Cytoscape_manual
cytoscape 提取核心处方 方法
cytoscape 提取核心处方方法Cytoscape是一款用于生物信息学和计算生物学研究的开源软件，它提供了一种可视化和分析复杂网络的方法。
在生物医学领域中，蛋白质-蛋白质相互作用网络分析被广泛应用于揭示生物体内重要的生物过程和疾病发生机制。
核心处方是一种从蛋白质-蛋白质相互作用网络中提取具有重要功能的亚网络的方法，是研究生态系统中的关键物种和关键蛋白质的重要工具。
在Cytoscape中进行核心处方提取需要以下几个步骤：1. 构建蛋白质-蛋白质相互作用网络：首先，需要从公开的蛋白质-蛋白质相互作用数据库（如STRING、BioGRID等）中获取相关的相互作用数据，并导入到Cytoscape中。
然后，利用Cytoscape提供的网络编辑工具将这些相互作用数据构建成一个网络图。
2. 确定节点重要性指标：为了确定网络中的重要蛋白质节点，我们需要计算每个节点的重要性指标。
常用的指标有度中心性（Degree Centrality）、介数中心性（Betweenness Centrality）、接近中心性（Closeness Centrality）等。
这些指标可以通过Cytoscape中的插件或网络分析工具来计算和显示。
3. 提取核心亚网络：根据节点重要性指标，我们可以选择最重要的节点作为核心节点，并从核心节点开始向外扩展，逐步添加与核心节点相连接的节点，直到满足某种条件（如节点数目、连通性等）。
这样就可以提取到一个具有重要功能的亚网络，即核心处方。
4. 分析核心亚网络：一旦核心亚网络被提取出来，我们可以利用Cytoscape提供的网络分析工具对其进行进一步的分析。
例如，可以计算和显示核心亚网络的网络特征（如平均节点度、连通性、聚集系数等），寻找节点之间的共有模块（如社团检测），进行生物信息学注释（如基因本体注释、通路富集分析等），甚至进行动态网络模拟等。
总之，Cytoscape提供了一种强大的方法来提取和分析核心处方，帮助研究者理解生物体内复杂网络的结构和功能。
cytoscape autoannotate的原理 -回复
cytoscape autoannotate的原理-回复Cytoscape是一个广泛使用的开源生物信息学软件平台，用于可视化和分析生物网络。
AutoAnnotate是Cytoscape的一个插件，旨在自动为生物网络中的节点和边注释功能。
本文将一步一步解释Cytoscape AutoAnnotate的原理以及其在生物网络研究中的应用。
1. 简介Cytoscape AutoAnnotate是一个基于云计算和人工智能的插件，可以自动为生物网络中的节点和边提供注释信息。
这些信息包括基因名称、通路信息、功能注释等，有助于研究人员快速理解网络中的关键元素。
2. 数据获取Cytoscape AutoAnnotate通过从公共数据库和其他资源中获取相关数据来进行注释。
它支持多个数据库，例如Gene Ontology (GO)、Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG)等。
用户可以选择使用自己的数据源或从预定义的数据集中获取注释信息。
3. 数据映射一旦数据获取完成，Cytoscape AutoAnnotate会使用数据映射技术将注释信息与网络中的节点和边对应起来。
数据映射是通过将节点和边的唯一标识符与注释数据集中的唯一标识符进行匹配来实现的。
这种匹配可以是基于精确匹配、模糊匹配或模式匹配等方法。
4. 注释结果组织Cytoscape AutoAnnotate将注释结果以用户友好的方式呈现。
它可以生成注释报告、注释表格或以图形的形式直接在Cytoscape中展示注释结果。
用户可以根据需要灵活选择注释结果的显示方式。
5. 注释结果分析除了提供注释结果，Cytoscape AutoAnnotate还提供了多种分析功能，帮助用户理解网络中的注释信息。
例如，它可以计算注释的富集程度，即某个功能注释在网络中的出现频率是否显著高于预期。
这样的富集分析可以帮助用户确定网络中的关键功能模块。
专题Cytoscape教学
脚本编写基本结 构
脚本执行方式： 通过Cytoscape 界面或命令行
常见问题及解决 方法
数据导出：将 Cytoscape中 的网络数据导出 为多种格式的文 件
数据导入：将不
同格式
支持多种数据格
式
数据转换：在导 入和导出过程中， 对数据进行转换 和处理
数据共享：通过 导出功能，可以 将网络数据共享 给其他用户或进 行合作交流
数据预处理问题： Cytoscape提供了 一些数据预处理工具， 但使用时需要注意数 据格式和预处理步骤
数据可视化问题： Cytoscape提供了丰 富的可视化效果，但有 时会出现颜色、标签等 问题
数据导出问题： Cytoscape支持多种 数据格式导出，但有时 会出现导出失败的情况
教学内容回顾：简要介 绍本次教学的重点和难 点，以及涉及的主要知 识点。
安装问题：确保系统兼容性和正确安装路径 配置问题：设置正确的参数和配置文件 常见问题及解决方案：列出常见问题并给出相应的解决方法 注意事项：提醒用户注意安装和配置过程中的细节问题
无法打开 Cytoscape软件
无法导入网络文 件
无法保存网络文 件
无法导出网络文 件
数据导入问题： Cytoscape支持多种 数据格式导入，但有时 会出现导入失败的情况
交互式图形界面
支持多种数据格式
丰富的网络分析算法
可视化网络结构和节点关 系
生物信息学 化学信息学 系统生物学 药物发现
下载Cytoscape软件安装包 解压安装包，找到“Cytoscape”文件夹 打开“Cytoscape”文件夹，找到“CytoscapeInstaller”应用程序 双击“CytoscapeInstaller”应用程序，按照提示进行安装 安装完成后，在桌面或开始菜单中找到Cytoscape应用程序并打开
Cytoscape十讲之下载安装及使用
Cytoscape⼗讲之下载安装及使⽤Cytoscape⼗讲之⽹络图的认知Cytoscape的功能集中于两点，⼀个是展⽰蛋⽩/其他features间的⽹络图，⼀个使⽤app⾥的⼩⼯具分析，界⾯操作性相对简单(肯定⽐PS简单)。
软件最好更新⼀下，因为不同软件版本，相同按钮的软件中的位置不太⼀样。
直接点击Download 3.7.1，可以下载最新版本。
软件有点⼤，⼏百M。
JAVA安装：java8是否已安装？如果没有安装或环境变量的配置等，安装Cytoscape时候点击提⽰出：是否安装java，点击是即可。
其他默认安装就可以，可以更改安装⽬录。
（但不建议瞎改）如图。
open source：可以找到不同系统(mac/Linux/Wins)释放的不同版本Release Notes：找到释放的不同版本Samples Visualizations：展⽰出软件可视化图的类型，让你看看不同版本，软件能做什么图cytoscape-tutorials：重点！Cytoscape manual：可以查看Cytoscape的⽹页端学习⼿册Cytoscape YouTube channel：你们可以试试能不能打开Documentation for users：可以获得更多学习材料，如3.x PDF Version：本地下载帮助⼿册，⽬前3.6版本的⼿册249页（⾃学）其他软件内启动Cytoscape等Cytoscape 的核⼼是⽹络，简单的⽹络图包括节点（node）和线/边/连接（edge）。
