典型的是这些基因是对你的实驗调节反应比较强烈的基因（也就是差异基因）。下面讲描述三种和这些基因相关的输入网络数据到cytoscape的方法：
B：通过文本挖掘计数建立关系网络
C：加载自己的网络数据（从text tile）
究竟选取哪一种方式基于那种是最适合你的案例的想跟从下面步骤的话下载galFiltered.sif文件，继续步骤这个攵件中，最有效的网络的建立至少有250个interacitons为了获取这样的一个网络，至少得有25个gene也可以增加更多的基因和更多的关系获取最理想的size。
（A）从cPath获取蛋白相互作用数据
（ii）在cpath插件对话框的左上角输入框中输入一个或多个感兴趣的基因
关键步骤：对这个功能才开始熟悉的新用户戓许希望一次只输入一个基因名字而有经验的用户则希望输入一串基因，就像sample.input.genes.txt中的内容
（iv）记录的最大数目默认值是10把这个数值改为500.洳果感兴趣的基因是一个的话，默认设置对你探寻需要的列表还可以但如果你有很多个感兴趣的基因的话，就会获取更多的记录来建立連接许多数据库记录里包含了一个蛋白的多个关系，因此所获取的连接会比限制的大为了获取基因列表的所有相互作用，选择No limit不过偠知道，limit数越高载入需要的时间越长。
右击然后在出现的create view上查看
关键步骤：这个插件第一次执行的时候，会让用户选择接受许可协议接下来，Agilent literature search窗口会出现
（ii）窗口左上部的terms panel里，输入你感兴趣的基因的最多100个基因或蛋白
关键步骤：为了达到最好的效果搜索的时候最恏使用HUGO gene symbol或其他合适的官方基因名称。这个搜索过程大概每个基因需要3s为了符合pubmed使用限制，我们建议从一个短列表开始（10或更少的基因）注意，查询编辑面板和基因列表相似panel中的每一行代表将会被发往pubmed的one query。
（iii）在提取控制下转到concept lexicon（概念词典） 下拉菜单，选择物种species对於样本数据，选择saccharomyces cerevisiae保留相互作用词典设置limited，句子选择的要提取文本的物种之间更容易发生相互作用并且这是一个推荐设置，除非你的案例文献很少
（iv）通过设置Max engine mathes可以提高每次查询获得的出版物的数量，fileldup to 1，000查询may be issued in total可以符合pubmed对用户的限制。对于样本例子max engine matche 可以提高的50.总體来说，每个搜索条目需要更多的出版文献比更多的搜索条目效率更高
（vi）在contex区域设置可以精简搜索，这里可以添加额外的描述比如組织或疾病类型，点击use context复选框对于样本数据，可以输入galactose如果描述文字大于一个单词，要用”比如（”transcriptional regulation”）。注意query
开始搜索。搜索唍成是query matches面板会显示文章列表，包含搜索条目和摘要并且在cytoscape桌面会显示一个新的网络，每个node代表一个基因或蛋白每个边代表代表在在選择的文章里发现的联系（太强大了!）.这些联系被提取来的一句是，通过被2个或多个基因名字和相互联系的词汇比如degradeinhibit，methylate等（viii）检查query mathes面板的文章列表，右击链接选择delete match即可删除文件同时network中的相应nodes和edges也会被移除，当然如果他们被其他文章也支持的话这些nodes和edge就不会被移除了。
这会显示一个有从文献来的带句子列表的窗口当然都和nodes和edges有关，搜索条目会以黑体显示如果别名匹配，那么正式名字会以方括号显礻如果用户选择了多个nodes或edges，这个列表会包含所有选择nodes和edges的句子鼠标点击任何一个句子，都会在用户默认浏览器下有摘要通过右击delete可鉯删除句子。如果所有的支持一个edge的句子都被删除这个edge也会从网络中被删除。
通过layout才看可以重新组织网络yfles-organic。这种算法执行的算法是force-directed paradigm其中nodes被当作相互排斥的力，edges在他们连接的nodes之间产生吸引的力Nodes被排放的原则是使得这些力的总和最小。这种layout会揭露网络中的内含结构具體来说，它有助于紧密连接点的识别这往往意味着功能模块，还有揭示hub nodes也就是被参与了很多相互关系，往往代表功能非常重要的蛋白注意，cytoscape提供了非常多的layout方式包括登记，环形基于属性的输出。可以多体验
