如何拽着明星分子上天

发布时间：2024-12-19 06:03

我叫骨头，是的，我用万事屋祖传神器筛选到了个把基因（关于神器，点这里或者点这里）。对，这些基因都研究的好像不是很多，那我应该怎么样开展我的机制研究实验呢？好吧，说得透彻点，我应该把这个基因扯到哪些通路，哪些明星分子上去呢？

这就好比，如果我的表姑的二舅妈的干儿子的同学邻居家的狗，曾经参与过《魔兽》的拍摄。那我就能出去跟人吹牛了，俺亲戚家的狗，那不是一般狗，是上过魔兽的（好污）。没错，我只想扯上点明星分子，从此攀附豪门，走上机制研究的康庄大道……

杀姐姐：要想富，先修路。要知道你这蛋白是不是和别的明星分子扯得上关系，那就拿来分析分析咯，首先要做的是先知道这个有没有过什么研究，已知的或者可以预测的。今天就先讲第一步，STRING上的蛋白互作。

STRING（http:///）是一个PPI研究及预测的网站，输入你要研究的这个基因之后：

就可以形成，已知的和预测的蛋白互作网络结构图了。

同时，可以对这些参与到这个结构上的基因进行聚类及GO分析和Pathway分析。

点击基因Node间连接线，就会给你展示，具体两个基因间，产生了什么样的互作关系。

你要问了这STRING分析出来的东西，靠不靠谱？我只能说，大概还靠谱，由于STRING对于分子的研究主要基于下面几点，即1）实验，2）数据库，3）文本挖掘，4）共表达，5）共现性，6）相邻基因，7）基因融合：

实验基础自然不用说了，这主要是基于已经报道的酵母双杂或者Co-IP的实验基础，来判定基因间互作的。

数据库呢？是通过类似GO分析，以及Pathway分析，获得的一个预测。

文本挖掘，其实就是对PubMed上摘要文本中，与该基因共同出现频率较高的其他基因为标准，预测其相关性的。既然是同一篇文献中同时出现，那多半可能有一点相关联。

共表达则是通过表达数据的挖掘，发现基因间的共表达关系，既然有互作，总不见得一个基因表达了，但另一个基因不表达吧。这里左图是我们搜的人的基因中，但这个可能有点片面，所以右图会显示其他物种中存在的共表达关系。

此外还有共现性关系，这个就是在不同物种间，同时出现这俩基因同源物的可能性，你说既然俩基因有互作，那如果在物种间都是保守存在的话，可能性就会更大。

而相邻基因和融合基因出现的可能性并不是很大。这里就不说了。

…华丽丽的分割线…

李莫愁博士：找到与你需要研究的基因相关的这些信息，就能进一步开展你对机制研究方向的判定。STRING可以给你的就是一个蛋白互作，把你的蛋白和明星分子扯上关系的一条羊肠小道。但最终还是要凭借实验验证，来说明问题。好了，今天就策到这里吧。

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