Cytoscape教程指南
项目介绍
Cytoscape教程仓库(GitHub链接)是一个丰富的资源集合,旨在通过一系列模块化的在线教程帮助用户掌握网络分析工具——Cytoscape的使用。这个项目采用了Reveal.js来实现教程的线上展示,支持互动式学习体验。所有资料均在CC0-1.0通用公共授权下发布,鼓励广泛的使用与再创造。
项目快速启动
要迅速开始利用Cytoscape及其教程进行工作,遵循以下步骤:
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安装Cytoscape: 首先,访问Cytoscape官网下载并安装适用于您操作系统的最新版Cytoscape软件。
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探索教程:
- 访问tutorials.cytoscape.org查看准备好的培训材料。
- 对于本地开发或创建自定义教程,您需从GitHub克隆此教程仓库到本地环境。
git clone https://github.com/cytoscape/cytoscape-tutorials.git- 安装必要的依赖(需要Node.js环境)。
cd cytoscape-tutorials npm install -
运行教程:
- 若要预览教程,在项目根目录执行以下命令以开启实时服务器。
npm start然后,打开浏览器访问localhost:8000或其他由npm启动时显示的地址来查看和测试教程。
应用案例和最佳实践
Cytoscape广泛应用于生物信息学中的网络数据分析,包括蛋白质相互作用网络、基因调控网络等。一个最佳实践是,开始一个新项目前,先通过“Introduction to Cytoscape and Network Biology”教程熟悉基本概念和界面操作。对于数据导入、样式定制、以及自动化脚本的使用,教程中提供了详尽的步骤指导,确保高效地进行网络可视化与分析。
典型生态项目
在Cytoscape的生态系统中,有多个项目和插件扩展了其功能,例如RCy3用于R语言用户的自动化控制,以及专门针对特定领域分析的工具集。对于那些希望将Cytoscape集成进自己研究流程的开发者来说,“Advanced Cytoscape Automation”不仅展示了如何编程控制Cytoscape,还介绍了与其他数据处理工具的集成策略。
Cytoscape教程的组织结构清晰,便于找到适合您的应用场景的模块。无论是科学工作者还是技术开发者,都可以从中找到构建网络分析流程的最佳路径。随着不断的学习与实践,Cytoscape将成为您分析复杂网络数据的强大助手。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00