參考：http://www.itdecent.cn/p/3b9eee8c31cc
優(yōu)雅R：「Workshop」第三十三期 用iRegulon進行主轉錄因子的預測
挑圈聯(lián)靠：轉錄因子經典數(shù)據(jù)庫，為你的文章增光添彩
挑圈聯(lián)靠：90%以上標書中有這個生信圖！用這幾個數(shù)據(jù)庫就夠了！能不能成為明年黑馬就靠它了!
打開網(wǎng)站https://www.networkanalyst.ca/home.xhtml
點擊gene list input，選擇物種為人，ID type為entrez ID。
注意這里涉及到基因名和entrez ID的轉換，代碼如下：
library(org.Hs.eg.db)
hs <- org.Hs.eg.db
my.symbols <- c("gene1", "gene2")
select(hs,
keys = my.symbols,
columns = c("ENTREZID", "SYMBOL"),
keytype = "SYMBOL")
image.png
點擊上傳、下一步，選擇TF-gene interaction：
image.png
這里選擇steiner forest network：
image.png
再點擊下一步，最后下載sif文件：
image.png
將subnetwork1.sif導入cytoscape（network from file），將subnetwork1_Types.NA重新整理成一個兩列的文件，第一列為基因名，第二列為屬性（基因or轉錄因子）：
image.png
然后將這個文件導入cytoscape（table from file），最后調整網(wǎng)絡屬性即可。
幾個小tips：
1.在edge里，把線的寬度和透明度選小一點。
2.將名字調整到圖形外，這個可以在node-label position里面調。
image.png
