最早关注蛋白质互作网络，是在来GDMC第一年的时候，中间停了半年看互作-各种算法，网络分析停滞不前，没想到搞到最后，还是和网络碰到了一起，我总是会潜意识走近给自己第一印象不错的object，包括人。
用PPI来做证据，当然要选择证据性最强的网站，先列表如下：
1. DIP (database of interacting proteins)
http://dip.doe-mbi.ucla.edu/dip/Main.cgi 在页面点击
Search by:[protein] [sequence] [motif] [article] [pathBLAST] 选项。如果搜索配体-受体相互作用，进入DLRP。
经实验证实的PPI，高度可信
2. BIND (biomolecular interaction network database)
www.bind.ca，http://bond.unleashedinformatics.com/Action? 需要注册。
3.BioGRID (database of protein and genetic interaction)
http://thebiogrid.org/ 首页可直接search。
4. I2D
http://ophid.utoronto.ca或http://ophid.utoronto.ca/navigator/index.html
有相互作用网络图
这个试过，写详细些。例如查NF-κB，需要先查到其正式名称，如其一个亚基为nuclear factor NF-kappa-B，然后进入UniProt (http://www.uniprot.org), 查到accession number为P19838（human），粘贴在搜索框即可，用名称搜索也可，但是名称要准确、要全称，拿不准的话还是用accession number好些。结果用选项卡download下载，需要填写e-mail信息，然后系统向e-mail发送链接，用此链接下载文件。文件需用网站的NAViGaTOR软件打开，可从visualization选项卡免费下载，一般选用“For Microsoft Windows”这个版本。
5. IntAct molecular interaction database
网址 http://www.ebi.ac.uk
search选项下有ontology search；尚可预测pull down的最佳诱饵蛋白；鼓励在文献发表之前向该数据库直接提交PPI 信息
6. HPRD （human protein reference database）
http://www.hprd.org
只收录人的PPI，来源于文献挖掘的最大的人PPI数据库，有PTM(翻译后修饰)、亚细胞定位、结构域等信息。点击query进入搜索。
有PhosphoMotif Finder ，在http://www.hprd.org/PhosphoMotif_finder。
信号通路，在NetPath，http://www.netpath.org/。
7. MINT (molecular interaction database)
http://cbm.bio.uniroma2.it/mint/index.html 或 http://mint.bio.uniroma2.it/mint/Welcome.do
主要储存哺乳动物的PPI，包括人、大鼠、小鼠等物种。
8. PSIMAP (Prostein Structural Interactome Map)
http://psimap.org
9. STCDB （Signal Transduction Classification）
信号转导分类信息。http://bibiserv.techfak.uni-bielefeld.de/stcdb/
尚有其他工具： Genome Comparison，alignments，Primer Design，RNA Studio，Evolutionary Relationships
RNA Studio下的工具（选）： KnotInFrame —— Prediction of -1 ribosomal frameshifts
Locomotif —— RNA motif search
paRNAss —— predict conformational switching in RNA
pKiss —— secondary structure prediction including kissing hairpin motifs
RapidShapes ，RNAhybrid， RNA Movies等。
蛋白质相互作用在线预测：http://bi.snu.ac.kr/pie/
《本文系转载，原文请见：http://blog.sciencenet.cn/blog-797870-671791.html》