在之前的文章《网络图分析工具Cytoscape及其插件的安装》和《如何对网络图进行模块分析？》已为大家介绍过Cytoscape插件的安装和MCODE插件的用法。
接下来，继续为大家介绍cytoHubba插件的使用方法。cytoHubba插件主要用于鉴定网络中的核心nodes，例如常见的蛋白互作网络中的Hub基因。闲言少叙，下面就看下cytoHubba的使用方法吧。
导入网络
双击软件图标打开Cytoscape软件，点击Sample sessions中的网络图，以软件自带的第1个范例网络图为例进行下面的演示。

打开范例网络后的效果如下图，当然，对于自己构建的网络，可以直接通过File/Import/Network from File 导入到Cytoscape软件中进行可视化。具体方法可参考《网络图分析工具Cytoscape快速上手》一文。

样式调整
导入网络后，在左侧style属性选项栏中，可对网络图的节点进行简单的样式调整（仅仅为了暂时看着舒服，也可不做调整）。将protein对应节点的Height改为与width相同，如这里改为65，这样就可以改为正方形的节点了。

同样，也可以点击Shape对应的按钮（对应 Map. 列方形按钮）修改节点（Node）的形状，如下。注意这里主要修改protein对应节点的形状，将其由矩形改为椭圆。

插件使用
打开Cytoscape软件左侧导航栏中的cytoHubba插件窗口，如下图，点击Calculate按钮，计算Node Scores。cytoHubba插件的安装方法可参考《网络图分析工具Cytoscape及其插件的安装》一文。

在cytoHubba插件窗口的 Select nodes 选项区，选择node scores排名前10的节点（颜色越深，排名越靠前，拓扑算法这里保持默认的MCC法）。点击 Submit 按钮展示网络图，其他的参数保持默认即可，得到的结果如下图。

在 Display options 选项区，如果勾选 Check the first-stage nodes 可得到下图这样的只与Hub nodes有1个node相连的网络图。

当然，也可以尝试将Display the shortest path和Display the expanded subnetwork也勾选上，得到下图这样的效果。

我们也可以使用其他拓扑算法（详细算法请查阅文末的参考文献）得到的Score值获取排名靠前的Hub nodes，比如可以使用最常用也最好理解的Degree值得到Hub nodes。

最后，我们可以调整网络图的样式，比如节点的形状、颜色、透明度等，导出图片（推荐保存为pdf格式的矢量图）用于文章展示。点击Unassigned Tables，还可以下载12种算法对应的node score值表格和Hub nodes排名表，如下图。

好啦，本次的分享就到这里了！

参考文献

Chin C H, Chen S H, Wu H H, et al. cytoHubba: identifying hub objects and sub-networks from complex interactome[J]. BMC systems biology, 2014, 8(4): 1-7.

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