全部适⽤于点/线的参数，我们可以称之为默认参数。
根据某些属性调节的参数带来的渐变或者离散的变化（这个属性，你可以在⽂件中⾃⼰添加⼀列）。
选中某些/个/条调节后适⽤的变化，如特定⼀条线型需要设置为波浪线。
节点：就是线线焦点 形状：圆型、正⽅形等 填充：Fill color ⾼度：Height 宽度：Width边界：节点周围是否再涂边，⽐如⼀个圆，如果边界线全是灰⾊实线，现可调整为不同粗细线，不同颜⾊线，不同形状线条的属性。
cytoscape autoannotate的原理 -回复
cytoscape autoannotate的原理-回复Cytoscape AutoAnnotate原理解析Cytoscape是一款常用的网络分析和可视化软件，AutoAnnotate是其自动注释功能的一部分。
该功能旨在为用户提供网络数据集的自动注释，包括节点标签和边标签。
AutoAnnotate利用现有的公共数据库中的信息来解释网络中的节点和边。
在本文中，我们将逐步解释Cytoscape AutoAnnotate的原理，探讨其使用的方法和技术。
第一步：数据准备在使用Cytoscape AutoAnnotate之前，我们首先需要准备一组要注释的网络数据。
这可以是一个由节点和边组成的文件，也可以是从外部数据库中导入的网络数据。
数据可以是基因和蛋白质等生物实体之间的相互作用网络，也可以是其他领域的网络数据。
第二步：网络比对在AutoAnnotate中，网络比对是一个关键步骤。
它将我们的网络数据与公共数据库中的已知信息进行比较，以查找相似的节点和边。
这些公共数据库包括基因、蛋白质、化学物质和其他生物实体库。
比对过程中，AutoAnnotate首先将网络中的节点和边与数据库中的已知实体进行匹配。
这些数据库通常包含丰富的注释信息，例如基因的功能、蛋白质的结构和化学物质的属性。
AutoAnnotate可以使用基于名称、标识符或其他特征的匹配算法来识别相似的节点和边。
第三步：信息获取和注释一旦匹配成功，AutoAnnotate将从数据库中提取有关节点和边的注释信息。
这些信息包括关键词、标签、描述以及其他与实体相关的属性。
Cytoscape软件使用图形用户界面显示这些注释信息，使用户能够轻松查看和编辑它们。
此外，AutoAnnotate还可以通过进一步查询其他公共数据库来获取更详细的信息。
例如，当注释一个基因时，AutoAnnotate可以查询GO（Gene Ontology）数据库以获取该基因的功能注释。
类似地，当注释一个蛋白质时，AutoAnnotate可以查询PDB（Protein Data Bank）数据库以获取其结构信息。
cytoscape autoannotate的原理
cytoscape autoannotate的原理Cytoscape是一款广泛应用于生物信息学、系统生物学和图形可视化领域的软件，而AutoAnnotate是其重要的功能之一。
AutoAnnotate可以根据用户提供的基因名、基因组信息、物种信息等数据，自动识别和注释网络中的节点和边，为用户提供更加便捷的图形化分析工具。
本文将详细介绍Cytoscape AutoAnnotate的原理，包括其工作流程、数据源和算法等方面。
一、工作流程Cytoscape AutoAnnotate的工作流程主要分为以下几个步骤：数据输入、预处理、自动注释和结果输出。
首先，用户需要将基因名、基因组信息、物种信息等数据导入Cytoscape软件中。
接下来，软件会对这些数据进行预处理，包括格式转换、数据清洗等操作，以确保其质量和准确性。
然后，AutoAnnotate根据预设的规则和算法，自动识别网络中的节点和边，并为它们添加相应的注释信息。
最后，用户可以查看和导出结果，以便进一步分析和可视化。
二、数据源Cytoscape AutoAnnotate的数据源主要包括基因名、基因组信息和物种信息等。
基因名通常来源于公共数据库，如ENSEMBL、NCBI基因组数据库等。
基因组信息包括基因的位置、染色体等信息，也来源于公共数据库。
物种信息则通常包括物种名称、分类等信息。
此外，用户还可以通过手动添加注释数据的方式，丰富AutoAnnotate的数据源。
三、算法Cytoscape AutoAnnotate的算法是其核心所在，主要包括节点识别、边识别和注释生成等步骤。
首先，AutoAnnotate会通过节点识别算法，根据网络中的节点属性（如节点形状、颜色等）和节点间的关系（如连接度、邻居节点等），自动识别网络中的节点。
其次，边识别算法会根据网络中的边属性和边的关系（如边的权重、边的类型等），自动识别网络中的边。
最后，注释生成算法会根据识别出的节点和边，以及用户提供的数据（如基因名、基因功能等），自动为节点和边添加相应的注释信息。
原创cytoscape简单操作共17页PPT资料
Preparation
• Requirement of system:
Hardwares
Processor Memory Graphics Card Monitor
Small network visualization 1GHz 512M On board video XGA(1024*768)
Large network analysis ans visualization As fast as possible 2G+ Highend graphics card Wide or dual monitor
Cytoscape's roots are in Systems Biology, where it is used for integrating biomolecular interaction networks with high-throughput expression data and other molecular state information. Although applicable to any system of molecular components and interactions, Cytoscape is most powerful when used in conjunction with large databases of protein-protein, protein-DNA, and genetic interactions that are increasingly available for humans and model organisms. Cytoscape allows the visual integration of the network with expression profiles, phenotypes, and other molecular state information, and links the network to databases of functional annotations.
