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Cytoscape #
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Software

Cytoscape: 생물학적 네트워크 분석 도구 #

생물학적 빅데이터의 많은 경우는 네트워크로 표현이 가능하며 네크워크 분석을 통해서 숨겨진 중요한 의미를 뽑아내거나 복잡한 도메인의 통합데이터를 이해하기 쉽게 가시화하여 보여줄 수 있다. 예를 들어 Protein-protein interaction, co-expressed genes, methylated genomic regions, miRNA-target genes 등의 복잡한 도메인의 생물학적 빅데이터를 네트워크로 구현하여 효과적으로 가시화/분석이 가능한 것이다.

생물학적 네트워크 #

일반적으로 그래프 (네트워크)는 점(node)의 집합과 선(edge)의 집합으로 구성된다. 점은 개체를 주로 표현하며 선은 점들간의 상호관계에 대응한다. 생물학적 데이터의 많은 부분이 이런 네트워크로 관계성을 표현할 수 있다. Genetic interactions Protein-DNA interactions Protein-Protein interactions Metabolic reactions Signal transductions Co-expressed interactions * Assocation networks

생물학적 네크워크에서 각 노드의 상관관계에 해당하는 선의 종류에는 relational networks (Protein A is a dimerization partner with protein B), correlation networks (When the expression of Gene A changes, so does the expression for Gene B), regulatory networks (TF A regulates Gene B)등 다양하다.

생물학적 네트워크 정보 데이터베이스의 예 #

STRING, http://string-db.org/ BioGRID, http://thebiogrid.org/ IntAct, http://www.ebi.ac.uk/intact/ HPRD (Human protein reference database), http://www.hprd.org/ * ...

KEGG pathway database, http://www.genome.jp/kegg/pathway.html Pathway interaction database, http://pid.nci.nih.gov/ REACTOME, http://www.reactome.org/ PANTHER, http://www.pantherdb.org/pathway/ * ...

네트워크 분석 도구들 #

Cytoscape 소개 #

Cytoscape은 점 (node) 과 선 (edge)으로 이루어진 네크워크의 가시화, 통합, 분석을 가능하게하는 프리 오픈소스 소프트웨어이다. 자바로 구현되어 있어 윈도우, 맥, 리눅스등에서 자유롭게 구동한다. UCSD, ISB, Agilent, MSKCC, Pasteur, UCSF, Unilever, UToronto등 국제 컨소시엄을 통해 개발, 관리, 유지되고 있으며 지금도 활발히 관련 앱(Apps)이 만들어지고 있다. 현재 최신 버젼은 3.2.1이다. 3.0 대 버젼과 2.0대 버젼이 동시에 유지되고 있는데 그 이유는 3.0에서 지원되지 않지만 많이 이용되는 2.0대 훌륭한 앱들이 아직 많기 때문이다. 하지만 이런 앱들도 점차 3.0대에 맞춰서 호환될 것으로 예상된다.

Cytoscape에서 이용할 수 있는 유용한 앱들 #

네크워크 구성 #

  • AgilentLiteratureSearch: text-mining 툴을 이용한 네트워크 구축

Enrichment 분석 #

Gene Ontology #

  • BiNGO: GO enrichment analysis
  • GOlorize: GO visualization

Pathway #

  • JEPETTO: human gene set에 대해 enrichment 및 topolocial analysis 수행
  • iRegulon: promoter 영역의 TF binding motif 분석을 통해 master regulator와 cis-regultory interaction을 찾아준다.

Cluster Analysis #

  • MCODE: 주어진 복잡한 네트워크에서 topology를 고려하여 densly connected regions (or sub-network)을 클러스터링하여준다.

참고문헌 #

  1. 생물학연구정보센터 BioWave (http://bric.postech.ac.kr/webzine) Vol. 6 No.2
  2. 질병관리본부 허형삼, 2015, 제 24회 KOBIC 차세대 생명정보학 교육 워크샵. "Public 온라인 툴을 이용한 NGS 분석 및 네트워크 분석"

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