使用Eclipse创建Cytoscape Bundle APP

本教程介绍如何使用Eclipse和Maven在Cytoscape 3中创建插件应用。通过详细步骤指导创建项目、添加功能并部署到Cytoscape,最终实现隐藏网络图中的孤立节点。

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Tutorial:Create a Bundle App Using IDE

本文使用的Eclipse版本是:eclipse-rcp-juno-SR1-win32.zip

Cytoscape 版本:Cytoscape 3.1.0-snapshot

 

一:在Eclipse中使用Maven Archetype创建cytoscape app.



 



 

 

二:选择 刚配置好的Cytoscape Remote Catalog and 选中 Include snapshot archetypes. Then select cyaction-app ,然后,点击Next。(从下图中可以看到有很多版本的cyaction-app, 这里必须选择对应的Cytoscape 版本,我使用的是3.1.0)



 

三:按自己的风格填写信息:如下图



 

四:点击完成后,大概30s后,可看到刚创建的项目,项目名称为:上面填写的Artifact name。

这里必须使用JDK的jre。



 

五:右键项目名称,选择Run As - Maven install 构建项目。

 

六:将这个项目部署到Cytoscape3中

   1:将项目目录中的target目录中的.jar文件拷贝到:C:/Documents and Settings/Administrator(你自己的用户名称)/CytoscapeConfiguration/3/apps/installed/

  

七:在控制台中运行Cytoscape 3.

   1:开始- 运行- cmd: 打开控制台

   2:进入Cytoscape 3 的安装目录(cd 命令)

  3:运行cytoscape.bat 文件

 

 4 From command line, type 'list'. This command displays bundles running on the current OSGi runtime. Make sure your bundle is running.

  5 Type 'ls -a YOUR_BUNDLE_ID'. This indicates that your new app bundle is running and exporting an OSGi service! The template generates a very simple app template to create an instance of a class and export it as an OSGi service.

 



 



 

 

八:增加功能:实现隐藏图中的孤立节点。

   1:增加依赖关系,打开pom.xml

   

 



 

   2:编辑MenuAction.java, 输入一下代码。

 

import java.awt.event.ActionEvent;

import org.cytoscape.application.CyApplicationManager;
import org.cytoscape.application.swing.AbstractCyAction;
import org.cytoscape.model.CyEdge;
import org.cytoscape.model.CyNetwork;
import org.cytoscape.model.CyNode;
import org.cytoscape.view.model.CyNetworkView;
import org.cytoscape.view.presentation.property.BasicVisualLexicon;


/**
 * Creates a new menu item under Apps menu section.
 *
 */
public class MenuAction extends AbstractCyAction {
	private final CyApplicationManager manager;
	public MenuAction(CyApplicationManager cyApplicationManager, final String menuTitle) {
		
		//menuTitle为菜单项的名称
                super(menuTitle, cyApplicationManager, null, null);
		this.manager = cyApplicationManager;
		setPreferredMenu("Select");//设置此Action显示在Cytoscape中Select下拉菜单中
		
	}

	public void actionPerformed(ActionEvent e) {

		final CyNetworkView currentNetworkView = manager.getCurrentNetworkView();
	    if (currentNetworkView == null)
	       return;
	    
	    // View is always associated with its model.
	    final CyNetwork network = currentNetworkView.getModel();
	    for (CyNode node : network.getNodeList()) {

	        if (network.getNeighborList(node,CyEdge.Type.ANY).isEmpty()) {
	        	currentNetworkView.getNodeView(node).setVisualProperty(BasicVisualLexicon.NODE_VISIBLE, false);	        	
	        }
	    }
	    currentNetworkView.updateView();
		
	}
}

 

  3:编辑CyActivator.java.替换字符串“Hello World App”为“Hide unconnected nodes”。这个名称将会出现在Cytoscape的Select下拉菜单中。这是因为上面代码setPreferredMenu("Select")设定的;

 

 

九:再次构建:Run As - Maven install。

       1:将target 目录下的.jar文件拷贝到Cytoscape的installed目录中(具体目录见步骤六)

       2:在控制台中运行Cytoscape,双击Cytoscape.exe也可运行

   

 

 

 

 

原文地址:http://opentutorials.cgl.ucsf.edu/index.php/Tutorial:Create_a_Bundle_App_Using_IDE

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
内容概要:论文《基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推》针对传统核密度估计(KDE)载荷外推中使用全局固定带宽的局限性,提出了一种基于改进的K平均最近邻DBSCAN(KANN-DBSCAN)聚类算法优化带宽选择的核密度估计方法。该方法通过对载荷数据进行KANN-DBSCAN聚类分组,采用拇指法(ROT)计算各簇最优带宽,再进行核密度估计和蒙特卡洛模拟外推。实验以电动汽车实测载荷数据为对象,通过统计参数、拟合度和伪损伤三个指标验证了该方法的有效性,误差显著降低,拟合度R²>0.99,伪损伤接近1。 适合人群:具备一定编程基础和载荷数据分析经验的研究人员、工程师,尤其是从事汽车工程、机械工程等领域的工作1-5年研发人员。 使用场景及目标:①用于电动汽车载荷谱编制,提高载荷预测的准确性;②应用于机械零部件的载荷外推,特别是非对称载荷分布和多峰扭矩载荷;③实现智能网联汽车载荷预测与数字孪生集成,提供动态更新的载荷预测系统。 其他说明:该方法不仅解决了传统KDE方法在复杂工况下的“过平滑”与“欠拟合”问题,还通过自适应参数机制提高了方法的普适性和计算效率。实际应用中,建议结合MATLAB代码实现,确保数据质量,优化参数并通过伪损伤误差等指标进行验证。此外,该方法可扩展至风电装备、航空结构健康监测等多个领域,未来研究方向包括高维载荷扩展、实时外推和多物理场耦合等。
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