SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 49
CYTOSCAPE



    TOKYO WEB MINING #10


          Keiichiro Ono
University of California, San Diego
        Dept. of Medicine
Keiichiro Ono (Twitter ID: c_z)




     Cytoscape Core Developer
•




•




• http://nrnb.org/
BioGRID Human Interactome Visualization
                           Cytoscape
•


•


• Cytoscape


•
•


    ‣


    ‣




•
10K+ NODES
•



                                 500k Nodes
    •




    •


    •


•


•


•




•   Facebook Visualization
Network generated by igraph's Watts-Strogatz small-world model
      (50k nodes / 250k edges) visualized by Cytoscape
1K 10K NODES
                  2k nodes network generated by BA model



•




•




    •


    •
Twitter Visualization
     Example
~1K NODES

•


•


    •




•


    •


    •
•




•


    •


    •
• Graphviz        -

• pajek   -
                  Windows

• Gephi       -             OpenGL

• Cytoscape           -
CYTOSCAPE

•




•


           Shannon P, Markiel A, Ozier O, Baliga NS, Wang JT, Ramage D, Amin N, Schwikowski B, Ideker T.



           Cytoscape: a software environment for integrated models
           of biomolecular interaction networks.

           Genome Research 2003 Nov; 13(11):2498-504
WEB

        Protovis    JavaScript InfoVis Toolkit




•

    • JavaScr ipt

    • We b
CYTOSCAPE WEB
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<graphml xmlns="http://graphml.graphdrawing.org/xmlns"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://graphml.graphdrawing.org/xmlns
         http://graphml.graphdrawing.org/xmlns/1.0/graphml.xsd">
<!-- Created by igraph -->
  <key id="degree" for="node" attr.name="degree" attr.type="double"/>
  <key id="betweenness" for="node" attr.name="betweenness"
    attr.type="double"/>
  <graph id="G" edgedefault="directed">
    <node id="n0">
      <data key="degree">79</data>
      <data key="betweenness">0</data>
    </node>
    <node id="n1">
      <data key="degree">9</data>
      <data key="betweenness">167</data>
    </node>
    <node id="n2">
      <data key="degree">18</data>
      <data key="betweenness">75</data>
    </node>
    <node id="n3">
      <data key="degree">8</data>
      <data key="betweenness">12</data>
    </node>
    <node id="n4">
      <data key="degree">26</data>
      <data key="betweenness">210</data>
    </node>
    <node id="n5">
      <data key="degree">29</data>
      <data key="betweenness">320</data>
    </node>
•   -

•


•


•
•




    •


•
•


•


•                              API

•


    •   “Protein A interacts with protein B.”

    •     A         B
•       -

•


    •


    •           -

    •       ←
•
                         •



    •   GML                  •




    •   dot (graphviz)

    •   GraphML              •




    •   XGMML                •



    •   Edge List (
CYTOSCAPE

•        LGPL

•               (GML, XGMML, GraphML, Excel, CSV   )

•


•


    •


    •
IGRAPH
•




•

           (shortest path, minimum
    spanning tree, etc)

•R
•


    • Cytoscape     -

    • igraph   -R

•                       -
DEMO
• igraph



•


•   •


•   •


    • Cytoscape
•


    •


        •


        •


        •


        •


•


•
Sample image created by Processing
          Visualizer + Cytoscape




MISSING LINK
•


•


•


•


    ‣


    ‣
•


    •


•       ~60   +

    •
•   Data Miner



      •




      •          (Neo4j )

•
http://www.cytoscape.org/
http://www.cytoscape.org/



                     Thank You!

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

統計的因果推論への招待 -因果構造探索を中心に-
統計的因果推論への招待 -因果構造探索を中心に-統計的因果推論への招待 -因果構造探索を中心に-
統計的因果推論への招待 -因果構造探索を中心に-Shiga University, RIKEN
 
トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか?
トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか?トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか?
トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか?hoxo_m
 
NetworkXによる語彙ネットワークの可視化
NetworkXによる語彙ネットワークの可視化NetworkXによる語彙ネットワークの可視化
NetworkXによる語彙ネットワークの可視化Shintaro Takemura
 
100614 構造方程式モデリング基本の「き」
100614 構造方程式モデリング基本の「き」100614 構造方程式モデリング基本の「き」
100614 構造方程式モデリング基本の「き」Shinohara Masahiro
 
ベータ分布の謎に迫る
ベータ分布の謎に迫るベータ分布の謎に迫る
ベータ分布の謎に迫るKen'ichi Matsui
 
不均衡データのクラス分類
不均衡データのクラス分類不均衡データのクラス分類
不均衡データのクラス分類Shintaro Fukushima
 
[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models
[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models
[DL輪読会]Flow-based Deep Generative ModelsDeep Learning JP
 
3分でわかる多項分布とディリクレ分布
3分でわかる多項分布とディリクレ分布3分でわかる多項分布とディリクレ分布
3分でわかる多項分布とディリクレ分布Junya Saito
 
相関と因果について考える:統計的因果推論、その(不)可能性の中心
相関と因果について考える:統計的因果推論、その(不)可能性の中心相関と因果について考える:統計的因果推論、その(不)可能性の中心
相関と因果について考える:統計的因果推論、その(不)可能性の中心takehikoihayashi
 
ベイズ統計入門
ベイズ統計入門ベイズ統計入門
ベイズ統計入門Miyoshi Yuya
 
大規模ネットワーク分析 篠田
大規模ネットワーク分析 篠田大規模ネットワーク分析 篠田
大規模ネットワーク分析 篠田Kosuke Shinoda
 
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化gree_tech
 
深層学習時代の自然言語処理
深層学習時代の自然言語処理深層学習時代の自然言語処理
深層学習時代の自然言語処理Yuya Unno
 
Rでソーシャルネットワーク分析
Rでソーシャルネットワーク分析Rでソーシャルネットワーク分析
Rでソーシャルネットワーク分析Hiroko Onari
 
分割時系列解析(ITS)の入門
分割時系列解析(ITS)の入門分割時系列解析(ITS)の入門
分割時系列解析(ITS)の入門Koichiro Gibo
 
シンギュラリティを知らずに機械学習を語るな
シンギュラリティを知らずに機械学習を語るなシンギュラリティを知らずに機械学習を語るな
シンギュラリティを知らずに機械学習を語るなhoxo_m
 
生存時間分析数理の基礎
生存時間分析数理の基礎生存時間分析数理の基礎
生存時間分析数理の基礎Koichiro Gibo
 
スペクトラルグラフ理論入門
スペクトラルグラフ理論入門スペクトラルグラフ理論入門
スペクトラルグラフ理論入門irrrrr
 
深層生成モデルと世界モデル
深層生成モデルと世界モデル深層生成モデルと世界モデル
深層生成モデルと世界モデルMasahiro Suzuki
 

Mais procurados (20)

統計的因果推論への招待 -因果構造探索を中心に-
統計的因果推論への招待 -因果構造探索を中心に-統計的因果推論への招待 -因果構造探索を中心に-
統計的因果推論への招待 -因果構造探索を中心に-
 
トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか?
トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか?トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか?
トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか?
 
