基于Cytoscape的蛋白质网络可视化聚类分析插件

发布时间：2017-12-27 02:15

本文关键词：基于Cytoscape的蛋白质网络可视化聚类分析插件　出处：《生物信息学》2014年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：蛋白质网络聚类是识别功能模块的重要手段,不仅有利于理解生物系统的组织结构,对预测蛋白质功能也具有重要的意义。聚类结果的可视化分析是实现蛋白质网络聚类的有效途径。本论文基于开源的Cytoscape平台,设计并实现了一个蛋白质网络聚类分析及可视化插件CytoCluster。该插件集成了MCODE,FAG-EC,HC-PIN,OH-PIN,IPCA,EAGLE等六种典型的聚类算法;实现了聚类结果的可视化,将分析所得的clusters以缩略图列表的形式直观地显示出来,对于单个cluster,可显示在原网络中的位置,并能生成相应的子图单独显示;可对聚类结果进行导出,记录了算法名称、参数、聚类结果等信息。该插件具有良好的扩展性,提供了统一的算法接口,可不断添加新的聚类算法。
[Abstract]:Protein network clustering is an important way to identify functional modules. It is not only conducive to understand the organizational structure of biological systems, but also has important significance in predicting protein function. The visualization analysis of clustering results is an effective way to cluster the protein network. Based on the open source Cytoscape platform, this paper designs and implements a protein network clustering analysis and visual plug-in CytoCluster. This plugin is integrated with MCODE, FAG-EC, HC-PIN, OH-PIN, IPCA, EAGLE and other six kinds of typical clustering algorithm; realizing the visualization of clustering results, the analysis of the clusters in the form of a list of thumbnails displayed directly, for a single cluster can be displayed in the original location in the network, and can generate the corresponding sub map can be displayed separately; derived on the clustering results, the algorithm records the name, parameters, clustering results and other information. The plug-in has good scalability, provides a unified algorithm interface, and can constantly add new clustering algorithms.
【作者单位】：中南大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61003124) 教育部新世纪优秀人才支持计划资助(NCET-12-0547)
【分类号】：R341
【正文快照】： 蛋白质是生物完成各种生命活动,实现各种生命功能所必需的大分子物质。生物体的各种功能并不是通过单个蛋白质表现出来,而是通过众多蛋白质之间在特定条件下的相互作用才能表现出一定的功能。生物系统是由许多相互作用的、相对独立的结构化功能模块组成,识别出这些模块对于理

【共引文献】