Igraph包：三分钟帮你实现蛋白互作网络中的网络拓扑性质分析
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蛋白互作网络是由蛋白质相互作用所构成的网络结构。网络拓扑结构分析是对蛋白互作网络中节点和边的特征进行分析，以揭示网络的基本特性和功能模式。
常用的网络拓扑结构分析方法包括度分布分析、聚类系数分析、介数中心性分析、网络中心性分析等。其中度分布分析可以揭示网络中节点的连接情况，聚类系数分析可以揭示网络中节点的聚集程度，介数中心性分析可以揭示网络中节点在信息传递中的重要性，网络中心性分析可以揭示网络中节点的重要性和影响力。
通过网络拓扑结构分析，可以深入了解蛋白互作网络的特性和功能，为进一步研究蛋白质相互作用提供重要参考。
今天，小果手把手教学，三分钟带你学会igraph包，导师再也不用担心你不会做ppi下游分析啦！
1、加载R包及数据
要进行网络拓扑性质分析，首先要构建蛋白互作网络。常用的构建蛋白互作网络的方式有使用cytoscape、string。小果今天介绍的igraph包，也可以帮助我们构建蛋白互作网络。首先，我们需要准备蛋白互作的数据，即互作的蛋白对。小果选用了人类18210个蛋白产生的431696互作数据（小果将初试蛋白对数据命名为protein_pair_label.csv文件，大家也可以在hippie数据库中直接下载，hippie数据库是ppi数据库之一）
图 1 蛋白互作对
2、Igrpah包实战，构建单板互作网络
Install.packages(“igraph”) #下载igraph包library(“igraph”) #导入igraph包human<-read.csv(file.choose()) #导入数据human<-human[,c(2,3)] #数据格式处理，只保留互作的两列蛋白HumanPro<-graph.data.frame(human, directed=FALSE)summary(HumanPro)
图 2summary之后的结果
建立的人类蛋白质相互作用网络中含有18210个节点，431696条边，为无向图
plot(HumanPro) 可以展示蛋白质网络图，由于小果选用的蛋白对太多，网络图十分复杂。
图 3网络图
如果大家想要更加精美的网络图，小果之前有发过cytoscape的内容哦！
图 4cytoscape构建的网络图
3、Igrpah实战，度分析、介度分析
Degr<-degree(HumanPro)write.table(Degr,"D:\sj\Degree.txt") #将计算出的度保存在文件Degree.txt中。简单地画一下网络的度分布图：DegrDis<-degree.distribution(HumanPro)plot(DegrDis)
图 5 度分布图
网络的介度计算也是同理：
Betw<-betweenness(HumanPro,directed=FALSE,normalized=TURE,以上就是今天的内容啦！
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今天小果的分享就到这里，欢迎大家和小果一起讨论学习，下期再见哦！
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