NetworkXによる語彙ネットワークの可視化
NetworkXによる語彙ネットワークの可視化NetworkXによる語彙ネットワークの可視化
NetworkXによる語彙ネットワークの可視化
 
100614 構造方程式モデリング基本の「き」
100614 構造方程式モデリング基本の「き」100614 構造方程式モデリング基本の「き」
100614 構造方程式モデリング基本の「き」
 
ベータ分布の謎に迫る
ベータ分布の謎に迫るベータ分布の謎に迫る
ベータ分布の謎に迫る
 
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM) 一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
 
不均衡データのクラス分類
不均衡データのクラス分類不均衡データのクラス分類
不均衡データのクラス分類
 
[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models
[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models
[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models
 
3分でわかる多項分布とディリクレ分布
3分でわかる多項分布とディリクレ分布3分でわかる多項分布とディリクレ分布
3分でわかる多項分布とディリクレ分布
 
相関と因果について考える:統計的因果推論、その(不)可能性の中心
相関と因果について考える:統計的因果推論、その(不)可能性の中心相関と因果について考える:統計的因果推論、その(不)可能性の中心
相関と因果について考える:統計的因果推論、その(不)可能性の中心
 
ベイズ統計入門
ベイズ統計入門ベイズ統計入門
ベイズ統計入門
 
大規模ネットワーク分析 篠田
大規模ネットワーク分析 篠田大規模ネットワーク分析 篠田
大規模ネットワーク分析 篠田
 
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
 
深層学習時代の自然言語処理
深層学習時代の自然言語処理深層学習時代の自然言語処理
深層学習時代の自然言語処理
 
Rでソーシャルネットワーク分析
Rでソーシャルネットワーク分析Rでソーシャルネットワーク分析
Rでソーシャルネットワーク分析
 
分割時系列解析(ITS)の入門
分割時系列解析(ITS)の入門分割時系列解析(ITS)の入門
分割時系列解析(ITS)の入門
 
シンギュラリティを知らずに機械学習を語るな
シンギュラリティを知らずに機械学習を語るなシンギュラリティを知らずに機械学習を語るな
シンギュラリティを知らずに機械学習を語るな
 
生存時間分析数理の基礎
生存時間分析数理の基礎生存時間分析数理の基礎
生存時間分析数理の基礎
 
スペクトラルグラフ理論入門
スペクトラルグラフ理論入門スペクトラルグラフ理論入門
スペクトラルグラフ理論入門
 
深層生成モデルと世界モデル
深層生成モデルと世界モデル深層生成モデルと世界モデル
深層生成モデルと世界モデル
 

Destaque

入門機会学習11章ソーシャルグラフの分析
入門機会学習11章ソーシャルグラフの分析入門機会学習11章ソーシャルグラフの分析
入門機会学習11章ソーシャルグラフの分析Takayuki Hayashi
 
Rubyによるデータ解析
Rubyによるデータ解析Rubyによるデータ解析
Rubyによるデータ解析Shugo Maeda
 
実践で学ぶネットワーク分析
実践で学ぶネットワーク分析実践で学ぶネットワーク分析
実践で学ぶネットワーク分析Mitsunori Sato
 
Social network analysis & Big Data - Telecommunications and more
Social network analysis & Big Data - Telecommunications and moreSocial network analysis & Big Data - Telecommunications and more
Social network analysis & Big Data - Telecommunications and moreWael Elrifai
 
潜在トピックとネットワーク分析
潜在トピックとネットワーク分析潜在トピックとネットワーク分析
潜在トピックとネットワーク分析s tanaka
 
Pythonによるソーシャルデータ分析―わたしはこうやって修士号を取得しました―
Pythonによるソーシャルデータ分析―わたしはこうやって修士号を取得しました―Pythonによるソーシャルデータ分析―わたしはこうやって修士号を取得しました―
Pythonによるソーシャルデータ分析―わたしはこうやって修士号を取得しました―Hisao Soyama
 
Big Data: Social Network Analysis
Big Data: Social Network AnalysisBig Data: Social Network Analysis
Big Data: Social Network AnalysisMichel Bruley
 
Big Data Analytics : A Social Network Approach
Big Data Analytics : A Social Network ApproachBig Data Analytics : A Social Network Approach
Big Data Analytics : A Social Network ApproachAndry Alamsyah
 
10分でわかるPythonの開発環境
10分でわかるPythonの開発環境10分でわかるPythonの開発環境
10分でわかるPythonの開発環境Hisao Soyama
 
「Python言語」はじめの一歩 / First step of Python
「Python言語」はじめの一歩 / First step of Python「Python言語」はじめの一歩 / First step of Python
「Python言語」はじめの一歩 / First step of PythonTakanori Suzuki
 
python-twitterを用いたTwitterデータ収集
python-twitterを用いたTwitterデータ収集python-twitterを用いたTwitterデータ収集
python-twitterを用いたTwitterデータ収集Hikaru Takemura
 
PythonとRによるデータ分析環境の構築と機械学習によるデータ認識
PythonとRによるデータ分析環境の構築と機械学習によるデータ認識PythonとRによるデータ分析環境の構築と機械学習によるデータ認識
PythonとRによるデータ分析環境の構築と機械学習によるデータ認識Katsuhiro Morishita
 
野球Hack!~Pythonを用いたデータ分析と可視化 #pyconjp
野球Hack!~Pythonを用いたデータ分析と可視化 #pyconjp野球Hack!~Pythonを用いたデータ分析と可視化 #pyconjp
野球Hack!~Pythonを用いたデータ分析と可視化 #pyconjpShinichi Nakagawa
 
PythonによるWebスクレイピング入門
PythonによるWebスクレイピング入門PythonによるWebスクレイピング入門
PythonによるWebスクレイピング入門Hironori Sekine
 
Python 機械学習プログラミング データ分析ライブラリー解説編
Python 機械学習プログラミング データ分析ライブラリー解説編Python 機械学習プログラミング データ分析ライブラリー解説編
Python 機械学習プログラミング データ分析ライブラリー解説編Etsuji Nakai
 
