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定量生物学 > 分子网络

arXiv:1904.03910v2 (q-bio)
[提交于 2019年4月8日 (v1) ,最后修订 2019年11月1日 (此版本, v2)]

标题: EntOptLayout Cytoscape 插件用于蛋白质-蛋白质相互作用和信号网络中主要蛋白质复合物的高效可视化

标题: The EntOptLayout Cytoscape plug-in for the efficient visualization of major protein complexes in protein-protein interaction and signalling networks

Authors:Bence Agg, Andrea Csaszar, Mate Szalay-Beko, Daniel V. Veres, Reka Mizsei, Peter Ferdinandy, Peter Csermely, Istvan A. Kovacs
摘要: 动机:复杂生物数据集的网络可视化通常产生“毛球”图像,这些图像无法区分网络模块。 结果:我们介绍了基于最近开发的网络表示理论的 EntOptLayout Cytoscape 插件。 该插件提供了网络模块的高效可视化,这些模块代表蛋白质-蛋白质相互作用和信号网络中的主要蛋白质复合物。 重要的是,该工具通过计算输入数据和视觉表示之间的信息损失来给出网络可视化的质量评分,相比传统方法提高了3到25倍。 可用性和实现:该插件(在 Windows、Linux 或 Mac OS 上运行)及其教程(包括书面和视频形式)可按照 MIT 许可证条款免费下载:http://apps.cytoscape.org/apps/entoptlayout。 补充数据可在 Bioinformatics 在线获取。 联系人:csermely.peter@med.semmelweis-univ.hu
摘要: Motivation: Network visualizations of complex biological datasets usually result in 'hairball' images, which do not discriminate network modules. Results: We present the EntOptLayout Cytoscape plug-in based on a recently developed network representation theory. The plug-in provides an efficient visualization of network modules, which represent major protein complexes in protein-protein interaction and signalling networks. Importantly, the tool gives a quality score of the network visualization by calculating the information loss between the input data and the visual representation showing a 3- to 25-fold improvement over conventional methods. Availability and implementation: The plug-in (running on Windows, Linux, or Mac OS) and its tutorial (both in written and video forms) can be downloaded freely under the terms of the MIT license from: http://apps.cytoscape.org/apps/entoptlayout. Supplementary data are available at Bioinformatics online. Contact: csermely.peter@med.semmelweis-univ.hu
主题: 分子网络 (q-bio.MN) ; 无序系统与神经网络 (cond-mat.dis-nn); 计算机视觉与模式识别 (cs.CV); 生物物理 (physics.bio-ph)
引用方式: arXiv:1904.03910 [q-bio.MN]
  (或者 arXiv:1904.03910v2 [q-bio.MN] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1904.03910
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: Bioinformatics 2019 35, 4490-4492
相关 DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btz257
链接到相关资源的 DOI

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来自: Peter Csermely [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2019 年 4 月 8 日 09:35:20 UTC (2,642 KB)
[v2] 星期五, 2019 年 11 月 1 日 11:47:10 UTC (2,644 KB)
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