liminfoCytoscape Reference
Cytoscape 네트워크 시각화/플러그인/API 레퍼런스
Cytoscape Reference 소개
Cytoscape 레퍼런스는 네트워크 가져오기 형식(SIF, XGMML, GraphML, CSV/TSV), STRING 단백질 상호작용 데이터베이스 통합, 노드 및 엣지 비주얼 스타일 매핑, 출판 품질 내보내기 옵션을 포괄하는 Cytoscape 네트워크 분석 및 시각화 플랫폼의 종합 가이드입니다.
NetworkAnalyzer 위상 분석 메트릭(연결 차수 분포, 매개/근접 중심성), 필수 플러그인(MCL 클러스터링을 위한 clusterMaker2, GO 풍부화를 위한 BiNGO, 허브 유전자 탐색을 위한 CytoHubba, 밀집 모듈 탐지를 위한 MCODE, 경로 시각화를 위한 Enrichment Map), 레이아웃 알고리즘(힘-방향, 계층, yFiles) 등 고급 분석 기능을 포함합니다.
웹 기반 네트워크 시각화를 위한 JavaScript 라이브러리 Cytoscape.js의 초기화, mapData() 데이터 기반 스타일링, 이벤트 처리, 레이아웃 옵션(CoSE, dagre, circle, grid)도 다룹니다. 생물정보학 연구자, 시스템 생물학자, 인터랙티브 네트워크 애플리케이션을 구축하는 웹 개발자에게 적합합니다.
주요 기능
- SIF, XGMML, GML, GraphML, CSV/TSV 및 STRING 데이터베이스 쿼리를 위한 네트워크 가져오기 가이드
- 연속형, 이산형, 패스스루 매핑 유형을 활용한 노드 및 엣지 비주얼 스타일 매핑
- NetworkAnalyzer 위상 메트릭: 연결 차수, 매개 중심성, 근접 중심성, 클러스터링 계수
- clusterMaker2(MCL), BiNGO(GO 분석), CytoHubba(MCC 랭킹), MCODE 플러그인 레퍼런스
- 파라미터 튜닝이 포함된 힘-방향, 원형, 계층, yFiles 레이아웃 알고리즘
- 웹 애플리케이션을 위한 Cytoscape.js API - 스타일링, 이벤트, 레이아웃, 이미지 내보내기
- PNG(300 DPI), SVG 벡터, PDF 형식의 출판 품질 이미지 내보내기
- AutoAnnotate 클러스터 라벨링을 포함한 Enrichment Map 유전자 세트 풍부화 시각화 플러그인
자주 묻는 질문
Cytoscape는 어떤 네트워크 파일 형식을 지원하나요?
Cytoscape는 SIF(가장 간단한 표 형식), XGMML(노드/엣지 속성 포함 XML 기반), GML, GraphML, CX/CX2, Cytoscape.js JSON, PSI-MI, SBML을 지원합니다. CSV/TSV 스프레드시트에서 소스, 타겟, 상호작용 열을 매핑하여 가져올 수도 있습니다. stringApp 플러그인을 통해 신뢰도 임계값을 설정하여 STRING 단백질 상호작용 데이터베이스에서 직접 가져오기도 가능합니다.
Cytoscape에서 데이터 기반 비주얼 스타일 매핑은 어떻게 만드나요?
Style 패널에서 시각적 속성(예: Fill Color, Size, Shape)을 선택하고 매핑 유형을 지정합니다. 연속형 매핑은 수치 데이터(log2FC, degree)를 색상 그라데이션이나 크기 범위에 매핑합니다. 이산형 매핑은 범주형 값(node_type)을 특정 형태나 색상에 할당합니다. 예를 들어, log2FC를 파란색(음수)에서 흰색(0)을 거쳐 빨간색(양수)으로 매핑하면 유전자 발현 히트맵 스타일 색상을 구현할 수 있습니다.
NetworkAnalyzer는 무엇을 계산하며 결과를 어떻게 해석하나요?
NetworkAnalyzer(Tools > Analyze Network)는 연결 차수(연결 수), 매개 중심성(최단 경로에 포함되는 빈도로 병목 노드 식별), 근접 중심성(모든 노드까지 평균 거리의 역수), 클러스터링 계수(이웃 노드 간 연결 밀도), 네트워크 직경, 연결 요소 수를 계산합니다. 결과는 노드/엣지 테이블 열로 추가되어 직관적인 시각화를 위한 스타일 매핑에 활용할 수 있습니다.
CytoHubba를 사용하여 허브 유전자를 어떻게 찾나요?
App Manager에서 CytoHubba를 설치한 후 Apps > CytoHubba를 실행합니다. MCC(Maximal Clique Centrality, 가장 정확), Degree, Betweenness, Closeness 중 랭킹 방법을 선택하고 상위 N개 노드(예: 10개)를 지정합니다. 플러그인이 허브 노드를 빨간색(최상위)에서 노란색으로 색상 표시하고 서브네트워크로 추출하여 약물 표적 후보 및 바이오마커 탐색에 활용됩니다.
힘-방향 레이아웃과 yFiles 레이아웃의 차이점은 무엇인가요?
Prefuse Force Directed Layout은 노드가 반발하고 엣지가 스프링 역할을 하는 가장 널리 사용되는 물리 기반 레이아웃입니다. yFiles는 상용 품질의 알고리즘으로, Organic Layout은 대규모 네트워크에서 노드 겹침을 최소화하고, Hierarchic Layout은 시그널링 경로를 위아래로 명확하게 배치하며, Orthogonal Layout은 직각 엣지의 회로도 스타일을, Radial Layout은 허브 중심 동심원 배치를 제공합니다.
Cytoscape에서 Gene Ontology 풍부화 분석은 어떻게 수행하나요?
App Manager에서 BiNGO를 설치합니다. 관심 노드를 선택한 후 Apps > BiNGO를 실행합니다. 생물종, 온톨로지(Biological Process 권장), 통계 검정(Hypergeometric), 다중 검정 보정(Benjamini-Hochberg FDR), p-value 임계값(0.05)을 선택합니다. BiNGO가 유의한 GO 항목을 노란색(약간 유의)에서 주황색(매우 유의)으로 색상 표시한 GO 계층 네트워크를 생성합니다.
Cytoscape.js를 사용한 웹 기반 네트워크 시각화는 어떻게 구현하나요?
cytoscape 인스턴스를 컨테이너 요소, 노드와 엣지 데이터를 포함하는 elements 배열, CSS 유사 속성의 style 배열, layout 이름으로 초기화합니다. mapData()를 사용하여 데이터 기반 스타일링(예: score를 색상 그라데이션에 매핑)을 적용합니다. cy.on("tap", "node", callback)으로 이벤트를 처리합니다. 레이아웃은 일반적으로 CoSE를 권장하며, dagre(확장 필요)는 계층적 배치를 제공합니다.
출판용 고품질 네트워크 이미지는 어떻게 내보내나요?
File > Export > Network to Image를 사용합니다. 논문용으로는 크기 변경에도 품질이 유지되는 SVG 벡터 형식이나, 투명 배경 옵션이 포함된 300 DPI 해상도 PNG를 선택합니다. Cytoscape.js에서는 cy.png({scale: 2, full: true}), cy.svg({scale: 1, full: true}), cy.jpg({quality: 1})를 사용합니다. 세션은 네트워크 데이터, 스타일, 레이아웃 위치를 모두 보존하는 .cys 파일로 저장할 수 있습니다.