FunNet:Functional Analysis of Transcriptional Networks介绍

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FunNet:Functional Analysis of Transcriptional Networks [http://www.funnet.info/]
FunNet设计为一个分析基因共表达网络(由芯片表达数据所构建)的整合工具，此工具的分析模块的实现涉及到两个抽像层：转录(如基因表达谱)和功能(如转录分析所显现的生物学主题)。依赖于GO和KEGG注释的功能分析技术，应用于从基因芯片表达数据中抽提一系列相关生物学主题。多重情况表达(multiple- instance representations)用来关联注释转录本和相关的生物学主题。一个原创(original)的非线性动态模型被用来量化相关基因组主题 (genomic themes)上下文的接近度，这一量化基于在基因共表达网络(如在注释主题中捕获转录本的相似的表达谱)中基因组主题的增殖模型(patterns of propagation)。最后，一个非监督的多重情况光谱聚类过程(an unsupervised multiple-instance spectral clustering procedure)被用来探索共表达网络的模块结构，这是通过聚集共表达网络所显示出来的显著性相互关系的生物主题来实现的。提供了共表达网络的功能、转录表达、相关的转录和基因组主题的上下文详细信息。
FunNet提供了基于web的工具以及作为一个标准的R包。标准R实现能够运行在任何能运行R环境的操作系统(windows, Mac OS, 各种Linxu和Unix)上，能够从FunNet网站或者从CRAN的镜像站上下载到。两种实现的FunNet都是使用GPL2.0发布的。