cytoscape使用说明
在数据面板（Data panel） 中选择要显示的节点属性
查看节点属性
选择边属性浏览
选中要显示的边属性
查看边的属性
Agilent Literature Search文献检索插件 /cyto_web/plugins/index.php
检索关键词 是否同时检 索别名 生物种属
从插件菜单（Plugins）中打开cytoprophet插件
首先导入cytoprophet.sif文件
1. 选择整个网络作 为预测对象； 2. 选择MSSC算法； 3. 选择同时预测 DDI Network和G结构域相互作用关系的窗口
Gene Ontology在“功能类”的层面上概括了基因 参与的生命过程。在基因表达谱分析中，GO常用于 提供基因功能分类标签和基因功能研究的背景知识。 Gene Ontology可以用来发掘与基因差异表达现象 关联的“单个特征基因功能类”或“多个特征功能 类”的组合。
/
Cytoscape目前最新版本: 2.7.0
Cytoscape
Cytoscape 2.6.3可由
/download.php?file=cyto2_6_3
下载得到，下载前需要进行简单的注册，输入姓名、 单位、email信息即可。 Cytoscape同时支持Windows、Mac和Linux/Unix。 Cytoscape基于java平台，需首先安装java运行环 境，该软件可由
Cytoscape插件下载
/plugins.php
http://www.psb.ugent.be/cbd/papers/BiNGO/
下载得到的BiNGO.jar存放到 程序安装目录下的plugins
插件安装前：
Cytoscape使用方法（正式版本）
Cytoscape使⽤⽅法（正式版本）Cytoscape2.6使⽤⼿册郑国毅译⽬录⽬录 (1)⼀、Cytoscape介绍及其安装的⼀些要求： (2)Cytoscape2.6的新特点 (2)Cytoscape的安装 (3)系统性能的要求 (3)安装过程 (3)开始应⽤ (3)内存的消耗说明 (4)栈的⼤⼩分配 (4)Cytoscape的界⾯ (5)菜单 (6)File（⽂件） (6)Edit（编辑） (7)View（视图） (7)Select(选择) (7)Layout（布局） (7)Plugins（插件） (8)Help（帮助） (8)⼆、⼊门Cytoscape (9)三、Cytoscape中基本的数据表达分析 (16)⼀、Cytoscape介绍及其安装的⼀些要求：Cytoscape是⼀个专注于开源⽹络可视化和分析的软件。
它的核⼼是提供基础的功能布局和查询⽹络，并依据基本的数据的结合成可视化⽹络。
它可以通过插件扩展的，为了适应快速发展的附加的计算分析和和其他功能。
他最先⽤于⽣物学，为了整合分⼦间相互作⽤的⽹络（⾼复杂的，和其他的分⼦状态信息）。
虽然适应任何分⼦系统的结构和相互关系。
他是⾮常强⼤的，在于联合⼤的数据库（蛋⽩质，DNA，和对⼈类和⽣物⽇益重要的遗传）。
Cytoscape允许可视化的⽹络与⽂件，显型，其它分⼦状态信息，和链接⽹络到功能注释。
Cytoscape的重要组织⽅式是⽹络，因⼦，蛋⽩质和分⼦⽤点表⽰，两点间的交互关系⽤链接也就是边Cytoscape的发展Cytoscape软件是由以下的机构联合完成的：Institute for Systems Biology (Leroy Hood lab), theUniversity of California San Diego (Trey Ideker lab), Memorial Sloan-Kettering Cancer Center (ChrisSander lab), the Institut Pasteur (Benno Schwikowski lab), Agilent Technologies (Annette Adler lab) andthe University of California, San Francisco (Bruce Conklin lab).可以访问 /doc/e683ba9bd6d8d15abe23482fb4daa58da0111ccd.html 得知详细情况许可Cytoscape是受the GNU LGPL (Lesser General Public License)保护的。
cytoscape教程
Cytoscape基础教程笔记part one昨天开始学用Cytoscape，其tutorial分为两个部分，基础的和高级的。
基础教程又分成了四课：Getting Started、Filters & Editor、Fetching External Data和Expression Analysis。
为防忘记，做个摘记。
第一课新手上路，地址见http://goo.gl/FJLxp。
Cytoscape 可以本地安装，也可以web start。
软件得用java，所以要装JRE。
我在Ubuntu下装了OpenJDK，可以运行。
因为以前一直没把jnlp文件和java关联起来，所以从没成功web start过，试了一下“课文”里给出的链接，似乎不太靠谱，总之是没法启动。
启动Cytoscape后，得下载两个样例文件。
以sif为后缀名的是蛋白相互作用网络信息，里面的蛋白以数字形式区别，以na为后缀名的是各数字id的注释，似乎两者的文件名必须相同才能关联起来。
sif 文件的打开\导入有两种方式：File → Import → Network(Multiple File Types)或者直接Ctrol+L，na文件是File → Import → Node Attributes。
Network导入之后有多种显示风格，2.8版默认风格下，圆圈是各蛋白，称为节点（node），其间各线为edge，代表相互作用。
点中圆圈就选中了一个节点，想要多选，可以采用同时按Shift的方法，也可以先在Select → Mouse Drag Selects设置好选node还是选edge，然后鼠标拖放，一选一大片。
此外还可以有目的地选择。
比如可以Select → Nodes → By Name，然后输入蛋白id，即可选中此节点。
大海捞针即告完成。
此操作的快捷键是Ctrl+F。
如果已经选中了节点，还可以Select → Nodes → First neighbors of selected nodes，可将所选蛋白的直接相互作用蛋白选中，再选File → New → Network → From selected nodes, all edges，即将相互作用网络的一个子网络剥离出来。
Cytoscape中文教程（1）
Cytoscape中文教程（1）写在前面：•对于我们大多数来说，用图形或图表更比数据本身更能说明问题，更容易让人理解，并且可以赏心悦目。
细胞内部，大量的分子时刻都在发生着变化或相互作用。
对于我们来说，了解这种相互作用是非常重要的。
但就像中国地图，如果抽象的描述东部的东部是谁，一定让人头大，但如果在地图上指出来那效果是完全不一样的。
cytoscape 就给我们提供了一种这种分子地图的可能性，即蛋白互作网络，当然这种网络可以由多种定义形式来产生，比如染色体物理位置，比如共表达性质等；也可以产生多种排布形式（看个人需要）。
所以我觉得这是一个必备的技能，不只会出图，更要会知道出什么样的图，怎么解释这种图。
这样就需要知道作图背后的知识。
所以我翻译并加了自己的理解注释，完成了这份手册。
•这个手册真的有点长，是我早期翻译的，如果你完全不懂Cytoscape，那么你读这些，应该会做出非常漂亮的各种基于cytoscape及插件的图，因为这个教程真的很白。
•cytoscape有很多非常优秀的app，关于cytoscape本身的使用方法完成后，我会稍后发布几个app的使用。
当然，关键还是知道用哪个插件，为什么用，结果怎么解读，其生物学意义是什么。
•原文地址直接从第三部分开始3 命令行参数Cytoscape可以识别很多可选的命令行参数，包括network，节点，边和会话文件等数据文件运行规范，这些文件是可以输出的（有h 或help flag）usage: cytoscape.{sh|bat} [OPTIONS]-h,--help Print this message.-v,--version Print the version number.-s,--session <file> Load a cytoscape session (.cys) file.-N,--network <file> Load a network file (any format).-P,--props <file> Load cytoscape properties file (Java propertiesformat) or individual property: -P name=value.-V,--vizmap <file> Load vizmap properties file (Cytoscape VizMapformat).-S,--script <file> Execute commands from script file.-R,--rest <port> Start a rest service.任何一个指定的文件，都可以被定义为一个路径或URL，例如，你可以指定一个文件为一个网络（假如文件在当前的工作目录存在）cytoscape.sh -N myNet.sif注意：假如文件路径下还有空间，确定在它旁边还要有quotescytoscape.bat -N "C:\Program Files\Cytoscape\sampleData\galFiltered.sif"也可以把一个URL指定为一个网络cytoscape.sh -N [/myNet.sif](/myNet.sif).4 Quick Tour of Cytoscapeimage.png•椭圆形的menu Bar，可以在每个菜单下看详细信息•矩形标记的T ool Bar，有最常用的图标。
