最も簡単な方法は、 STRINGdb を使用してグラフをダウンロードすることだと思います。

  library（STRINGdb）string_db <- STRINGdb $ new（version = "10"、 species = 9606、score_threshold = 400、input_directory = ""）full.graph <- string_db $ get_graph（） 

これで、 igraph 、グラフを操作します。最高度の200個のタンパク質、つまりエッジの数を取得したいとします。

  library（igraph）＃vcount（full.graph）＃findのタンパク質の数を確認します。最高のdegreetop.degree.verticiesを持つ上位200のタンパク質<-names（tail（sort（degree（full.graph））、200））＃関連するsubgraphtop.subgraphを抽出します<-induced_subgraph（full.graph、top.degree.verticies ）＃itvcount（top.subgraph）内のタンパク質の数を数える 

疾患固有の遺伝子を取得する方法

GOアノテーションはありません癌またはアルツハイマー病の場合。 GOコンソーシアムの範囲外です。

できることは、KEGG Pathwaysアノテーションを取得するか、関連するGO用語のリストを手動で選択することです。または、いずれかの論文からリストを取得します。たとえば、注釈用語 05200 は、がんのKEGG経路に対応します。アノテーションに関連付けられているタンパク質を簡単に取得できます：

  cancer.pathway.proteins <- string_db $ get_term_proteins（ '05200'）$ STRING_id  

そして上記のようにサブグラフを実行します。

または、隣接する遺伝子を指定して、すべての遺伝子の濃縮スコアを取得することもできます（濃縮がstring-db Webサイトに表示される方法）。そうすれば、エンリッチメントスコアが最も高いものだけを保持できます。おそらく、 get_ppi_enrichment_full または get_ppi_enrichment 関数がそれを行うのに役立ちます。