Python東海Vol.5 IPythonをマスターしよう
Python東海Vol.5 IPythonをマスターしようPython東海Vol.5 IPythonをマスターしよう
Python東海Vol.5 IPythonをマスターしようHiroshi Funai
 
RとPythonによるデータ解析入門
RとPythonによるデータ解析入門RとPythonによるデータ解析入門
RとPythonによるデータ解析入門Atsushi Hayakawa
 

Destaque (20)

入門機会学習11章ソーシャルグラフの分析
入門機会学習11章ソーシャルグラフの分析入門機会学習11章ソーシャルグラフの分析
入門機会学習11章ソーシャルグラフの分析
 
Gephi Quick Start (Japanese)
Gephi Quick Start (Japanese)Gephi Quick Start (Japanese)
Gephi Quick Start (Japanese)
 
Rubyによるデータ解析
Rubyによるデータ解析Rubyによるデータ解析
Rubyによるデータ解析
 
実践で学ぶネットワーク分析
実践で学ぶネットワーク分析実践で学ぶネットワーク分析
実践で学ぶネットワーク分析
 
R seminar on igraph
R seminar on igraphR seminar on igraph
R seminar on igraph
 
Social network analysis & Big Data - Telecommunications and more
Social network analysis & Big Data - Telecommunications and moreSocial network analysis & Big Data - Telecommunications and more
Social network analysis & Big Data - Telecommunications and more
 
潜在トピックとネットワーク分析
潜在トピックとネットワーク分析潜在トピックとネットワーク分析
潜在トピックとネットワーク分析
 
Pythonによるソーシャルデータ分析―わたしはこうやって修士号を取得しました―
Pythonによるソーシャルデータ分析―わたしはこうやって修士号を取得しました―Pythonによるソーシャルデータ分析―わたしはこうやって修士号を取得しました―
Pythonによるソーシャルデータ分析―わたしはこうやって修士号を取得しました―
 
Big Data: Social Network Analysis
Big Data: Social Network AnalysisBig Data: Social Network Analysis
Big Data: Social Network Analysis
 
Big Data Analytics : A Social Network Approach
Big Data Analytics : A Social Network ApproachBig Data Analytics : A Social Network Approach
Big Data Analytics : A Social Network Approach
 
10分でわかるPythonの開発環境
10分でわかるPythonの開発環境10分でわかるPythonの開発環境
10分でわかるPythonの開発環境
 
「Python言語」はじめの一歩 / First step of Python
「Python言語」はじめの一歩 / First step of Python「Python言語」はじめの一歩 / First step of Python
「Python言語」はじめの一歩 / First step of Python
 
python-twitterを用いたTwitterデータ収集
python-twitterを用いたTwitterデータ収集python-twitterを用いたTwitterデータ収集
python-twitterを用いたTwitterデータ収集
 
PythonとRによるデータ分析環境の構築と機械学習によるデータ認識
PythonとRによるデータ分析環境の構築と機械学習によるデータ認識PythonとRによるデータ分析環境の構築と機械学習によるデータ認識
PythonとRによるデータ分析環境の構築と機械学習によるデータ認識
 
野球Hack!~Pythonを用いたデータ分析と可視化 #pyconjp
野球Hack!~Pythonを用いたデータ分析と可視化 #pyconjp野球Hack!~Pythonを用いたデータ分析と可視化 #pyconjp
野球Hack!~Pythonを用いたデータ分析と可視化 #pyconjp
 
PythonによるWebスクレイピング入門
PythonによるWebスクレイピング入門PythonによるWebスクレイピング入門
PythonによるWebスクレイピング入門
 
Python 機械学習プログラミング データ分析ライブラリー解説編
Python 機械学習プログラミング データ分析ライブラリー解説編Python 機械学習プログラミング データ分析ライブラリー解説編
Python 機械学習プログラミング データ分析ライブラリー解説編
 
Python東海Vol.5 IPythonをマスターしよう
Python東海Vol.5 IPythonをマスターしようPython東海Vol.5 IPythonをマスターしよう
Python東海Vol.5 IPythonをマスターしよう
 
RとPythonによるデータ解析入門
RとPythonによるデータ解析入門RとPythonによるデータ解析入門
RとPythonによるデータ解析入門
 
Pythonで簡単ネットワーク分析
Pythonで簡単ネットワーク分析Pythonで簡単ネットワーク分析
Pythonで簡単ネットワーク分析
 

Semelhante a 『繋がり』を見る: Cytoscapeと周辺ツールを使ったグラフデータ可視化入門

Using Graph Analysis and Fraud Detection in the Fintech Industry
Using Graph Analysis and Fraud Detection in the Fintech IndustryUsing Graph Analysis and Fraud Detection in the Fintech Industry
Using Graph Analysis and Fraud Detection in the Fintech IndustryStanka Dalekova
 
Using Graph Analysis and Fraud Detection in the Fintech Industry
Using Graph Analysis and Fraud Detection in the Fintech IndustryUsing Graph Analysis and Fraud Detection in the Fintech Industry
Using Graph Analysis and Fraud Detection in the Fintech IndustryStanka Dalekova
 
Cytoscape プロジェクト現状報告 2011年2月
Cytoscape プロジェクト現状報告 2011年2月Cytoscape プロジェクト現状報告 2011年2月
Cytoscape プロジェクト現状報告 2011年2月Keiichiro Ono
 
MySQL Performance Monitoring
MySQL Performance MonitoringMySQL Performance Monitoring
MySQL Performance Monitoringspil-engineering
 
Open Source Monitoring Tools
Open Source Monitoring ToolsOpen Source Monitoring Tools
Open Source Monitoring Toolsm_richardson
 
Geographic information websites for water management.
Geographic information websites for water management.Geographic information websites for water management.
Geographic information websites for water management.Reinout van Rees
 
Web Development using Ruby on Rails
Web Development using Ruby on RailsWeb Development using Ruby on Rails
Web Development using Ruby on RailsAvi Kedar
 
Processing Large Graphs
Processing Large GraphsProcessing Large Graphs
Processing Large GraphsNishant Gandhi
 
Retaining globally distributed high availability
Retaining globally distributed high availabilityRetaining globally distributed high availability
Retaining globally distributed high availabilityspil-engineering
 
Adding Riak to your NoSQL Bag of Tricks
Adding Riak to your NoSQL Bag of TricksAdding Riak to your NoSQL Bag of Tricks
Adding Riak to your NoSQL Bag of Trickssiculars
 
初心者向けGAE/Java説明資料
初心者向けGAE/Java説明資料初心者向けGAE/Java説明資料
初心者向けGAE/Java説明資料Shinichi Ogawa
 