CYTOSCAPE 使用说明
Tutorial:Basic Expression Analysis in Cytoscape-HumanSlideshow Basic Expression Analysis in Cytoscape (30 min)Handout Basic_Expression_Analysis_in_Cytoscape-Human.pdf (11 pages)Tutorial Curators Kristina Hanspers, Alex Pico, Mike SmootContents[hide]∙ 1 Loading Network∙ 2 Loading expression data∙ 3 Visualizing Expression Datao 3.1 Set the node coloro 3.2 Set the default node coloro 3.3 Set the node shapeo 3.4 Set the node border∙ 4 Data analysis featureso 4.1 Filter Nodeso 4.2 Search for a nodeo 4.3 Exploring NodesCytoscape is an open source software platform for integrating, visualizing,and analyzing measurement data in the context of networks. This tutorial will introduce you to:▪Combining data from two different sources: experimental data in the form of microarrray expression data and network data in the form of interaction data.▪Visualizing networks using expression data.▪Filtering networks based on expression data.Loading Network▪Start Cytoscape and load the network File:HumanInteractome subset.sif.▪Apply the force-directed layout to organize the layout of the nodes. Select the "Layout->Cytoscape Layouts->Force-Directed Layout" menu.▪The network should now look similar to this:Loading expression data▪Download File:Pellegrini et al Data.txt.zip expression data and unzip it.▪Using your favorite text editor, open the file Pellegrini_et_al_Data.txt. The first few lines of the file are as follows:Gene Symbol Entrez id Probeset CREB kd control p value fold change Sign CREB bindingA2M 2 217757_at 42.24 57.450.4 1.5 yesA2ML1 144568 1553505_at 67.95 206.470.11 0.58A2ML1 144568 1564307_a_at 160.05 183.440.81 0.95You should note the following information about the file:1. The first line consists of labels.2. All columns are separated by a single tab character.3. The first column contains node names, and must match the names of the nodes in yournetwork exactly!4. The second column contains Entrez Gene IDs.5. The third column contains Affymetrix probe set IDs. This column is optional, and the data isnot currently used by Cytoscape, but this column may be useful for analysis in othermicroarray analysis tools.6. The remaining columns contain experimental data; average expression for experimentaland control groups, p value and fold change for the comparison, and data on whether ornot the gene binds CREB. See the manuscript for details on the data generation. NOTE: The expression data used in this example has been pre-processed to work with the interaction network used. The data is a composite of data files from Pellegrini et al, BMC Cancer, 2008.▪Under the File menu, select Import → Attribute from Table (Text/MS Excel).▪Click "Node" for the type of attribute to import.▪Select the file Pellegrini_et_al_Data.txt.▪Click the "Text File Import Options" check box.▪Make sure the "Tab" check box in the "Delimiter" section is selected and that no other check box under "Delimiter" is selected. The preview should indicate that it is importing multiplecolumns of data.▪Click the "Transfer first line as attribute names" check box in the "Attribute Names" section. The preview should now show be using the first row of the input file as column names and the import window should look like the image below.▪Click the "Import" button to import the attribute data.Now we will use the Node Attribute Browser to browse through the expression data, as follows. ▪Select a node on the Cytoscape canvas by clicking on it.▪In the Node Attribute Browser, click the Select Attributes button , and select the attributes "fold change" and "p value" by left-clicking on them. Right-click to close the menu. ▪Under the Node Attribute Browser, you should see your node listed with their expression values, as shown.Visualizing Expression DataProbably the most common use of expression data in Cytoscape is to set the visual attributes of the nodes in a network according to expression data. This creates a powerful visualization, portraying functional relation and experimental response at the same time. Here, we will walk through the steps for doing this.Set the node color▪Double-Click the Node Color row in the Visual Mapping Browser in the Unused Visual Properties Section.