• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

使用BioLayout Express(3D)对基因表达数据进行网络可视化和分析。

Network visualization and analysis of gene expression data using BioLayout Express(3D).

作者信息

Theocharidis Athanasios, van Dongen Stjin, Enright Anton J, Freeman Tom C

机构信息

The Roslin Institute, R(D)SVS, University of Edinburgh, Roslin BioCentre, Midlothian, Scotland, UK.

出版信息

Nat Protoc. 2009;4(10):1535-50. doi: 10.1038/nprot.2009.177. Epub 2009 Oct 1.

DOI:10.1038/nprot.2009.177
PMID:19798086
Abstract

Network analysis has an increasing role in our effort to understand the complexity of biological systems. This is because of our ability to generate large data sets, where the interaction or distance between biological components can be either measured experimentally or calculated. Here we describe the use of BioLayout Express(3D), an application that has been specifically designed for the integration, visualization and analysis of large network graphs derived from biological data. We describe the basic functionality of the program and its ability to display and cluster large graphs in two- and three-dimensional space, thereby rendering graphs in a highly interactive format. Although the program supports the import and display of various data formats, we provide a detailed protocol for one of its unique capabilities, the network analysis of gene expression data and a more general guide to the manipulation of graphs generated from various other data types.

摘要

网络分析在我们理解生物系统复杂性的努力中发挥着越来越重要的作用。这是因为我们有能力生成大型数据集,其中生物组件之间的相互作用或距离既可以通过实验测量,也可以进行计算。在这里,我们描述了BioLayout Express(3D)的使用,这是一个专门为整合、可视化和分析从生物数据中导出的大型网络图而设计的应用程序。我们描述了该程序的基本功能及其在二维和三维空间中显示和聚类大型图的能力,从而以高度交互式的格式呈现图。虽然该程序支持导入和显示各种数据格式,但我们为其独特功能之一,即基因表达数据的网络分析提供了详细的方案,并为处理从各种其他数据类型生成的图提供了更通用的指南。

相似文献

1
Network visualization and analysis of gene expression data using BioLayout Express(3D).使用BioLayout Express(3D)对基因表达数据进行网络可视化和分析。
Nat Protoc. 2009;4(10):1535-50. doi: 10.1038/nprot.2009.177. Epub 2009 Oct 1.
2
Construction, visualisation, and clustering of transcription networks from microarray expression data.基于微阵列表达数据构建、可视化及聚类转录网络。
PLoS Comput Biol. 2007 Oct;3(10):2032-42. doi: 10.1371/journal.pcbi.0030206.
3
Visualisation of BioPAX Networks using BioLayout Express (3D).使用BioLayout Express (3D)对BioPAX网络进行可视化。
F1000Res. 2014 Oct 20;3:246. doi: 10.12688/f1000research.5499.1. eCollection 2014.
4
Visualization of protein interaction networks: problems and solutions.蛋白质相互作用网络的可视化:问题与解决方案。
BMC Bioinformatics. 2013;14 Suppl 1(Suppl 1):S1. doi: 10.1186/1471-2105-14-S1-S1. Epub 2013 Jan 14.
5
Graphs in molecular biology.分子生物学中的图表。
BMC Bioinformatics. 2007 Sep 27;8 Suppl 6(Suppl 6):S8. doi: 10.1186/1471-2105-8-S6-S8.
6
Blast2GO: a universal tool for annotation, visualization and analysis in functional genomics research.Blast2GO:功能基因组学研究中用于注释、可视化和分析的通用工具。
Bioinformatics. 2005 Sep 15;21(18):3674-6. doi: 10.1093/bioinformatics/bti610. Epub 2005 Aug 4.
7
Gene ARMADA: an integrated multi-analysis platform for microarray data implemented in MATLAB.基因舰队:一个集成的微阵列数据分析平台,在 MATLAB 中实现。
BMC Bioinformatics. 2009 Oct 27;10:354. doi: 10.1186/1471-2105-10-354.
8
A bottom-up approach to the biclustering-problem.一种针对双聚类问题的自底向上方法。
Int J Comput Biol Drug Des. 2008;1(2):158-73. doi: 10.1504/ijcbdd.2008.020207.
9
Analysis of Gene Expression Patterns Using Biclustering.使用双聚类分析基因表达模式。
Methods Mol Biol. 2016;1375:91-103. doi: 10.1007/7651_2015_280.
10
ISACGH: a web-based environment for the analysis of Array CGH and gene expression which includes functional profiling.ISACGH:一个基于网络的用于分析阵列比较基因组杂交和基因表达(包括功能分析)的环境。
Nucleic Acids Res. 2007 Jul;35(Web Server issue):W81-5. doi: 10.1093/nar/gkm257. Epub 2007 Apr 27.

