cytoscape的安装以及核心基因分析

本文介绍了Cytoscape的下载、安装步骤,以及如何安装和使用CytoHubba插件。在安装CytoHubba时,由于网络问题,建议直接从官方网址下载jar包进行手动安装。

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### 如何在Cytoscape中筛选核心靶点 #### 数据准备与导入 为了在 Cytoscape 中有效筛选核心靶点,首先需要准备好经过预处理的数据集。这通常涉及从实验数据中提取并整理出适合网络分析的表格文件。例如,在代谢组数据分析过程中,通过单变量分析挑选出具有显著差异的代谢物,并将其保存为 `.tsv` 或者其他可读取格式[^3]。 ```r se_scale <- readRDS("./data/Zeybel-2022/result/QC/se_scale.RDS") datSignif <- data.table::fread("./data/Zeybel-2022/result/DA/Metabolites_FC_VIP_ttest.tsv") head(datSignif) ``` 上述 R 代码展示了如何加载已经完成差异表达分析后的结果表 `datSignif`,其中包含了潜在的关键代谢产物信息。 #### 构建分子相互作用网络 接下来利用这些选定的重要代谢物来创建一个生物分子间的交互作用模型。可以借助 PubChem、TCMSP 数据库等资源获取化合物之间的关联性以及可能的作用机制[^1]。将此信息转换成适用于 Cytoscape 输入的形式——通常是 SIF (Simple Interaction Format) 文件或其他兼容格式。 #### 导入至 Cytoscape 平台 启动 Cytoscape 后,选择 "File -> Import -> Network from File..." 来载入之前制备好的SIF文件或者其他形式的互作矩阵。确保所有节点(即代谢物)及其边(代表它们之间存在的联系)都被正确解析到软件环境中。 #### 应用 WGCNA 插件识别 Hub Nodes 安装并启用 Weighted Gene Co-expression Network Analysis(WGCNA)插件后,可以通过该工具进一步探索复杂系统的内在结构特性。具体操作如下: - **设置参数**:调整聚类阈值等相关配置项以适应特定研究需求; - **执行模块划分**:运行算法自动检测紧密相连的一群基因或蛋白质形成的功能模块; - **计算中心度量**:对于每一个被鉴定出来的子网中的成员评估其在网络内的影响力程度; 最终目的是找出那些连接数较多且处于不同簇交界处的位置重要的实体作为候选的核心靶点。 #### 可视化优化 最后一步是对所获得的结果进行可视化呈现以便于解释说明。调整布局方式使得图形更加直观易懂,比如采用有机形状排列法使整个拓扑看起来更自然和谐。同时还可以根据不同属性给各个顶点着色标记从而突出显示重要区域。
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