def fetch_ppi_data(database="string", organism="human"):
service = BioMart()
if database.lower() == "string":
url = f"https://string-db.org/api/tsv/network?identifiers=&species={organism}"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
elif database.lower() == "biogrid":
# Example URL for human PPIs from Biogrid
url = "https://downloads.thebiogrid.org/Download/BioGRID/Release-ORGANISM-3.5.176.tab2.zip"
df = pd.read_csv(url, compression='zip', delimiter='\t')
return df.head()
fetch_ppi_data()
```
此代码片段展示了如何通过Python脚本访问两个流行的PPI数据库——STRING 和 BioGRID 来检索人类蛋白质间可能存在的关联列表。实际应用时可以根据具体需求调整参数设置。
阅读全文
相关推荐















