DyNetViewer使用教程

Question

如何使用Cytoscape软件的dynetviewer构建动态网络，需要网络数据和基因表达数据，输入的数据格式是什么样的？如何操作？构建出网络之后如何得到该网络中节点的DC、CC、BC等。最好有图片指引操作

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

DyNetViewer并不是标准的Cytoscape插件名称，可能您提到的是DynNetworkViewer或者其他具有类似功能的插件，用于在Cytoscape中展示动态网络。不过，从您的描述来看，似乎是想要利用Cytoscape来构建并分析动态基因表达网络，并计算节点的动态中心性(DC, Dynamic Centrality)、聚类系数(CC, Clustering Coefficient)和介数中心性(BC, Betweenness Centrality)。

Cytoscape构建动态网络的基本步骤通常包括：

1. 数据准备：
   动态网络数据通常要求提供不同时刻的网络状态，每个状态可能以邻接矩阵或edge列表的形式存储，具体格式可以是表格形式，如CSV或TSV，每一行代表一条边，列通常包括源节点ID、目标节点ID以及时间戳或其他权重信息。

   基因表达数据也需要按照时间序列组织，每行代表一个基因在各个时间点的表达量。

2. 安装插件：
   如果需要专门处理动态网络的插件，请确保已安装了支持此类功能的插件，比如Time Series Network Collection或者类似的动态网络可视化工具。

3. 导入数据：
   在Cytoscape中，通过File > Import > Table将网络数据和基因表达数据导入，注意选择正确的文件格式和数据类型。

4. 构建动态网络：
   使用相应的插件功能创建动态网络，可能需要将静态网络数据按时间分组并组合成一系列子网络。

5. 计算网络属性：
   对于DC、CC、BC等网络统计参数，Cytoscape本身提供了内置算法可以通过Apps > Network Analysis > Centrality等菜单来进行计算，但请注意这些通常是针对静态网络的。对于动态网络，可能需要额外的插件或通过编程接口（例如CyREST API配合R或Python）来分别对每个时间切片计算并整合这些指标。

6. 可视化及结果导出：
   可以利用Cytoscape的可视化功能展示动态网络的变化情况，但具体的动态显示和动画效果可能会依赖于所使用的插件功能。对于节点的统计值，可以在Node Table中查看或导出。

由于没有直接匹配"DynetViewer"的插件教程，建议您查阅Cytoscape官方文档或查找适用于动态网络分析的具体插件的用户指南，并结合实际界面操作和示例数据进行学习。如果有更具体的相关插件名称或功能需求，请提供更多细节，以便提供更为精确的指导。