cytoscape的十大插件之二--MCODE插件
一、MCODE插件
关于网络构建， PPI+MCODE两者结合似乎已经成了标配。那么如何掌握它也就成了入门生信的必修课题定义：MCODE（Molecular Complex Detection）插件是在庞大的网络中根据边和节点的关系，寻找出关键的子网络和基因，方便进行下游分析。（我理解的话，其实这方法和Cytohubba很相似，不过Cytohubba会提供多种算法进行选择，并会按基因的核心程度进行排序，两种方法都可以筛选出核心基因）
二、操作演示
1. 插件下载：
下载安装的插件方法都一样，都是通过点击 Apps→App Manager在 Search中输入所需要的插件：mcode。之后点击右下角的install，因为我已经下载好了所以这边是显示灰色。再回到点击 Apps载入MCODE就可以了这次也是通过首页中间 Yeast Perturbation示例数据进行分析
2. 应用及保存
点击
Apps载入MCODE，会弹出上方窗口In Whole Network是作用当前整个网络的意思，如果想分析个别节点，观察与其连接的网络，就需要一开始选择那个节点，再点击MCODE，选择会自动跳到From Selection关于如何调整参数，可能新手对此会很郁闷吧？
但其实可以观察到，一般文章都是根据默认参数分析的，无需自行调整参数，参数如何设置作者也会在自己文章中标出。跟着大众走一般都不会错的哦！
一般K-core值越大，会排除分值小的子网络，求出来的网络数目更少
如果感兴趣，可以看下各参数含义。http://baderlab.org/Software/MCODE/UsersManual
最后，选择感兴趣的网络，点击上方
三选择Create Cluster Network第1列的数字为网络得分，最高意味网络里的基因最关键和典型
第2个框里面是节点nodes和边edges的信息，这也是文献结果描写的重点
Export Result导出结果
3. 结果如下：
非常详细，有各个网络的节点，边以及基因的信息
三、总结
MCODE插件一般在文章中有两种使用规律：
可以利用MCODE插件求出子网络，将分数最高的网络里面全部基因当作hub gene
也有不少文章是用Cytohubba求hub gene，MCODE插件求出的结果做下游的富集分析
Identification of differentially expressed and methylated genes associated with rheumatoid arthritis based on network: Autoimmunity: Vol 53, No 6 (tandfonline.com)
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