聊聊跟科研有关的感想心得，如基金，文章和实验。
大家好，万众期待的怪阿姨开脑洞时间又到了。
今天给大家带来的是Cytoscape作图，Cytoscape的用法（点击查看）先前依凡大大已经作了介绍，这里给两个传送门！
现在进入正题，开启脑洞作图模式。
做完microRNA芯片测序之后预测microRNA的靶基因，筛选重要的靶基因进行验证是研究中的常见套路，做出结果后写到文章Result里大致如下。
如果我是审稿人，看到这么干巴巴的一段话肯定心情烦躁。故而该文作者增加了Figure 3。这样的一张图放在2-3分的文章里是加分极多的。
这种简洁明了的microRNA-mRNA关系表达正是Cytoscape的强项。下面本宫就来画一个！
先在Pubmed上找了一个microRNA的数据包GSE72199[2]，GEO2R筛选了差异表达的microRNA：
随便找了P值最小的5个，然后去TargetScan（http://www.targetscan.org/）上进行了靶基因预测。（如果确实需要进行靶基因预测并进行验证的话，还是需要多个工具一起使用取交集的，常用的有TargetScan、Mirtrail、Mirdb和MiRbase等）
筛选Cumulative weighted context++ score≤-0.4的靶基因，做成如下的EXCEL表格：
再将EXCEL表格中的内容复制到TXT文本中，导入Cytoscape：
将第一列选择为Source Nodes，导入后得到下图：
按住SHIFT和鼠标左键画框，把太远的Nodes拖得聚拢一些，不然太占地方了：
处理好了之后，我们需要对Nodes和Edges进行个性化的标注。Nodes的注释这里分为两类：1、mRNA还是microRNA；mRNA的颜色随Cumulative weighted context++渐变。Edges的注释为：作用关系随Cumulativeweighted context++ score渐变（可以是颜色也可以是线条粗细）。
首先导入Table文件，还是之前那个TXT文件：
选择设置Nodes的颜色，Column选择Cumulative weighted context++ score，颜色选成渐变，然后编辑色阶
小三角设置色阶颜色，Handle Postion设置色阶对应的数值，Add增加色阶数量。（这里需要注意一点，Cumulative weighted context++ score的最小值是-66.01，最大值是-0.4，我们设置的范围略宽于这个范围为好，保证每个Nodes的颜色都能正常显示）
然后再编辑形状，mRNA选择圆形，microRNA选择菱形。
之后再编辑Edges的颜色：
选择设置Edges的颜色，Column选择Cumulative weighted context++ score，颜色选成渐变，然后编辑色阶。
做完是这样的：
最后效果如下：
当然了，我们还可以设置和2个microRNA相关的mRNA的圆圈大小，从而更进一步突出我们的筛选结果。
下面我们讲一讲从STRING数据库（http://www.string-db.org）得到分析结果之后的作图。
首先从GEO上找了两个数据包，分别筛选差异基因再取交集，一共得到163个差异基因，丢到STRING数据库里进行分析：
得到下面的图，下载下面标注的那个TXT文档，导入到Cytoscape里：
导入后得到下面的图：
假设我们比较关注以CCND1为中心的Network，我们先把别的不相关的都删掉，再调整下各个Nodes的位置：
这里我们对Nodes和Edges的作出如下注释：1、Edges的粗细由combined_score渐变调整；2、mRNA的上下调分别注释为粉色和黄色；3、Nodes的大小由相互作用的Count数决定。
首先选择Tool里的Network Analysis工具中的Generate Style from Statistics：
如下图粗细做好了，然后做Nodes的颜色和大小：
将TXT文件复制到EXCEL里处理一下，需要对Nodes1增加Count和Regulation两列的注释（Regulation也可以根据Fold Change的数值进行颜色渐变处理）。
Count的计算如下图，将Nodes1和Nodes2复制到一列中，然后利用=COUNTIF(A:A,A2)的公式进行计算
增加上下调关系，然后选中第一列删除重复项，将处理完的数据保存为TXT文件作为Table导入到Cytoscape中（这里要注意的是还要添加一列Nodes2将其注释进去）：
根据Regulation调整节点颜色，根据Count渐变调整Nodes大小。调整完结果如下：
小结：Cytoscape主要是通过Edges连接Nodes构成Network，通过导入Table对Network中的Edges和Nodes进行注释，从而得到我们想要的效果，导入的Table则源于我们对数据的处理，所以数据的处理分析是Cytoscape作图的重要前提。好了，今天Cytoscape的作图就扯到这了，以后会给大家讲讲CO-EXPRESSION的作图。
That's all. Thank you!
联系客服