Social Data and Log Analysis Using MongoDB
Social Data and Log Analysis Using MongoDBSocial Data and Log Analysis Using MongoDB
Social Data and Log Analysis Using MongoDBTakahiro Inoue
 
グラフデータベース Neptune 使ってみた
グラフデータベース Neptune 使ってみたグラフデータベース Neptune 使ってみた
グラフデータベース Neptune 使ってみたYoshiyasu SAEKI
 
flipper使ってみた react native tech blog in Japan on May 27 2020
flipper使ってみた react native tech blog in Japan on May 27 2020flipper使ってみた react native tech blog in Japan on May 27 2020
flipper使ってみた react native tech blog in Japan on May 27 2020t k
 
Follow the money with graphs
Follow the money with graphsFollow the money with graphs
Follow the money with graphsStanka Dalekova
 
次世代シーケンサのデータ解析 技術開発編
次世代シーケンサのデータ解析 技術開発編次世代シーケンサのデータ解析 技術開発編
次世代シーケンサのデータ解析 技術開発編mickey24
 
Ensuring High Availability for Real-time Analytics featuring Boxed Ice / Serv...
Ensuring High Availability for Real-time Analytics featuring Boxed Ice / Serv...Ensuring High Availability for Real-time Analytics featuring Boxed Ice / Serv...
Ensuring High Availability for Real-time Analytics featuring Boxed Ice / Serv...MongoDB
 
Making HTML5 Mobile Games Indistinguishable from Native Apps
Making HTML5 Mobile Games Indistinguishable from Native AppsMaking HTML5 Mobile Games Indistinguishable from Native Apps
Making HTML5 Mobile Games Indistinguishable from Native AppsFITC
 
Database Camp 2016 @ United Nations, NYC - Brad Bebee, CEO, Blazegraph
Database Camp 2016 @ United Nations, NYC - Brad Bebee, CEO, BlazegraphDatabase Camp 2016 @ United Nations, NYC - Brad Bebee, CEO, Blazegraph
Database Camp 2016 @ United Nations, NYC - Brad Bebee, CEO, Blazegraph✔ Eric David Benari, PMP
 

Semelhante a 『繋がり』を見る: Cytoscapeと周辺ツールを使ったグラフデータ可視化入門 (20)

Using Graph Analysis and Fraud Detection in the Fintech Industry
Using Graph Analysis and Fraud Detection in the Fintech IndustryUsing Graph Analysis and Fraud Detection in the Fintech Industry
Using Graph Analysis and Fraud Detection in the Fintech Industry
 
Using Graph Analysis and Fraud Detection in the Fintech Industry
Using Graph Analysis and Fraud Detection in the Fintech IndustryUsing Graph Analysis and Fraud Detection in the Fintech Industry
Using Graph Analysis and Fraud Detection in the Fintech Industry
 
Cytoscape プロジェクト現状報告 2011年2月
Cytoscape プロジェクト現状報告 2011年2月Cytoscape プロジェクト現状報告 2011年2月
Cytoscape プロジェクト現状報告 2011年2月
 
MySQL Performance Monitoring
MySQL Performance MonitoringMySQL Performance Monitoring
MySQL Performance Monitoring
 
Open Source Monitoring Tools
Open Source Monitoring ToolsOpen Source Monitoring Tools
Open Source Monitoring Tools
 
Geographic information websites for water management.
Geographic information websites for water management.Geographic information websites for water management.
Geographic information websites for water management.
 
Web Development using Ruby on Rails
Web Development using Ruby on RailsWeb Development using Ruby on Rails
Web Development using Ruby on Rails
 
Processing Large Graphs
Processing Large GraphsProcessing Large Graphs
Processing Large Graphs
 
Introduction To R
Introduction To RIntroduction To R
Introduction To R
 
Retaining globally distributed high availability
Retaining globally distributed high availabilityRetaining globally distributed high availability
Retaining globally distributed high availability
 
Adding Riak to your NoSQL Bag of Tricks
Adding Riak to your NoSQL Bag of TricksAdding Riak to your NoSQL Bag of Tricks
Adding Riak to your NoSQL Bag of Tricks
 
初心者向けGAE/Java説明資料
初心者向けGAE/Java説明資料初心者向けGAE/Java説明資料
初心者向けGAE/Java説明資料
 
Social Data and Log Analysis Using MongoDB
Social Data and Log Analysis Using MongoDBSocial Data and Log Analysis Using MongoDB
Social Data and Log Analysis Using MongoDB
 
グラフデータベース Neptune 使ってみた
グラフデータベース Neptune 使ってみたグラフデータベース Neptune 使ってみた
グラフデータベース Neptune 使ってみた
 
flipper使ってみた react native tech blog in Japan on May 27 2020
flipper使ってみた react native tech blog in Japan on May 27 2020flipper使ってみた react native tech blog in Japan on May 27 2020
flipper使ってみた react native tech blog in Japan on May 27 2020
 
Follow the money with graphs
Follow the money with graphsFollow the money with graphs
Follow the money with graphs
 
次世代シーケンサのデータ解析 技術開発編
次世代シーケンサのデータ解析 技術開発編次世代シーケンサのデータ解析 技術開発編
次世代シーケンサのデータ解析 技術開発編
 
Ensuring High Availability for Real-time Analytics featuring Boxed Ice / Serv...
Ensuring High Availability for Real-time Analytics featuring Boxed Ice / Serv...Ensuring High Availability for Real-time Analytics featuring Boxed Ice / Serv...
Ensuring High Availability for Real-time Analytics featuring Boxed Ice / Serv...
 
Making HTML5 Mobile Games Indistinguishable from Native Apps
Making HTML5 Mobile Games Indistinguishable from Native AppsMaking HTML5 Mobile Games Indistinguishable from Native Apps
Making HTML5 Mobile Games Indistinguishable from Native Apps
 
Database Camp 2016 @ United Nations, NYC - Brad Bebee, CEO, Blazegraph
Database Camp 2016 @ United Nations, NYC - Brad Bebee, CEO, BlazegraphDatabase Camp 2016 @ United Nations, NYC - Brad Bebee, CEO, Blazegraph
Database Camp 2016 @ United Nations, NYC - Brad Bebee, CEO, Blazegraph
 

Mais de Keiichiro Ono

今あえてコードから可視化を作る (Data Visualization Japan Meetup 2020)
今あえてコードから可視化を作る (Data Visualization Japan Meetup 2020)今あえてコードから可視化を作る (Data Visualization Japan Meetup 2020)
今あえてコードから可視化を作る (Data Visualization Japan Meetup 2020)Keiichiro Ono
 