引用本文的文献

1
Transcriptome-wide identification and systematic analysis of the Retrotransposon genes and their roles in ginsenoside biosynthesis in Panax ginseng.人参反转录转座子基因的全转录组鉴定与系统分析及其在人参皂苷生物合成中的作用
BMC Plant Biol. 2025 Jul 3;25(1):847. doi: 10.1186/s12870-025-06776-4.
2
Local inflammation at the salmon louse (Lepeophtheirus salmonis) attachment site contributes to copepodid rejection in coho salmon (Oncorhynchus kisutch).鲑鱼虱(Lepeophtheirus salmonis)附着部位的局部炎症会导致银大麻哈鱼(Oncorhynchus kisutch)对桡足幼体的排斥。
Cell Tissue Res. 2025 Jun 4. doi: 10.1007/s00441-025-03976-0.
3

本文引用的文献

1
A survey of visualization tools for biological network analysis.生物网络分析的可视化工具调查。
BioData Min. 2008 Nov 28;1:12. doi: 10.1186/1756-0381-1-12.
2
Arena3D: visualization of biological networks in 3D.Arena3D:生物网络的三维可视化
BMC Syst Biol. 2008 Nov 28;2:104. doi: 10.1186/1752-0509-2-104.
3
A logic-based diagram of signalling pathways central to macrophage activation.巨噬细胞激活核心信号通路的基于逻辑的示意图。
Evolution, Structural and Functional Characteristics of the Gene Family and Gene Expression Through Methyl Jasmonate Regulation in C.A. Meyer.
C.A. Meyer中基因家族的进化、结构与功能特征以及茉莉酸甲酯调控下的基因表达
Plants (Basel). 2024 Dec 21;13(24):3574. doi: 10.3390/plants13243574.
4
A novel deep neural network-based technique for network embedding.一种基于深度神经网络的新型网络嵌入技术。
PeerJ Comput Sci. 2024 Nov 26;10:e2489. doi: 10.7717/peerj-cs.2489. eCollection 2024.
5
Automatic construction of Petri net models for computational simulations of molecular interaction network.自动构建分子相互作用网络计算模拟的 Petri 网模型。
NPJ Syst Biol Appl. 2024 Nov 9;10(1):131. doi: 10.1038/s41540-024-00464-z.
6
Mutant huntingtin impairs neurodevelopment in human brain organoids through CHCHD2-mediated neurometabolic failure.突变型亨廷顿蛋白通过 CHCHD2 介导的神经代谢衰竭损害人脑类器官的神经发育。
Nat Commun. 2024 Aug 22;15(1):7027. doi: 10.1038/s41467-024-51216-w.
7
Transcriptome-wide identification of ARF gene family in medicinal plant Polygonatum kingianum and expression analysis of PkARF members in different tissues.药用植物黄精中 ARF 基因家族的转录组鉴定及不同组织中 PkARF 成员的表达分析。
Mol Biol Rep. 2024 May 10;51(1):648. doi: 10.1007/s11033-024-09608-0.
8
BioNexusSentinel: a visual tool for bioregulatory network and cytohistological RNA-seq genetic expression profiling within the context of multicellular simulation research using ChatGPT-augmented software engineering.生物枢纽哨兵:一种在使用ChatGPT增强软件工程的多细胞模拟研究背景下,用于生物调节网络和细胞组织学RNA测序基因表达谱分析的可视化工具。
Bioinform Adv. 2024 Mar 20;4(1):vbae046. doi: 10.1093/bioadv/vbae046. eCollection 2024.
9
The relationship between extreme inter-individual variation in macrophage gene expression and genetic susceptibility to inflammatory bowel disease.巨噬细胞基因表达的个体间极端差异与炎症性肠病遗传易感性之间的关系。
Hum Genet. 2024 Mar;143(3):233-261. doi: 10.1007/s00439-024-02642-9. Epub 2024 Feb 29.
10
Transomics2cytoscape: an automated software for interpretable 2.5-dimensional visualization of trans-omic networks.转录组学2细胞图谱:一种用于转录组网络可解释性二维半可视化的自动化软件。
NPJ Syst Biol Appl. 2024 Feb 19;10(1):16. doi: 10.1038/s41540-024-00342-8.
BMC Syst Biol. 2008 Apr 23;2:36. doi: 10.1186/1752-0509-2-36.
4
Construction, visualisation, and clustering of transcription networks from microarray expression data.基于微阵列表达数据构建、可视化及聚类转录网络。
PLoS Comput Biol. 2007 Oct;3(10):2032-42. doi: 10.1371/journal.pcbi.0030206.
5
Integration of biological networks and gene expression data using Cytoscape.使用Cytoscape整合生物网络与基因表达数据。
Nat Protoc. 2007;2(10):2366-82. doi: 10.1038/nprot.2007.324.
6
Integration of CellDesigner and SABIO-RK.CellDesigner与SABIO-RK的整合
In Silico Biol. 2007;7(2 Suppl):S81-90.
7
Tools for visually exploring biological networks.用于直观探索生物网络的工具。
Bioinformatics. 2007 Oct 15;23(20):2651-9. doi: 10.1093/bioinformatics/btm401. Epub 2007 Aug 25.
8
Evaluation of clustering algorithms for protein-protein interaction networks.蛋白质-蛋白质相互作用网络聚类算法的评估
BMC Bioinformatics. 2006 Nov 6;7:488. doi: 10.1186/1471-2105-7-488.
9
Reconstruction of a functional human gene network, with an application for prioritizing positional candidate genes.功能性人类基因网络的重建及其在定位候选基因优先级排序中的应用。
Am J Hum Genet. 2006 Jun;78(6):1011-25. doi: 10.1086/504300. Epub 2006 Apr 25.
10
A general framework for weighted gene co-expression network analysis.加权基因共表达网络分析的通用框架。
Stat Appl Genet Mol Biol. 2005;4:Article17. doi: 10.2202/1544-6115.1128. Epub 2005 Aug 12.