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protein-mode

该模式中,string数据库能够预测到特定物种中的某一个蛋白质的相互作用关系
通过该模式可以获取最多的特异性,但是覆盖面就会较小一些,原因是该模式中,string不会准确的去获取其他物种的直系同源物,取而代之的是通过序列中的相似性搜索来估计直系同源

简单来说,物种间的相互作用关系信息的传递是基于“degree or orthology(直系同源度)”,(一种string用来判断两个蛋白是否为直系同源的方法。这种方法来源于对所有的相似性进行搜索,并把两个物种的推测的旁系同源考虑在内。如果旁系越少,则直系同源可能性就更大。)

COG-Mode
该模式中,string能够预测到一组直系同源蛋白质的相互作用关系

COG模式中,信息是从“Cluster of Orthologous Groups"数据库获取的,其中的直系同源被设定为”all-of-nothing",而且这些被视为直系同源的蛋白质都被合并为一个物体
由于获取直系同源的方法不同,该模式相比protein mode具有更高的覆盖率

由于获取窒息同源的方法不同,该模式相比protein Mode具有更高的覆盖率,但是略微较低的特异性
覆盖率高是因为这些组群的难以自动获取的同源信息,都是人工识别的

特异性低时由于技术原因,一些组群会包含大量的还未被进一步识别的蛋白质

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Protein mode:protein模式的数据

COG mode:COG模式的数据
General flatfiles &full database sumps:通用信息数据(物种、别名等)

用户说明文档(user documenttation)
开始-相互昨天网络-蛋白质窗口-FAQ-使用情景介绍

开发者说明文档(developer documenttation)
string API-在是ring网络上突出外部的负载信息-Robot access

数据

蛋白识别






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