下面是cytoscape讲师的笔记
一、MCODE插件 关于网络构建,PPI+MCODE
两者结合似乎已经成了标配。那么如何掌握它也就成了入门生信的必修课题! 定义:MCODE(Molecular Complex Detection)插件是在庞大的网络中根据边和节点的关系,寻找出关键的子网络和基因,方便进行下游分析。(我理解的话,其实这方法和Cytohubba很相似 ,不过Cytohubba会提供多种算法进行选择,并会按基因的核心程度进行排序,两种方法都可以筛选出核心基因) 二、操作演示 1. 插件下载: 下载安装的插件方法都一样,都是通过点击 Apps
→App Manager
在 Search
中输入所需要的插件:mcode
。之后点击右下角的install
,因为我已经下载好了所以这边是显示灰色。 再回到点击 Apps
载入MCODE
就可以了 这次也是通过首页中间Yeast Perturbation
示例数据进行分析 2. 应用及保存
点击 Apps
载入MCODE
,会弹出上方窗口 In Whole Network
是作用当前整个网络的意思,如果想分析个别节点,观察与其连接的网络,就需要一开始选择那个节点,再点击MCODE,选择会自动跳到From Selection
关于如何调整参数,可能新手对此会很郁闷吧? 但其实可以观察到,一般文章都是根据默认参数分析的 ,无需自行调整参数 ,参数如何设置作者也会在自己文章中标出。跟着大众走一般都不会错的哦!
一般K-core值越大,会排除分值小的子网络,求出来的网络数目更少 如果感兴趣,可以看下各参数含义。http://baderlab.org/Software/MCODE/UsersManual
最后,选择感兴趣的网络,点击上方三
选择Create Cluster Network
第1列的数字为网络得分,最高意味网络里的基因最关键和典型 第2个框里面是节点nodes和边edges 的信息,这也是文献结果描写的重点 Export Result
导出结果3. 结果如下:
三、总结 MCODE插件一般在文章中有两种使用规律: 可以利用MCODE插件求出子网络,将分数最高的网络里面全部基因当作hub gene 也有不少文章是用Cytohubba求hub gene,MCODE插件求出的结果做下游的富集分析
Identification of differentially expressed and methylated genes associated with rheumatoid arthritis based on network: Autoimmunity: Vol 53, No 6 (tandfonline.com)