Практикум 7

Базы данных Reactome и STRING

Выданный мне список белков я решила проанализировать с помощью баз Reactome и STRING, потому что они мне понравились

Reactome

picture
Рис.1. Выдача Reactome, желтый цвет - p-value (чем ярче, тем более значимый)
picture
Рис.2. Белки метаболизма
picture
Рис.3. Белки метаболизма липидов
picture
Рис.4. Белки метаболизма фосфолипидов и биосинтеза глицерофосфолипидов

Всего в выданном мне списке 6 белков, если обогащение терминами в выдаче Reactome записать схематически, включая в схему только крупные группы, то получится:

Метаболизм 6

Метаболизм липидов 6

Метаболизм фосфолипидов 6

Биосинтез глицерофосфолипидов 6

Синтез фосфатидилхолина 4

Синтез фосфатидилэтаноламина 3

STRING

Теперь поработаем в базе данных STRING и произведем поиск по выданному списку белков. В качестве таксона выберем Homo sapiens.

picture
Рис.5. Выдача базы данных STRING

Получился граф с большим количеством ребер, PPI enrichment p-value < 1.0e-16, а значит, белки имеют больше взаимодействие между собой, чем ожидалось для случайного набора белков.

Также я решила покрасить узлы графа, в зависимости от того, в каком биологическом процессе они участвуют.

picture
Рис.3. Выдача базы данных STRING. Фиолетовый - белки, которые участвуют биосинтезе глицерофосфолипидов, зеленый - в синтезе фосфатидилхолина, розовый - в синтезе фосфатидилэтаноламина

Получившиеся результаты соотносятся с теми, которые были получены в базе данных Reactome

Вывод: в выданном мне списке находятся в основном белки, которые участвуют в метаболизме липидов

picture