▪This action will move Node Color to the top of the Visual Mapping Browser.▪Click the "Please select a value!" cell in the Node Color section.▪This will produce a drop-down menu of available attribute names. Select "fold change".▪Click the "Please select a mapping" cell in the Node Color section.▪This will produce a drop-down menu of available mapping types. Select "Continuous Mapping". ▪This action will produce a basic black to white color gradient.▪Click on the color gradient to change the colors. This will pop-up a gradient editing dialog.▪Drag the left-most, red handle along the top of the gradient. Drag it to an Attribute Value of approx. -1.2▪Drag the white handle to approx 0.5. You can type the Attribute Value in the Handle Settings section to be more precise.▪You can also change the color of each handle by double-clicking or using the Node Color selector button in the Handle Settings section.▪This should produce a Red-White-Green Color gradient like the image below, with min and max extremes colored black and blue, respectively.▪Click 'OK' to save the gradient adjustment dialog and verify that the nodes in the network reflect the new coloring scheme.Set the default node colorNote that the default node color of pink falls within this spectrum. A useful trick is to choose a color outside this spectrum to distinguish nodes with no defined expression value and those with slight repression.▪Click the Defaults network icon in the VizMapper panel.▪Click the Node Color entry and choose a dark gray color.▪Zoom out on the network view to verify that a few nodes have been colored gray.Set the node shapeWe imported both a fold change value and a p value for the comparison between CREB kd and control cells. We can use the p values to change the shape of the nodes so that measurements we have confidence in appear as squares while potentially bad measurements appear as circles.▪Double-Click the Node Shape row in the Visual Mapping Browser in the Unused Visual Properties Section.▪This action will move Node Shape to the top of the Visual Mapping Browser.▪Click the "Please select a value!" cell in the Node Shape section.▪This will produce a drop-down menu of available attribute names. Select "p value".▪Click the "Please select a mapping" cell in the Node Shape section.▪This will produce a drop-down menu of available mapping types. Select "Continuous Mapping". ▪This will create an empty icon in the "Graphical View" row of the Node Shape section. Click on this icon.▪This action will pop-up a continuous shape selection dialog.▪Click the Add button.▪This action will split the range of values with a slider down the middle with a node shape icon to either side of the slider.▪Double-Click on the left node icon (a circle).▪This will pop-up a node shape selection dialog.▪Choose the Rectangle shape and click the Apply button.▪The continuous shape selection dialog should now show both a square and a circle node shape icon.▪Click on the black triangle and move the slider to the left, to slightly lower that 0.05, our threshold for significance.▪Close the continuous shape selection dialog and verify that some nodes have a square shape and some nodes have a circular shape.Set the node borderWe can use the node border color and style to reflect whether a node has been found to be significantly bound by CREB (ref). This data is already available in the dataset as an attribute.▪Double-Click the Node Border Color row in the Visual Mapping Browser in the Unused Visual Properties Section.▪This action will move Node Border Color to the top of the Visual Mapping Browser.▪Click the "Please select a value!" cell in the Node Border Color section.▪This will produce a drop-down menu of available attribute names. Select "Sign CREB binding". ▪This will produce a drop-down menu of available mapping types. Select "Discrete Mapping". ▪This will create a new row for the value "yes", which is the only value available for this attribute.Click on the empty cell to the right of "yes", and then click on the square icon that appears.