Cytoscape Ecosystem Presentation at DBCLS Kashiwa
Cytoscape Ecosystem Presentation at DBCLS KashiwaCytoscape Ecosystem Presentation at DBCLS Kashiwa
Cytoscape Ecosystem Presentation at DBCLS KashiwaKeiichiro Ono
 
Eyeo 2019-Lightning-Cytoscape
Eyeo 2019-Lightning-CytoscapeEyeo 2019-Lightning-Cytoscape
Eyeo 2019-Lightning-CytoscapeKeiichiro Ono
 
Data Visualization Japan Meetup 2018: 長く変化に対応する
Data Visualization Japan Meetup 2018: 長く変化に対応するData Visualization Japan Meetup 2018: 長く変化に対応する
Data Visualization Japan Meetup 2018: 長く変化に対応するKeiichiro Ono
 
第1回バイオインフォマティクスデータ可視化セミナー@Riken
第1回バイオインフォマティクスデータ可視化セミナー@Riken第1回バイオインフォマティクスデータ可視化セミナー@Riken
第1回バイオインフォマティクスデータ可視化セミナー@RikenKeiichiro Ono
 
「モダンな」可視化アプリケーション開発とはどのようなものか?
「モダンな」可視化アプリケーション開発とはどのようなものか?「モダンな」可視化アプリケーション開発とはどのようなものか?
「モダンな」可視化アプリケーション開発とはどのようなものか?Keiichiro Ono
 
Overview of Modern Graph Analysis Tools
Overview of Modern Graph Analysis ToolsOverview of Modern Graph Analysis Tools
Overview of Modern Graph Analysis ToolsKeiichiro Ono
 
Reproducible Workflow with Cytoscape and Jupyter Notebook
Reproducible Workflow with Cytoscape and Jupyter NotebookReproducible Workflow with Cytoscape and Jupyter Notebook
Reproducible Workflow with Cytoscape and Jupyter NotebookKeiichiro Ono
 
What's New in Cytoscape
What's New in CytoscapeWhat's New in Cytoscape
What's New in CytoscapeKeiichiro Ono
 
Introduction to Biological Network Analysis and Visualization with Cytoscape ...
Introduction to Biological Network Analysis and Visualization with Cytoscape ...Introduction to Biological Network Analysis and Visualization with Cytoscape ...
Introduction to Biological Network Analysis and Visualization with Cytoscape ...Keiichiro Ono
 
Introduction to Biological Network Analysis and Visualization with Cytoscape ...
Introduction to Biological Network Analysis and Visualization with Cytoscape ...Introduction to Biological Network Analysis and Visualization with Cytoscape ...
Introduction to Biological Network Analysis and Visualization with Cytoscape ...Keiichiro Ono
 
Building Reproducible Network Data Analysis / Visualization Workflows
Building Reproducible Network Data Analysis / Visualization WorkflowsBuilding Reproducible Network Data Analysis / Visualization Workflows
Building Reproducible Network Data Analysis / Visualization WorkflowsKeiichiro Ono
 
San Diego Japan Bio Forum: ライフサイエンス向けデータ可視化技術の現状
San Diego Japan Bio Forum: ライフサイエンス向けデータ可視化技術の現状San Diego Japan Bio Forum: ライフサイエンス向けデータ可視化技術の現状
San Diego Japan Bio Forum: ライフサイエンス向けデータ可視化技術の現状Keiichiro Ono
 
SDCSB Advanced Tutorial: Reproducible Data Visualization Workflow with Cytosc...
SDCSB Advanced Tutorial: Reproducible Data Visualization Workflow with Cytosc...SDCSB Advanced Tutorial: Reproducible Data Visualization Workflow with Cytosc...
SDCSB Advanced Tutorial: Reproducible Data Visualization Workflow with Cytosc...Keiichiro Ono
 
SDCSB CYTOSCAPE AND NETWORK ANALYSIS WORKSHOP at Sanford Consortium
SDCSB CYTOSCAPE AND NETWORK ANALYSIS WORKSHOP at Sanford ConsortiumSDCSB CYTOSCAPE AND NETWORK ANALYSIS WORKSHOP at Sanford Consortium
SDCSB CYTOSCAPE AND NETWORK ANALYSIS WORKSHOP at Sanford ConsortiumKeiichiro Ono
 
VIZBI 2015 Tutorial: Cytoscape, IPython, Docker, and Reproducible Network Dat...
VIZBI 2015 Tutorial: Cytoscape, IPython, Docker, and Reproducible Network Dat...VIZBI 2015 Tutorial: Cytoscape, IPython, Docker, and Reproducible Network Dat...
VIZBI 2015 Tutorial: Cytoscape, IPython, Docker, and Reproducible Network Dat...Keiichiro Ono
 
Cytoscapeの現状とCyberinfrastructure
Cytoscapeの現状とCyberinfrastructureCytoscapeの現状とCyberinfrastructure
Cytoscapeの現状とCyberinfrastructureKeiichiro Ono
 
「数字を見せろ」から「コードを見せろ」へ 〜過程の透明性を確保したデータ可視化を目指す〜
「数字を見せろ」から「コードを見せろ」へ 〜過程の透明性を確保したデータ可視化を目指す〜「数字を見せろ」から「コードを見せろ」へ 〜過程の透明性を確保したデータ可視化を目指す〜
「数字を見せろ」から「コードを見せろ」へ 〜過程の透明性を確保したデータ可視化を目指す〜Keiichiro Ono
 
Cytoscape: Now and Future
Cytoscape: Now and FutureCytoscape: Now and Future
Cytoscape: Now and FutureKeiichiro Ono
 
cyREST: Cytoscape as a Service
cyREST: Cytoscape as a ServicecyREST: Cytoscape as a Service
cyREST: Cytoscape as a ServiceKeiichiro Ono
 

Mais de Keiichiro Ono (20)

今あえてコードから可視化を作る (Data Visualization Japan Meetup 2020)
今あえてコードから可視化を作る (Data Visualization Japan Meetup 2020)今あえてコードから可視化を作る (Data Visualization Japan Meetup 2020)
今あえてコードから可視化を作る (Data Visualization Japan Meetup 2020)
 
Cytoscape Ecosystem Presentation at DBCLS Kashiwa
Cytoscape Ecosystem Presentation at DBCLS KashiwaCytoscape Ecosystem Presentation at DBCLS Kashiwa
Cytoscape Ecosystem Presentation at DBCLS Kashiwa
 
Eyeo 2019-Lightning-Cytoscape
Eyeo 2019-Lightning-CytoscapeEyeo 2019-Lightning-Cytoscape
Eyeo 2019-Lightning-Cytoscape
 
Data Visualization Japan Meetup 2018: 長く変化に対応する
Data Visualization Japan Meetup 2018: 長く変化に対応するData Visualization Japan Meetup 2018: 長く変化に対応する
Data Visualization Japan Meetup 2018: 長く変化に対応する
 
第1回バイオインフォマティクスデータ可視化セミナー@Riken
第1回バイオインフォマティクスデータ可視化セミナー@Riken第1回バイオインフォマティクスデータ可視化セミナー@Riken
第1回バイオインフォマティクスデータ可視化セミナー@Riken
 
「モダンな」可視化アプリケーション開発とはどのようなものか?
「モダンな」可視化アプリケーション開発とはどのようなものか?「モダンな」可視化アプリケーション開発とはどのようなものか?
「モダンな」可視化アプリケーション開発とはどのようなものか?
 
