网络药理学ppi
时间: 2025-06-17 20:29:12 浏览: 24
### 蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)在网络药理学中的分析方法
蛋白质-蛋白质相互作用(Protein-Protein Interaction Networks,PPI)是网络药理学研究的核心之一。它通过解析蛋白间的交互关系,揭示生物信号传递、基因表达调控以及疾病发生发展的机制[^1]。
#### 1. 数据获取
PPI数据通常来源于公共数据库,例如STRING数据库(https://cn.string-db.org/),该数据库提供了经过实验验证和计算预测的蛋白质间相互作用信息。此外,Human Protein Atlas (HPA) 数据库(https://www.proteinatlas.org/)也提供关于人类蛋白质分布及其功能的相关数据,可用于补充PPI分析所需的信息[^4]。
#### 2. 关键靶点识别
通过对已知疾病的靶点与中药成分的作用靶点取交集,可筛选出可能的关键靶点集合。随后利用PPI网络进一步分析这些靶点之间的相互作用强度及拓扑特性,从而定位核心节点或枢纽蛋白。这种分析有助于理解中药多成分协同作用的具体机制。
#### 3. 构建PPI网络
基于上述获得的数据,在软件平台如Cytoscape中构建可视化PPI网络图。在此过程中,可以通过设置不同的参数阈值过滤掉低可信度连接,保留高置信水平下的相互作用对。这一步骤对于减少噪声干扰并突出主要路径至关重要[^3]。
#### 4. 功能富集分析
完成初步网络搭建之后,还需对其进行生物学意义解读。常用的方法包括GO注释(Gene Ontology Annotation),KEGG pathway mapping等手段来探索所选目标群体参与的主要生理过程及信号传导途径。
#### 5. 验证阶段
最终选定的一些关键候选靶向位点需借助其他先进技术比如LiP-MS(Ligand Identification by Proteomics-Mass Spectrometry)加以实验证明其实际结合情况。这种方法能有效弥补单纯依靠理论推测存在的局限性,提高结果准确性[^2]。
```python
import pandas as pd
from stringdb import StringDB
# 使用StringDB API 获取PPI数据
string_api = StringDB(email="[email protected]", species=9606)
ppi_data = string_api.get_interactions(proteins=["TP53", "EGFR"], score_cutoff=700)
# 将数据转换成DataFrame形式便于后续处理
df_ppi = pd.DataFrame(ppi_data)
print(df_ppi.head())
```
以上代码片段展示了如何调用`stringdb` Python包查询特定蛋白质列表之间的潜在相互作用,并将其转化为易于管理的数据表格结构以便于下一步统计学习或者图形展示。
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