▪ A color chooser will appear. Pick a color that will stand out against the color scheme, for example a bright yellow. The relevant nodes in the network will be outlined in yellow.Next, we want to also change the border thickness, since the thin yellow border can be hard to see.▪Double-Click the Node Line Width row in the Visual Mapping Browser in the Unused Visual Properties Section.▪This action will move Node Line Width to the top of the Visual Mapping Browser.▪Click the "Please select a value!" cell in the Node Line Width section.▪This will produce a drop-down menu of available attribute names. Select "Sign CREB binding". ▪This will produce a drop-down menu of available mapping types. Select "Discrete Mapping". ▪This will create a new row for the value "yes", which is the only value available for this attribute.The default node border width of 1.5 will be selected to the right of "yes".▪Click in the box specifying the width and type 5.▪Zooming in to part of the network, it now looks like this:Data analysis featuresThis section presents a few examples of features in Cytoscape that can be used to further analyze the network and associated data.First, here is some background on your data. The data is from an experiment in a human myeloid leukemia cell line. The cAMP Response Element Binding Protein, CREB, was knocked down by shRNA and the expression profile of knockdown cells was compared to that of control cells from the same cell line. See Pellegrini et al.Filter NodesIt is possible to filter any network in Cytoscape based on either node or edge attributes. Here, we filter the network based on high and low fold change between the two groups.▪Click the Filters tab in the Control Panel.▪Click the Attribute/Filter chooser in the Filter Definition and choose "node.fold change".▪Click the Add button in the Filter Definition section to add the selected attribute to the filter. ▪This action will create a slider for the fold change in the filter.▪Double-click on the slider to select cutoffs. Set the low bound to 2 and click OK.▪Now, expand the selection to first neighbors of selected nodes byclicking Select→Nodes→First Neighbors of Selected Nodes.▪Create a new network by clicking New→Network→From Selected Nodes, All Edges.▪Apply a force-directed layout to the new network by selecting Layout → Cytoscape Layouts → Force-Directed Layout.▪Navigate to the Network tab in the Control Panel. Rename the new network by right-clicking on it and selecting Edit Network Title. Type in "upregulated".▪The new network should now look like this:▪Repeat the Filter for down-regulated genes with fold change under 0.5. Name the second subnetwork "downregulated".▪The "downregulated" network should look like this:Search for a nodeWe will now search for the CREB1 (CREB) node in the network.▪In the toolbar, to the right of the Search box, click the icon for Configure search options'.▪In the dialog that opens, select the radio button for Nodes and make sure Unique Identifier is selected in the drop-down. Click Apply.▪In the search field, type in "CREB". In the list of hits that is generated, you will see that there is one node named CREB1, which is an alias name for the CREB transcription factor. Select this node from the list and click Enter.▪The CREB node will be highlighted in the network.▪To make it easier to explore the interactions immediately surrounding CREB, we can create a network based on the first degree neighbors of CREB by clicking Select → Nodes → First Neighbors of Selected Nodes.▪ A set of nodes should now be highlighted. Click File → New → Network → From Selected Nodes, All Edges. A new network will be produced.▪Clean up the network by applying a force-directed layout.▪The network should now look like this:▪By examining the network, we can see that CREB interacts with both up- and down-regulated nodes. CREB is known to act both as a transcriptional repressor and transcriptional activator. If you search for CREB in the two subnetworks representing all up- and down-regulated nodes respectively, you will see that CREB is present in both networks.Exploring Nodes▪In the "HumanInteractome_subset" network, right click on the node CREB1.▪Select the menu LinkOut → Entrez → Gene.▪This action will pop-up a browser window and search the Entrez Gene database for CREB.。
