生物分子网络与拓扑特征15 / 15
适用范围与常见误用
- 误用：STRING 中的每条边都是两个蛋白之间的物理结合。→ 正解：STRING 收录功能关联，包括共表达、文本挖掘等证据渠道；构建物理互作网络需要筛选证据渠道和置信度。
- 误用：只要双对数坐标下度分布近似直线，就证明网络是无标度的。→ 正解：需要最大似然拟合和替代分布比较；不完整采样也会改变度分布形态。更稳妥的说法是“重尾分布、存在枢纽”。
- 误用：枢纽蛋白更可能是必需的，所以删除枢纽是因为网络碎裂而致死。→ 正解：相关是稳健的，但机制存在竞争解释（必需相互作用、必需复合物、研究偏倚），需要设计能区分它们的分析。
- 误用：疾病基因都是网络枢纽。→ 正解：Goh 等（2007）发现大多数遗传病基因是非必需的、不倾向于编码枢纽，位于功能外围；体细胞突变的癌症基因则更居中心。
- 误用：找到一个前馈环，就知道它起“滤波”作用。→ 正解：基序功能依赖于边的符号、逻辑门和参数，结构不能唯一决定功能，需要定量模型和实验验证。
- 误用：把 AP-MS 数据当作二元相互作用图使用，并据此报告高聚集系数或“紧密模块”。→ 正解：共复合物数据（尤其是 matrix 模型）天然含有大量三角形；应说明边的类型（二元或共复合物）与转换模型（spoke 或 matrix），并在二元图谱上重复关键结论。
- 误用：PPI 网络中两个蛋白之间没有边，说明它们不相互作用。→ 正解：人类互作组的大部分边尚未测到，且缺失不是随机的（研究偏倚、方法偏倚）；“无边”只表示“未检测到”。
- 误用：代谢网络中 ATP、NADH 等是最重要的“枢纽”，说明代谢网络是小世界。→ 正解：货币代谢物会人为制造枢纽、缩短路径；拓扑分析应说明是否去除它们以及使用的图表示（Arita, 2004）。
- 误用：FBA 给出的通量分布就是细胞的真实通量。→ 正解：FBA 依赖目标函数假设，且最优解常不唯一；应配合通量变异性分析，并用同位素示踪等测量验证。
- 误用：两组样本中某基因对的相关系数一个显著、一个不显著，就说这条边“在疾病中消失了”。→ 正解：差异要直接检验（如 Fisher 检验或置换检验），并控制多重比较；还要排除细胞组成、表达水平和批次效应造成的假差异。
- 误用：用 MCL 或其他算法在 PPI 网络上找到的每个稠密簇都是一个蛋白复合物。→ 正解：稠密簇也可能是动态功能单元或数据假象；应与参考复合物（如 CORUM）比较、报告匹配阈值，并用共定位或独立实验验证。
- 误用：多组学整合后得到的子网络“证明”了某条通路的因果作用。→ 正解：整合方法只把多种证据在网络上聚合，结果偏向研究充分、连接度高的基因；因果作用需要扰动实验验证。