Overview of Modern Graph Analysis Tools
Overview of Modern Graph Analysis ToolsOverview of Modern Graph Analysis Tools
Overview of Modern Graph Analysis Tools
 
Reproducible Workflow with Cytoscape and Jupyter Notebook
Reproducible Workflow with Cytoscape and Jupyter NotebookReproducible Workflow with Cytoscape and Jupyter Notebook
Reproducible Workflow with Cytoscape and Jupyter Notebook
 
What's New in Cytoscape
What's New in CytoscapeWhat's New in Cytoscape
What's New in Cytoscape
 
Introduction to Biological Network Analysis and Visualization with Cytoscape ...
Introduction to Biological Network Analysis and Visualization with Cytoscape ...Introduction to Biological Network Analysis and Visualization with Cytoscape ...
Introduction to Biological Network Analysis and Visualization with Cytoscape ...
 
Introduction to Biological Network Analysis and Visualization with Cytoscape ...
Introduction to Biological Network Analysis and Visualization with Cytoscape ...Introduction to Biological Network Analysis and Visualization with Cytoscape ...
Introduction to Biological Network Analysis and Visualization with Cytoscape ...
 
Building Reproducible Network Data Analysis / Visualization Workflows
Building Reproducible Network Data Analysis / Visualization WorkflowsBuilding Reproducible Network Data Analysis / Visualization Workflows
Building Reproducible Network Data Analysis / Visualization Workflows
 
San Diego Japan Bio Forum: ライフサイエンス向けデータ可視化技術の現状
San Diego Japan Bio Forum: ライフサイエンス向けデータ可視化技術の現状San Diego Japan Bio Forum: ライフサイエンス向けデータ可視化技術の現状
San Diego Japan Bio Forum: ライフサイエンス向けデータ可視化技術の現状
 
SDCSB Advanced Tutorial: Reproducible Data Visualization Workflow with Cytosc...
SDCSB Advanced Tutorial: Reproducible Data Visualization Workflow with Cytosc...SDCSB Advanced Tutorial: Reproducible Data Visualization Workflow with Cytosc...
SDCSB Advanced Tutorial: Reproducible Data Visualization Workflow with Cytosc...
 
SDCSB CYTOSCAPE AND NETWORK ANALYSIS WORKSHOP at Sanford Consortium
SDCSB CYTOSCAPE AND NETWORK ANALYSIS WORKSHOP at Sanford ConsortiumSDCSB CYTOSCAPE AND NETWORK ANALYSIS WORKSHOP at Sanford Consortium
SDCSB CYTOSCAPE AND NETWORK ANALYSIS WORKSHOP at Sanford Consortium
 
VIZBI 2015 Tutorial: Cytoscape, IPython, Docker, and Reproducible Network Dat...
VIZBI 2015 Tutorial: Cytoscape, IPython, Docker, and Reproducible Network Dat...VIZBI 2015 Tutorial: Cytoscape, IPython, Docker, and Reproducible Network Dat...
VIZBI 2015 Tutorial: Cytoscape, IPython, Docker, and Reproducible Network Dat...
 
Cytoscapeの現状とCyberinfrastructure
Cytoscapeの現状とCyberinfrastructureCytoscapeの現状とCyberinfrastructure
Cytoscapeの現状とCyberinfrastructure
 
「数字を見せろ」から「コードを見せろ」へ 〜過程の透明性を確保したデータ可視化を目指す〜
「数字を見せろ」から「コードを見せろ」へ 〜過程の透明性を確保したデータ可視化を目指す〜「数字を見せろ」から「コードを見せろ」へ 〜過程の透明性を確保したデータ可視化を目指す〜
「数字を見せろ」から「コードを見せろ」へ 〜過程の透明性を確保したデータ可視化を目指す〜
 
Cytoscape: Now and Future
Cytoscape: Now and FutureCytoscape: Now and Future
Cytoscape: Now and Future
 
cyREST: Cytoscape as a Service
cyREST: Cytoscape as a ServicecyREST: Cytoscape as a Service
cyREST: Cytoscape as a Service
 

Último

Tata AIG General Insurance Company - Insurer Innovation Award 2024
Tata AIG General Insurance Company - Insurer Innovation Award 2024Tata AIG General Insurance Company - Insurer Innovation Award 2024
Tata AIG General Insurance Company - Insurer Innovation Award 2024The Digital Insurer
 
How to Troubleshoot Apps for the Modern Connected Worker
How to Troubleshoot Apps for the Modern Connected WorkerHow to Troubleshoot Apps for the Modern Connected Worker
How to Troubleshoot Apps for the Modern Connected WorkerThousandEyes
 
HTML Injection Attacks: Impact and Mitigation Strategies
HTML Injection Attacks: Impact and Mitigation StrategiesHTML Injection Attacks: Impact and Mitigation Strategies
HTML Injection Attacks: Impact and Mitigation StrategiesBoston Institute of Analytics
 
🐬 The future of MySQL is Postgres 🐘
🐬  The future of MySQL is Postgres   🐘🐬  The future of MySQL is Postgres   🐘
🐬 The future of MySQL is Postgres 🐘RTylerCroy
 
TrustArc Webinar - Stay Ahead of US State Data Privacy Law Developments
TrustArc Webinar - Stay Ahead of US State Data Privacy Law DevelopmentsTrustArc Webinar - Stay Ahead of US State Data Privacy Law Developments
TrustArc Webinar - Stay Ahead of US State Data Privacy Law DevelopmentsTrustArc
 
Apidays Singapore 2024 - Building Digital Trust in a Digital Economy by Veron...
Apidays Singapore 2024 - Building Digital Trust in a Digital Economy by Veron...Apidays Singapore 2024 - Building Digital Trust in a Digital Economy by Veron...
Apidays Singapore 2024 - Building Digital Trust in a Digital Economy by Veron...apidays
 
