Plot Genes subClusters Network(子表达模式网络图)

分析模块,输入差异基因子表达模式分析HTML结果文件(链接每个cluster表达模式分析结果)。两两间的基因进行相关性检验,根据设定的相关系数与p值阈值,如果两两基因相关性分析满足阈值,则两两基因之间具有连通性,即两两基因之间在网络图上存在边。分析模块会生成网络图gml文件。gml文件,可通过Import方式导入到Cytoscape软件中,进行可视化作图,在Cytoscape软件中生成对应的差异基因共表达模式网络图。

输入:

差异基因子表达模式分析HTML结果文件(链接每个cluster表达模式分析结果)。

示例:

输出:

差异基因共表达网络gml文件。

示例:

graph [

graph [

]

name ""

node [

  id 0

  label "BM590_B0438"

  color "#00FF92"

  fillcolor "#00FF92"

]

node [

  id 1

  label "BM590_A0175"

  color "#FFDB00"

  fillcolor "#FFDB00"

]

…….

注:

在Cytoscape中,通过左上方的File选项 –> Import -> Network -> File。导入对应的gml文件。

通过上方的layout选项 -> Node -> Group Attributes Layout -> fillcolor。设置基因节点按所属的cluster进行group布局。

通过左方的Style选项卡 -> Node -> Fill Color栏 -> 点击右侧三角展开 -> Column选项,选择fillcolor -> Mapping Type选项,选择Passthrough Mapping。将不同cluster对应的基因节点设为不同的颜色。

得到如下所示的网络图,其中,每个节点代表一个基因,每条边代表基因间存在连通(样本中,表达模式具有强相关性),不同颜色节点代表基因属于不同的cluster。

通常,差异基因子表达模式分析结果中,cluster内基因的相关程度,大于cluster间基因的相关程度。

如需,更进一步的调整和作图,参考Cytoscape官网教程:(http://www.cytoscape.org/documentation_users.html)。

其中,示例用Cytoscape版本为:3.3.0,Java版本为:1.8.0_74。

分析模块引用了R语言(v3.2.3)Hmisc包(v3.16-0)中的rcorr函数进行相关性检验。

分析模块引用了Python(v2.7.9)语言networkx库(v1.10rc2)生成网络图gml文件。