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在Cytoscape中使用上下文中心分析工具(CHAT)来识别上下文相关的网络中心。

Using the Contextual Hub Analysis Tool (CHAT) in Cytoscape to Identify Contextually Relevant Network Hubs.

作者信息

Muetze Tanja, Lynn David J

机构信息

EMBL Australia Biomedical Informatics Group, Infection & Immunity Theme, South Australian Health and Medical Research Institute, North Terrace, Adelaide, Australia.

School of Medicine, Flinders University, Bedford Park, Australia.

出版信息

Curr Protoc Bioinformatics. 2017 Sep 13;59:8.24.1-8.24.13. doi: 10.1002/cpbi.35.

DOI:10.1002/cpbi.35
PMID:28902399
Abstract

Highly connected nodes in biological networks are called network hubs. Hubs are topologically important to the structure of the network and have been shown to be preferentially associated with a range of phenotypes of interest. The relative importance of a hub node, however, can change depending on the biological context. Here, we provide a step-by-step protocol for using the Contextual Hub Analysis Tool (CHAT), an application within Cytoscape 3, which enables users to easily construct and visualize a network of interactions from a gene or protein list of interest, integrate contextual information, such as gene or protein expression data, and identify hub nodes that are more highly connected to contextual nodes than expected by chance. © 2017 by John Wiley & Sons, Inc.

摘要

生物网络中高度连接的节点被称为网络枢纽。枢纽对于网络结构在拓扑学上具有重要意义,并且已被证明与一系列感兴趣的表型优先相关。然而,枢纽节点的相对重要性会根据生物学背景而变化。在这里,我们提供了一个逐步的协议,用于使用上下文枢纽分析工具(CHAT),它是Cytoscape 3中的一个应用程序,可让用户轻松地从感兴趣的基因或蛋白质列表构建和可视化相互作用网络,整合上下文信息,如基因或蛋白质表达数据,并识别比随机预期更高度连接到上下文节点的枢纽节点。© 2017 约翰威立父子公司版权所有

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引用本文的文献

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