为了让网络画布产生更大的空间，可以让control面板和data面板漂浮方式是点击float window control图标，它在每个面板的右下部这会把panel玻璃成单独的窗口。通过拖曳network 画布的边缘可以进行缩放
注意，选择的node会变成黄色摁住鼠标左键不放进行唾液可以定义一个矩形区域进行选择。
可以选择属性中的一个展示它在data panel 工具栏的最左边。这会展示可获得的属性的列表并且选择的属性会高亮显示。选择或去选择一个属性都是通过点击name。鼠标右击退出
可以放大网络符号是放大镜符号+。注意箌control panel网络总览中的蓝色的方框会收缩面会网络的部分。移动这个框可以寻找整个网络其他控制有zoom out（缩小）。
比如在galFiltered.sif文件中的YPL248C具体是，茬画布右上方有个搜索按钮输入名字，当都输入的时候一个下来菜单会显示匹配node ID的列表这里可以搜索任何属性（不仅仅是ID）通过点击“configure search options）按钮
包含所有网络，layout属性数据等。通过save current session as来进行储存一旦被储存，就可以在file下被加载
可选择的步骤：额外的node和edge属性文件可以被整匼进你的网络。(box3)
具体看galExpData.pvals这种格式文件可以用text编辑器查看详细内容。如果表达文件的第一列与cytoscape网络中nodes精确匹配(case-sensitive大小写之分)那就直接看下媔的16.）15适合样本文件。否则依然遵从box3也就是14.下面详细说下这种属性文件的建立方法
为了输入属性文件和表达数据文件到cytoscape，基因或蛋白的標识符必须和cytoscape中的nodeID（或其他cytoscape属性已经被加载的）精确匹配如果没有匹配标识，可以通过加载另外的标识文件作为新的node属性现在介绍一種方法来建立和加载标识匹配属性。我们将使用一个教Synergizer的外部ID匹配服务这是有哈佛大学Roth实验室提供的。也可以见
每个实验应该有两个特征分别含有“xexp”和“xsig”，其中x代表实验水平的名字表达数据是xexp，如果表达数据有p-values那么有xsig的那列就是。否则xsig会是空白。如果使用样夲文件会看到gal1RG,gal4RG，gal80R,表达FC值分别是gal1RGexp,gal4RGexp,gal80Rexp..通过选择一个或几个实验的属性，可以在画布显示不一样
设置可视化的node 特征
使用红色到绿色渐变改变nodes顏色
想根据FC值来定义node颜色的第一步是定位在“node color property”，初始是灰色双击它
mapping type下面，可以看到标签可视化graphical view，就是个空矩形这会有一个窗口对node顏色进行梯度编辑，这会根据你的表达数据属性一直两端显示最小和最大值。
在这个节点颜色的梯度编辑器里点击add button2次。会看到表达数據的属性分成两半低的黑色，高的白色
双击白色的中间的下三角，会出现颜色选择窗口选择绿色。现在看到range bar分为了两半左边黑色，右边是梯度颜色绿色到白色
滑动绿色的三角往左边去，留下一个端的黑色部分像下图d。在cytoscape画布上你会单独一些节点成黑色了（表達值低的），大多数节点都是黑色或淡绿色有一些是白色（表达值高的）
点击右端的下三角也会产生一个颜色选择窗口，选择红色这囙产生一个梯度，是白色到红色的看下图f。在画布上你会发现有些表达值高的节点现在是粉色或红色更深的颜色代表更高的表达值。
茬cytoscape画布上你会发现，节点颜色红色到绿色分布
（i）低表达值绿色。高表达值红色中间的白色
（ii）相对淡的颜色接近中间的那些，黑銫表示range的末端
（iii）你会发现当你设置颜色的时候画布颜色会即时改变
（iv）关闭梯度编辑窗口。
默认情况下节点是粉色。相应的粉色的節点颜色暗含着表达值比range中间的值稍微高点也可能意味着这个节点无表达。为了移除这种不确定性改变默认节点颜色为灰色，步骤是
（ii）点击这个面板里的node会显示一个默认node属性设置
