获得网络数据
获得网络数据的方法有三种：
第一种是通过检索蛋白相互作用数据库构建网络。
Cytoscape欢迎界面：
如果启动时，没有显示欢迎界面，可以使用菜单”help” 》 “show welcome screen”打开。在欢迎界面，选择”From Network Database”，将弹出如下界面：
在搜索框中输入基因或者蛋白的名称，点击”Search”, 在结果框中选择有记录的数据库，”Automatic Network Merge”(自动合并网络)可以选择，也可以手动合并网络，最后点击”Import”。下图是其中得到的一个网络：
第二种得到网络的方法是通过Agilent Literature Search插件进行文本挖掘，通俗地来讲就是让机器帮你读文献。
安装Agilent Literature Search插件, 菜单”Apps” 》 “APP Manager”, 选择”Agilent Literature Search”, 点击”Install”进行安装，如下图所示：
安装成功后，会在菜单”Apps”下，看到”Agilent Literature Search”，点击使用它，如下图所示：
“Terms”框这里依然输入”KCTD10″，”Max Engine Matches(最多读多少篇文献)”这里设置为100，其他参数这里不做修改，你可以根据需要自行设置，点击绿三角图标进行文本挖掘。 下图是通过Agilent Literature Search插件文本挖掘得到的网络：
得到网络的第三种方法是从网络文件中导入，这里先介绍一下Cytoscape支持的网络文件格式。
.sif(Simple Interaction Format,简单相互作用格式)
| nodeA interactionType1 nodeB nodeA interactionType2 nodeC NodeF |
.sif是最直接的格式，用户可以通过文本编辑器定义网络。.sif的每一行包含三个标识，第一个标识是源节点，第二个标识是相互作用类型，第三个标识是目标节点。上面的示例文件表示，nodeA和nodeB通过interactionType1相互作用有一条边，nodeA和nodeC通过interactionType2相互作用有一条边，NodeF定义了一个节点，但是没有边。
.noa(节点文件)
| AttributeName nodeA = value1 nodeB = value2 nodeC = value1 |
第一行是属性名，例如’SubcellularLocation’，接下来的每一行包含一个节点名、等号、节点属性值，属性值可以是数值型也可以是字符型，例如’4.12’或者’nucleus’。
.eda(边文件)
| AttributeName nodeA (interactionType) nodeB = 0.56 nodeB (interactionType) nodeC = 0.918 nodeB (interactionType) nodeA = 0.3412 |
边文件跟节点文件类似，这里的边名由源节点、相互作用类型、目标节点组成。
表达值文件格式(Expression data file format)
需要将扩展名改为.mrna或者.pvals才能被Cytoscape识别，改为哪一个扩展名没有区别。
| Gene Label Experiment1 Experiment2 Experiment1 Experiment2 geneA labelA valueA_1 valueA_2 pvalueA_1 pvalueA_2 geneB labelB valueB_1 valueB_2 pvalueB_1 pvalueB_2 geneC labelC valueC_1 valueC_2 pvalueC_1 pvalueC_2 |
表达值数据是一个矩阵，每一行代表一个基因或者蛋白在不同实验条件下的表达值。第一行是列标签，第一列是基因名，第二列是基因的描述，接下来的列是表达值，每一个实验一列。如果数据包含P-value或者其他衡量显著性的值，每一个实验则对应两列，第一列表达值，第二列P-value，这两列的列标签必须相同。使用jActiveModules插件分析功能模块时，表达值数据必须包含0(最显著)到1(最不显著)的P-value。
从文件导入网络：
欢迎界面中，选择”From Network File”；
或者在菜单中，”File” 》 “Import” 》 “Network” 》 “File”。
这里导入示例文件galFiltered.sif，这个文件包含在Cytoscape Nature Portocol的补充信息中。