cytoscape中文简单操作流程说明
Cytoscape简单操作步骤1.构建网络可以新建一个空白网络,也可以使用自己的数据导入构建网络,以下是导入数据构建网络:点击File—Import—network from table(text/ms excel)Input file列选择自己要导入的文件然后选择你要建立链接的两列,当前我是要聚簇图,所以我选的source列为自身的id, target列为当前id所在簇,其它列目前都是打的叉,这意味着画图时不考虑他们,如果你想把他们作为边的属性添加到画图中,只需要点一下该列,变成对勾即可Interaction type一般默认就可以(这个选项不是很清楚,默认是pp类型)设置好之后点击import这样简单的网络已经建成2.设置网络默认的网络部署为grid layout,你可以自己选择自己需要的layout,点击工具栏中layout,选择其它布局,我们用的是force-direct layout这样比grid layout好看多了,接下来我们对簇做一些设置首先我们导入节点属性File—import—attribute from table选择你要导入的属性文件,我们当前的属性文件即每个节点与它对应的簇点击import然后点击data panel下第一个按钮,你会发现节点多了两个属性,一个是column1,一个是column2,点击之后打上对勾,data panel下就会出现这两个属性列节点自带的属性其实还有很多,如果还想填其它自带属性,在界面中随机选一个点右键,选择visual mapping bypass那里还有很多接下来设置簇的颜色点击vizMapper下面会有很多节点的属性,以及边的属性找到node color双击点击node color旁边的please select a v….,我们选择刚才导入的属性column2点击Mapping Type旁边的please select a m….选择continuous Mapping然后双击Graphical view我们需要简单设置一些参数,点击min/max因为我们当前只有0-4簇,所以最小为0,最大为4,点击ok,然后可以点击add多加一些分割符(如图蓝色为add之后新加的)默认颜色为黑和白,想要换别的颜色,双击两个分隔符之间的颜色去,选择自己想要的颜色选好之后,界面中所有点颜色发生改变这是对于整体颜色的设置,在图中,我们相对簇中心点设置另外的颜色以及形状,选择簇中心点右键visual mapping bypass选择node shape,我们选正方形,然后点击apply点击visual mapping bypass选择node color,设置颜色,如下:这时我们点击data panel中第一个按钮,发现多了两个属性,一个是node.fillcolor,一个是node.shape,这样我们设置别的点时就不需要刚才那么麻烦,换另外一个点,单击Data panel中如下,我们只需要在这里添加就可以改变节点我们可能想知道每个点的id是多少,在工具栏中选择view—show graphics details,如图设置节点的id大小颜色都是右键……接下来设置一下边(node属性也可以这么操作,只不过接下来的操作是对整个网络中所有的点或边来操作的):双击defaults下的图片最下方选择edge我们可以设置一系列的操作图中点太小,我们可能想放大看一些部分点,点击放大缩小按钮,或者直接使用鼠标滑轮但是我们发现放大后很多点都看不到了,也没法移动,这时候就需要另一个面板的操作了再次选择回Network界面我们发现下面这个界面也显示着我们的图片,拖动一下它看看拖动它我们可以选择我们想看的部分此外,我们可能需要选择一些点,对这些点进行集体操作点击filters在第二个下拉列表中选择属性,即你根据该属性来选择点,我们还是选择column2然后点击add双击颜色较深部分,会弹出窗口我们在这里设置,比如说我们现在就想处理簇0的所有点,那么我们设计最高和最低都为0点击ok我们看data panel中已经帮我们选出了所有簇0的数据这样我们设置簇0所有的点,比如我们设置所有点的颜色为(0,250,0)先手动设置一个,然后右键点击它有复制到整个属性列的选项最后保存点击类似照相机的形状,有很多中格式,自己选择这是在这次画图中学到的一些东西,cytoscape还是很强大的,我学的这些都是些皮毛,有机会继续深入研究一下.。
Cytoscape软件画图说明
Cytoscape软件画图说明1、画图前，先准备两个输入文件。
2、打开cytoscape软件，导入数据。
导入edge.txt文件点击File ----Import ----Network点击ok得到原始图形节点1，文件中第一列节点2，文件中第2列连接类型，文件中第3列点击layout ----Apply Preferred Out 改变图形排列方式此处可以用鼠标在画布中拖动图形到合适的位置。
改变画布背景。
点击左侧Contro Panel ----Style---network ---Backgroud paint设置节点之间连线的宽度和颜色Contro Panel ----Style---Edge颜色宽度导入node.txt个文件点击File ----Import ----Table设置节点图形属性Contro Panel ----Style---Node1、node大小通过设置Height和Width来控制大小2、Node性状通过设置Shape来控制3、Node填充色通过设置Fill Color来控制4、Node标签的设置点击Properties -- Label Position点击Label Position来设置标签位置。
这里是一个示范操作，要细致调整标签位置还是要设置Column和Mapping Type两个参数。
设置完成之后图形调节节点之间的距离点击layout ----Scale鼠标拖动最后，画图导出成pdf文件点击File ----Export----Network View as Graphics精品文档。
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Cytoscape之操作界面介绍
Cytoscape之操作界面介绍Cytoscape 简介Cytoscape是一个专注于开源网络可视化和分析的软件。
软件的核心部分提供了网络显示、布局、查询等方面的基本功能。
软件的核心可以通过插件架构进行扩展，这样就能快速地开发出新的功能。
Cytoscape 源自系统生物学，用于将生物分子交互网络与高通量基因表达数据和其他的分子状态信息整合在一起。
虽然Cytoscape也能适用于其他分子构件和相互作用，但其最强大的功能还是用于大规模蛋白质輭蛋白质相互作用、蛋白质-DNA和遗传交互作用的分析。
各种物种（包括人类）的这方面的实验数据都在迅速增加。
通过Cytoscape，用户可以在可视化的环境下将这些生物网络跟基因表达、基因型等各种分子状态信息整合在一起，还能将这些网络跟功能注释数据库链接在一起。
Cytoscape的核心是网络（图），其中的节点（node）是基因、蛋白质或分子，其中的连接则是这些生物结构之间的相互作用。
Cytoscape 是开放源码的软件，任何人都可依自己的需求作修改，或是Plug-in 后，修改成自己想要的形式，若有厉害的程序开发高手，亦可快速建构出新的功能。
Cytoscape 安装•第一步安装Java程序如果你的计算机没有安装java，请下载Java 8，必须是Java 8 (Oracle官方网站选择合适的32或64bit版本)。
•第二步安装Cytoscape软件Cytocape从网站上下载，无论Linux和Windows都可以简单安装。
但是Linux如果没有图形用户界面，Cytoscape启动有问题，目前还没有解决方案。
Cytoscape 使用Cytoscape 的界面与功能主界面主窗口有以下几个成分组成：•菜单栏在顶部（下面有其它菜单的详细信息）•工具栏，包括普通功能的图标。
这些功能可通过菜单找到•网络处理面板（顶部左边板块），它包含可选择整个网络的窗口（底部左边）•网络主视图窗口，展示网络•属性浏览板块（底部板块），展示选择的点或边的属性和能够修改属性值。
Cytoscape软件画图说明书
Cytoscape软件画图说明1、画图前，先准备两个输入文件。
2、打开cytoscape软件，导入数据。
导入edge.txt文件点击File ----Import ----Network点击ok得到原始图形节点1，文件中第一列节点2，文件中第2列连接类型，文件中第3列点击layout ----Apply Preferred Out 改变图形排列方式此处可以用鼠标在画布中拖动图形到合适的位置。
改变画布背景。
点击左侧Contro Panel ----Style---network ---Backgroud paint设置节点之间连线的宽度和颜色Contro Panel ----Style---Edge颜色宽度导入node.txt个文件点击File ----Import ----Table设置节点图形属性Contro Panel ----Style---Node1、node大小通过设置Height和Width来控制大小2、Node性状通过设置Shape来控制3、Node填充色通过设置Fill Color来控制4、Node标签的设置点击Properties -- Label Position点击Label Position来设置标签位置。