Exploring the Future Potential of AI-Enabled Smartphone Processors
Exploring the Future Potential of AI-Enabled Smartphone ProcessorsExploring the Future Potential of AI-Enabled Smartphone Processors
Exploring the Future Potential of AI-Enabled Smartphone Processorsdebabhi2
 
Data Cloud, More than a CDP by Matt Robison
Data Cloud, More than a CDP by Matt RobisonData Cloud, More than a CDP by Matt Robison
Data Cloud, More than a CDP by Matt RobisonAnna Loughnan Colquhoun
 
Manulife - Insurer Innovation Award 2024
Manulife - Insurer Innovation Award 2024Manulife - Insurer Innovation Award 2024
Manulife - Insurer Innovation Award 2024The Digital Insurer
 
Cloud Frontiers: A Deep Dive into Serverless Spatial Data and FME
Cloud Frontiers:  A Deep Dive into Serverless Spatial Data and FMECloud Frontiers:  A Deep Dive into Serverless Spatial Data and FME
Cloud Frontiers: A Deep Dive into Serverless Spatial Data and FMESafe Software
 
GenAI Risks & Security Meetup 01052024.pdf
GenAI Risks & Security Meetup 01052024.pdfGenAI Risks & Security Meetup 01052024.pdf
GenAI Risks & Security Meetup 01052024.pdflior mazor
 
Polkadot JAM Slides - Token2049 - By Dr. Gavin Wood
Polkadot JAM Slides - Token2049 - By Dr. Gavin WoodPolkadot JAM Slides - Token2049 - By Dr. Gavin Wood
Polkadot JAM Slides - Token2049 - By Dr. Gavin WoodJuan lago vázquez
 
Strategies for Landing an Oracle DBA Job as a Fresher
Strategies for Landing an Oracle DBA Job as a FresherStrategies for Landing an Oracle DBA Job as a Fresher
Strategies for Landing an Oracle DBA Job as a FresherRemote DBA Services
 
Strategize a Smooth Tenant-to-tenant Migration and Copilot Takeoff
Strategize a Smooth Tenant-to-tenant Migration and Copilot TakeoffStrategize a Smooth Tenant-to-tenant Migration and Copilot Takeoff
Strategize a Smooth Tenant-to-tenant Migration and Copilot Takeoffsammart93
 
A Domino Admins Adventures (Engage 2024)
A Domino Admins Adventures (Engage 2024)A Domino Admins Adventures (Engage 2024)
A Domino Admins Adventures (Engage 2024)Gabriella Davis
 
Artificial Intelligence: Facts and Myths
Artificial Intelligence: Facts and MythsArtificial Intelligence: Facts and Myths
Artificial Intelligence: Facts and MythsJoaquim Jorge
 
Powerful Google developer tools for immediate impact! (2023-24 C)
Powerful Google developer tools for immediate impact! (2023-24 C)Powerful Google developer tools for immediate impact! (2023-24 C)
Powerful Google developer tools for immediate impact! (2023-24 C)wesley chun
 
Boost PC performance: How more available memory can improve productivity
Boost PC performance: How more available memory can improve productivityBoost PC performance: How more available memory can improve productivity
Boost PC performance: How more available memory can improve productivityPrincipled Technologies
 
Strategies for Unlocking Knowledge Management in Microsoft 365 in the Copilot...
Strategies for Unlocking Knowledge Management in Microsoft 365 in the Copilot...Strategies for Unlocking Knowledge Management in Microsoft 365 in the Copilot...
Strategies for Unlocking Knowledge Management in Microsoft 365 in the Copilot...Drew Madelung
 

Último (20)

Tata AIG General Insurance Company - Insurer Innovation Award 2024
Tata AIG General Insurance Company - Insurer Innovation Award 2024Tata AIG General Insurance Company - Insurer Innovation Award 2024
Tata AIG General Insurance Company - Insurer Innovation Award 2024
 
How to Troubleshoot Apps for the Modern Connected Worker
How to Troubleshoot Apps for the Modern Connected WorkerHow to Troubleshoot Apps for the Modern Connected Worker
How to Troubleshoot Apps for the Modern Connected Worker
 
HTML Injection Attacks: Impact and Mitigation Strategies
HTML Injection Attacks: Impact and Mitigation StrategiesHTML Injection Attacks: Impact and Mitigation Strategies
HTML Injection Attacks: Impact and Mitigation Strategies
 
🐬 The future of MySQL is Postgres 🐘
🐬  The future of MySQL is Postgres   🐘🐬  The future of MySQL is Postgres   🐘
🐬 The future of MySQL is Postgres 🐘
 
TrustArc Webinar - Stay Ahead of US State Data Privacy Law Developments
TrustArc Webinar - Stay Ahead of US State Data Privacy Law DevelopmentsTrustArc Webinar - Stay Ahead of US State Data Privacy Law Developments
TrustArc Webinar - Stay Ahead of US State Data Privacy Law Developments
 
Apidays Singapore 2024 - Building Digital Trust in a Digital Economy by Veron...
Apidays Singapore 2024 - Building Digital Trust in a Digital Economy by Veron...Apidays Singapore 2024 - Building Digital Trust in a Digital Economy by Veron...
Apidays Singapore 2024 - Building Digital Trust in a Digital Economy by Veron...
 
+971581248768>> SAFE AND ORIGINAL ABORTION PILLS FOR SALE IN DUBAI AND ABUDHA...
+971581248768>> SAFE AND ORIGINAL ABORTION PILLS FOR SALE IN DUBAI AND ABUDHA...+971581248768>> SAFE AND ORIGINAL ABORTION PILLS FOR SALE IN DUBAI AND ABUDHA...
+971581248768>> SAFE AND ORIGINAL ABORTION PILLS FOR SALE IN DUBAI AND ABUDHA...
 
