CytoHubba提供了11种不同的拓扑分析技术,我们使用Cytoscape软件中的CytoHubba插件,通过MCC方法来识别枢纽基因。选择MCC得分最高的前10个基因作为枢纽基因,并在后续分析中对这些选定的基因作进一步研究。 5.随机森林和LASSO算法筛选潜在候选基因 为了确定AR的潜在诊断候选基因,研究采用了两种机器学习算法: (1)随机森
影响因子：3.840。Introductioncytoscape 里面很多插件可以满足你的需求。比如MCODE,有手就行。
构建基因网络后共得到10个枢纽基因 基于STRING数据库,构建了186个重叠基因组成的PPI网络,并利用细胞图谱(cytoscape)和MCC方法得到了10个枢纽基因:CCNB1, MCM4, RACGAP1, ZWINT, FEN1, TRIP13, KIF20A, CDC20, SMC2, MCM2。 文章小结 这篇文章选择发病率高且目前技术急需进步的热点难点入手,采用目前流行的WGCN...
然后,将上述PPI的TSV文件导入Cytoscape3.9.0中,构建一个新的PPI网络,该网络还包含147个节点和585条边(图7B)。随后,通过CytoNCA插件根据中间性中心性(BC)、接近中心性(CC)、度中心度(DC)、特征向量中心性(EC)、网络中心性(NC)和局...
5.如权利要求1所述的用途,其特征在于,药学上可接受的盐选自苯磺酸盐、甲苯磺酸 盐、盐酸盐、氢溴酸盐、羟乙磺酸盐和萘磺酸盐中的一种或多种; 和/或,所述瑞马唑仑或其药学上可接受的盐单独使用或与其他药物联合使用。 6.如权利要求5所述的用途,其特征在于,所述瑞马唑仑或其药学上可接受的盐,以及 药学上...
利用R语言统计分析GMPR在皮肤黑色素瘤中的表达情况和临床相关性;根据GMPR表达量将470例皮肤黑色素瘤患者划分为GMPR-Low组和GMPR-High组，获取差异表达基因进行GO、KEGG分析和GSEA分析;使用R包中的xGell算法进行免疫浸润分析;进而通过STRING数据构建PPI网络，使用Cytoscape软件分析HUB基因。结果:GMPR在皮肤黑色素瘤中高...
利用Cytoscape里的Bisogenet插件中的DIP、BIDGRID、HPRD、INTACT、MINT和BIND数据库来对与MCC950的靶点(图3,MCC950相关靶点示意图)存在相互作用的蛋白进行虚拟筛选,得到MCC950靶点相互作用蛋白网络(图4,MCC950靶点及存在相互作用基因网络示意图),即(ProteinProteinInteraction,PPI)网络。 (2)将统计分析得到的AD和MCC950...
3.1.2标志物分析:代谢组生物标志物分析使用MetaboAnalyst 5.0进行。利用多变量探索性分析,通过基于PLS-DA算法的ROC曲线分析来测试模型的性能。ROC曲线由MCCV生成。在每个MCCV中, 2/3 的样本被用来计算特征重要性(feature importance)。然后,前2、3、5、10...100个(最大)重要特征被用来建立分类模型,并在剩下的...
将所得结果导入cytoscape,利用cytohubba的mcc算法得到top10的核心基因。 21、进一步地,步骤4中,构建药物活性成分与靶点网络的具体过程为: 22、将药物、活性成分、预测靶点整理输入进cytoscape 3.7.1软件中,以节点代表药物、活性成分、活性成分靶点,用边表示两节点之间存在的关联,建立药物-活性成分-靶点网络,对白苞蒿治疗...