通过上述操作,可以得到药物对应基因的信息。

借助cytospace 可以做很多事情
比如做一个美妙的网络可视化图
准备数据
network 数据
制作需要导入的文件信息
最简单的例子:
药物A
药物A有对应三个成分:TD1~TD3
不同的成分也对应不同的target
因此表格可以做成下面这样

为了显示更加简洁,我将TCMSP中的MOLID替换为了ID。
导入数据

点击cytospace 中的这个图标。
就可以完成导入了。

其中导入后的信息还需要指代信息。其中经常使用的包括:绿色圆圈:信息节点;橙色🎯圈:靶标节点。

为信息分类
可以多创建一个type 文件,记载了不同节点的具体内涵。


导入到cytospace中
接着便可以在左侧的操作板中设置相关的select filter,并设定为type
基准。

便可以做一个统一的处理调节。

除此之外,还可以根据attribute cycle layout
进行布局调节,使其更加好看一些。

但其实还是比较丑,而且只是描述了药物-靶点的简单关系。只能作为一个cytospace的简单尝试。
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