这里是一个示范操作，要细致调整标签位置还是要设置Column和Mapping Type两个参数。
设置完成之后图形调节节点之间的距离点击layout ----Scale鼠标拖动最后，画图导出成pdf文件点击File ----Export----Network View as Graphics。
cytoscape用法
cytoscape用法
Cytoscape是一款常用的网络可视化工具，可以用于展示和分析复杂网络数据。
以下是Cytoscape的一些常见用法：
1.导入网络数据：Cytoscape支持导入多种格式的网络数据，包括sif、
csv、txt、xml、json等。
可以通过菜单栏中的File菜单或者Plugins 菜单导入数据。
2.创建网络：如果还没有现成的网络数据，可以使用Cytoscape的
图形界面创建一个新的网络。
在菜单栏中选择New菜单，可以创建一个空的或者基于现有网络的网络。
3.编辑网络：通过Cytoscape的图形界面，可以对网络进行编辑，
包括添加/删除节点、添加/删除边、修改节点/边的属性等。
可以通过菜单栏中的Edit菜单进行编辑。
4.可视化网络：Cytoscape提供了多种可视化网络的方式，包括布局、
颜色、形状、大小等。
可以通过菜单栏中的View菜单进行可视化设置。
5.分析网络：Cytoscape提供了多种网络分析工具，包括网络拓扑分
析、社区发现、网络中心度等。
可以通过菜单栏中的Analyze菜单进行分析。
6.插件管理：Cytoscape支持通过插件扩展其功能，可以通过Plugins
菜单安装和管理插件。
总之，Cytoscape是一款功能强大的网络可视化工具，可以用于展示
和分析复杂网络数据，支持多种数据格式导入、可视化设置、网络分析和插件扩展等功能。
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Cytoscape用户手册The Cytoscape Collaboration Translated by Gang Chen
March2,2009
Contents
1
Cytoscape2.6用户手册
本文档遵守Creative Commons License，2006
作者：The Cytoscape Collaboration
中文翻译：Gang Chen¡chengang@¿
Cytoscape项目由以下单位合作：
•加州大学圣地亚哥分校
•系统生物学研究中心
•Memorial Sloan-Kettering癌症研究中心
•Pasteur研究中心
•安捷伦科技公司
•加州大学旧金山分校
Cytoscape的资金来自NIH的美国国家通用医学研究中心（NIGMS），资金编号为：GM070743-01。
整体资金通过来自Unilever PLC的合同提供。
2
引言
Cytoscape项目致力于为用户提供一个开源的网络显示和分析软件。
软件的
核心部分提供了网络显示、布局、查询等方面的基本功能。
软件的核心可以通
过插件架构进行扩展，这样就能快速地开发出新的功能。
Cytoscape源自系统生物学，用于将生物分子交互网络与高通量基因表达数
据和其他的分子状态信息整合在一起。
虽然Cytoscape也能适用于其他分子构
件和相互作用，但其最强大的功能还是用于大规模蛋白质-蛋白质相互作用、
蛋白质-DNA和遗传交互作用的分析。
各种物种，包括人类，的这方面的实验
数据都在迅速增加。
通过Cytoscape，用户可以在可视化的环境下将这些生物
网络跟基因表达、基因型等各种分子状态信息整合在一起，还能将这些网络跟
功能注释数据库链接在一起。
Cytoscape的核心是网络（图），其中的节点（node）是基因、蛋白质或
分子，其中的连接则是这些生物结构之间的相互作用。
0.1开发
Cytoscape是Institute for Systems Biology（Leroy Hood实验室）、加
州大学圣地亚哥分校（Trey Ideker实验室）、Memorial Sloan-Kettering癌
症研究中心（Chris Sander实验室）、Pasteur研究院（Benno Schwikowski实
验室）、安捷伦科技（Annette Adler实验室）和加州大学旧金山分校（Bruce
Conklin实验室）的合作项目。
详情请访问。
0.2授权
Cytoscape受GNU LGPL（Lesser General Public License）的保护。
在本
手册的附录中能找到该授权，同时可以访问/copyleft/lesser.txt。
Cy-toscape还是用了其他的一些开源程序库，详情见本手册的致谢。
0.3 2.6版本的更新
Cytoscape2.6中增加了很多新功能，在性能和软件的易用性上也有提升。
包括：
•Web Service Client Manager框架能将Web服务客户端集成到Cytoscape中。
•通过Web服务客户端插件，可以从PathwayCommons、IntAct和NCBI En-
trez Gene下载网络数据。
3
CONTENTS4•通过Web服务插件，可以从BioMart导入注释信息。
这主要是用于ID的翻译和名称映射。
•Cytoscape主题。
Dynamicfilters.
•动态过滤。
Network Manager supports multiple network selection.
•网络管理器支持多网络选取。
Label Positioning has been improved.
•改进了标签的位置。
Session saving occurs in memory.
•将会话保存在内存中。
XGMML Improvements.
•改进了XGMML。
Network loading improvements.
•网络加载得到了改进。
•Linkout integrated with attribute browser.
•通过可视化属性，引入了更多的Visual Style。
•修复了不计其数的bug。
Chapter1
启动Cytoscape
5
CHAPTER1.启动CYTOSCAPE6 Cytoscape是一个Java程序，能在Linux、Windows和Mac OS X上运
行。
对于其他能安装Java5的操作系统平台，比如以Solaris和FreeBSD为代表
的UNIX，Cytoscape也能运行，但官方并对此提供支持。
1.1系统要求
Cytoscape对系统的具体要求取决于所加载、查看和操作的网络的大小。
小型网络查看大型网络分析和查看
处理器1GHz尽可能的快
内存512MB2GB以上
显卡板载集成显卡高端独立显卡
显示器XGA(1024×768)高分辨率或双显示器
1.2入门
1.2.1安装Java
如果计算机上还没有安装Java，那么首先要下载并安装Java SE5或6。
Cytoscape从2.5版开始就不能在Java1.4上运行。
必须安装Java SE5或6！！！Java SE
5和Java SE6可以从这里下载：
•Java SE5
•Java SE6
一般情况下，Java SE6的运行速度要快一些。
所以，如果您的计算机兼
容Java SE6的话，请尽量使用Java SE6。
1.2.2安装Cytoscape
Cytoscape供下载的版本很多，安装方法也不尽相同。
所有的版本都可以
从网站下载。
•Windows、Mac OS以及Linux平台上的自动安装包
•压缩发行版
•从源代码编译
•从Subversion源中提取最新版的软件
Cytoscape的安装目录（无论是什么平台）中包含以下文件：
CHAPTER1.启动CYTOSCAPE7文件描述
cytoscape.jar Cytoscape的主程序（Java压缩包）。
cytoscape.sh 从命令行运行Cytoscape的脚本（用于Linux和Mac OS X）。
cytoscape.bat运行Cytoscape的脚本（用于Windows）。
LICENSE.txt/html Cytoscape GNU LGPL授权。
lib/Cytoscape运行所需的jar库。
docs/各种格式的用户手册。
也就是你正在阅读的东西。
plugins/jar格式的Cytoscape插件。
sampleData/
galFiltered.gml–分子相互作用网络数据示例∗。
galFiltered.sif–Simple Interaction格式的同一个网络∗
galExpData.pvals–基因表达矩阵文件示例∗。
galFilteredAttrTable.xls–微软Excel格式的节点属性文件示例。
galFiltered.sif–用上面的数据库和多个注释数据库创建的会话示例∗。
BINDyeast.sif–BIND数据库中酵母的蛋白质相互作用网络，2006年12月∗∗。
BINDhuman.sif–BIND数据库中人类的蛋白质相互作用网络，2006年12月∗∗。
yeastHighQuality–分子生物相互作用的示例文件∗∗∗。
interactome merged networkTable.gz–制表符分割格式的人类相互作用网络∗∗∗∗。
sampleStyle.props–附加的Visual Sytle示例。
Chapter2 Cytoscape快速入门
8
Chapter3
命令行参数
9。