Exploring the Future Potential of AI-Enabled Smartphone Processors
Exploring the Future Potential of AI-Enabled Smartphone ProcessorsExploring the Future Potential of AI-Enabled Smartphone Processors
Exploring the Future Potential of AI-Enabled Smartphone Processors
 
Data Cloud, More than a CDP by Matt Robison
Data Cloud, More than a CDP by Matt RobisonData Cloud, More than a CDP by Matt Robison
Data Cloud, More than a CDP by Matt Robison
 
Manulife - Insurer Innovation Award 2024
Manulife - Insurer Innovation Award 2024Manulife - Insurer Innovation Award 2024
Manulife - Insurer Innovation Award 2024
 
Cloud Frontiers: A Deep Dive into Serverless Spatial Data and FME
Cloud Frontiers:  A Deep Dive into Serverless Spatial Data and FMECloud Frontiers:  A Deep Dive into Serverless Spatial Data and FME
Cloud Frontiers: A Deep Dive into Serverless Spatial Data and FME
 
GenAI Risks & Security Meetup 01052024.pdf
GenAI Risks & Security Meetup 01052024.pdfGenAI Risks & Security Meetup 01052024.pdf
GenAI Risks & Security Meetup 01052024.pdf
 
Polkadot JAM Slides - Token2049 - By Dr. Gavin Wood
Polkadot JAM Slides - Token2049 - By Dr. Gavin WoodPolkadot JAM Slides - Token2049 - By Dr. Gavin Wood
Polkadot JAM Slides - Token2049 - By Dr. Gavin Wood
 
Strategies for Landing an Oracle DBA Job as a Fresher
Strategies for Landing an Oracle DBA Job as a FresherStrategies for Landing an Oracle DBA Job as a Fresher
Strategies for Landing an Oracle DBA Job as a Fresher
 
Strategize a Smooth Tenant-to-tenant Migration and Copilot Takeoff
Strategize a Smooth Tenant-to-tenant Migration and Copilot TakeoffStrategize a Smooth Tenant-to-tenant Migration and Copilot Takeoff
Strategize a Smooth Tenant-to-tenant Migration and Copilot Takeoff
 
A Domino Admins Adventures (Engage 2024)
A Domino Admins Adventures (Engage 2024)A Domino Admins Adventures (Engage 2024)
A Domino Admins Adventures (Engage 2024)
 
Artificial Intelligence: Facts and Myths
Artificial Intelligence: Facts and MythsArtificial Intelligence: Facts and Myths
Artificial Intelligence: Facts and Myths
 
Powerful Google developer tools for immediate impact! (2023-24 C)
Powerful Google developer tools for immediate impact! (2023-24 C)Powerful Google developer tools for immediate impact! (2023-24 C)
Powerful Google developer tools for immediate impact! (2023-24 C)
 
Boost PC performance: How more available memory can improve productivity
Boost PC performance: How more available memory can improve productivityBoost PC performance: How more available memory can improve productivity
Boost PC performance: How more available memory can improve productivity
 
Strategies for Unlocking Knowledge Management in Microsoft 365 in the Copilot...
Strategies for Unlocking Knowledge Management in Microsoft 365 in the Copilot...Strategies for Unlocking Knowledge Management in Microsoft 365 in the Copilot...
Strategies for Unlocking Knowledge Management in Microsoft 365 in the Copilot...
 

『繋がり』を見る: Cytoscapeと周辺ツールを使ったグラフデータ可視化入門

  • 1. CYTOSCAPE TOKYO WEB MINING #10 Keiichiro Ono University of California, San Diego Dept. of Medicine
  • 2. Keiichiro Ono (Twitter ID: c_z) Cytoscape Core Developer
  • 4. BioGRID Human Interactome Visualization Cytoscape
  • 6.
  • 7. ‣ ‣ •
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 14. 10K+ NODES • 500k Nodes • • • • • • • Facebook Visualization
  • 15. Network generated by igraph's Watts-Strogatz small-world model (50k nodes / 250k edges) visualized by Cytoscape
  • 16. 1K 10K NODES 2k nodes network generated by BA model • • • •
  • 18. ~1K NODES • • • • • •
  • 19. • • • •
  • 20.
  • 21. • Graphviz - • pajek - Windows • Gephi - OpenGL • Cytoscape -
  • 22. CYTOSCAPE • • Shannon P, Markiel A, Ozier O, Baliga NS, Wang JT, Ramage D, Amin N, Schwikowski B, Ideker T. Cytoscape: a software environment for integrated models of biomolecular interaction networks. Genome Research 2003 Nov; 13(11):2498-504
  • 23. WEB Protovis JavaScript InfoVis Toolkit • • JavaScr ipt • We b
  • 25. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <graphml xmlns="http://graphml.graphdrawing.org/xmlns" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://graphml.graphdrawing.org/xmlns http://graphml.graphdrawing.org/xmlns/1.0/graphml.xsd"> <!-- Created by igraph --> <key id="degree" for="node" attr.name="degree" attr.type="double"/> <key id="betweenness" for="node" attr.name="betweenness" attr.type="double"/> <graph id="G" edgedefault="directed"> <node id="n0"> <data key="degree">79</data> <data key="betweenness">0</data> </node> <node id="n1"> <data key="degree">9</data> <data key="betweenness">167</data> </node> <node id="n2"> <data key="degree">18</data> <data key="betweenness">75</data> </node> <node id="n3"> <data key="degree">8</data> <data key="betweenness">12</data> </node> <node id="n4"> <data key="degree">26</data> <data key="betweenness">210</data> </node> <node id="n5"> <data key="degree">29</data> <data key="betweenness">320</data> </node>
  • 26.
  • 27. - • • •
  • 28. • •
  • 29. • • • API • • “Protein A interacts with protein B.” • A B
  • 30. - • • • - • ←
  • 31. • • GML • • dot (graphviz) • GraphML • • XGMML • • Edge List (
  • 32.
  • 33.
  • 34.
  • 35. CYTOSCAPE • LGPL • (GML, XGMML, GraphML, Excel, CSV ) • • • •
  • 36. IGRAPH • • (shortest path, minimum spanning tree, etc) •R
  • 37. • Cytoscape - • igraph -R • -
  • 38. DEMO
  • 39. • igraph • • • • • • Cytoscape
  • 40. • • • • • • •
  • 41.
  • 42.
  • 43. Sample image created by Processing Visualizer + Cytoscape MISSING LINK
  • 44. • • • • ‣ ‣
  • 45. • • ~60 + •
  • 46. Data Miner • • (Neo4j ) •
  • 47.

Notas do Editor

  1. \n
  2. \n
  3. \n
  4. \n
  5. \n
  6. \n
  7. \n
  8. \n
  9. \n
  10. \n
  11. \n
  12. \n
  13. \n
  14. \n
  15. \n
  16. \n
  17. \n
  18. \n
  19. \n
  20. \n
  21. \n
  22. \n
  23. \n
  24. \n
  25. \n
  26. \n
  27. \n
  28. \n
  29. \n
  30. \n
  31. \n
  32. \n
  33. \n
  34. \n
  35. \n
  36. \n
  37. \n
  38. \n
  39. \n
  40. \n
  41. \n
  42. \n
  43. \n
  44. \n
  45. \n
  46. \n