cytoscape绘制网络图，导入数据的要求有哪些
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网络图非常常见，不仅被用在生物信息学分析，在生活中也很常见，如民航航线图、食物链、基因*网络都是网络图经典的例子。
node文件：非必须，按需准备。如下图所示，第一列是点的基因名，注意对应edge文件中的点的信息，我下图展示的是我给每个基因Ensembl ID添加的Gene Symbol信息和注释信息，也可以是其他的数据，如基因的表达量等。
导入edge后，在图片编辑框中就可以看到生成的最基础的网络图，我们下一步需要做的就是对它进行美化，也可以进一步通过Cytoscape进行数据挖掘。
对于最初版的网络图，我相信没有人会觉得好看，也绝对满足不了杂志的要求，那么，我们就动手美化它。
其实Cytoscape的可视化界面非常人性化，按照我下面的批注，大家都点一点，应该很快就能掌握。
需要特别解释一下“参数赋值”和“点/线排列形式”的用法。
Tips：选择数据点后（手动选择结合下面要说到的筛选选择），再点击排布，就可以把杂乱无章的图，变得整齐且能说明问题，如下图所示。
Cytoscape的数据挖掘主要是用到“筛选”工具。网络图常见的筛选方式是利用连通性筛选关键基因，Cytoscape可以直接计算点的连通性（K），点击菜单栏Tools--NetworkAnalyzer--Network analysis--Analyze Network，然后选择自己数据对应的类型（有/无方向），点击确认，连通性数据就会出现在“点信息页”，列名为“degree”。
点击筛选模块，新建筛选条件，在下拉菜单中选择“degree”，即可用连通性作为筛选条件，选择满足连通性要求的点。如果图片中点和线特别多，可以用该方法选择连通性较高的点新建画布，只对这些连通性高的基因做图。当然，筛选条件不仅仅是K值，也可以用WGCNA分析里的TOM值，或者基因的表达量等，只要是数值型变量就行，大家尝试一下就明白了。
