小白也能做动态调控网络图，意不意外？惊不惊喜？！

在很多研究领域，时间和药物剂量是非常重要的参数，而我们通常构建的调控网络图是静态的，无法准确反映出基因调控网络随着时间或剂量而产生的变化，而能将上述变化阐述清楚的往往也是很牛的研究。

那有没有萌新就能上手的分析工具呢？答案是有！今天给大家介绍一个新的Cytoscape的插件DyNetViewer，有多新呢？

这个插件可以用于构建分析动态的网络图，这对于涉及剂量大小、时间变化的实验数据的可视化分析是顶好的。

（没有进一步美化，多多包涵啦！）

插件下载就不多说了，还是Apps里直接下载就可以了（网速不给力的童鞋可以尝试Cytoscape的官网里的app下载）

具体如何操作呢？

我这里以一个远古素材为例子，用的数据集是GSE30691，文章研究的是不同神经性疼痛的模型中基因的表达变化情况。

不同手术组不同时间点基因表达的变化情况

首先我们利用某一组具有显著差异的基因构建PPI网络（STRING数据库）

（该表内数据源于文章的supplymentary）

然后导入这一静态的PPI网络（从STRING数据库中导出txt文件）

打开DyNetViewer插件

上传基因表达量的数据（txt文件名里不要用中文）

接下来选择构建动态网络的算法，这4种算法的区别在插件作者的文章中有讲解，这里我们用文章中举例时使用的算法和阈值。

导出的动态网络图在一开始就给大家展示过了。

最后，我们可以导出这一动态网络，便于以后使用（顶部就是导入动态网络）

DyNetViewer也可以做网络中心性的分析，类似于MCODE插件，但毕竟是一个动态网络图的插件嘛，所以分析结果肯定也是一个动态结果，这里我们就不作详细的演示了

（原文中的分析案例）

我试了下，Sci-hub上似乎没有这篇文章，这里把文章和Supplymentary的网盘链接给大家

链接：https://pan.baidu.com/s/1OFfyfF3yW17ZjnVCUmYkNQ

密码：xsmh