VIZBI 2015教程：数据可视化与Cytoscape实操

VIZBI 2015教程主要涵盖了数据可视化相关的工具和技术。在这一教程中，参与者将学习如何利用Cytoscape、IPython、Docker等工具进行生物学数据的可视化处理，并将这些数据处理流程变为可重现的脚本。 首先，教程会引导学习者了解如何使用Cytoscape的基本功能，以及如何通过RESTful API与Cytoscape进行交互。Cytoscape是一款开源软件，常用于复杂网络的可视化和分析。它的RESTful API——cyREST——允许用户通过简单的HTTP请求来操作Cytoscape，进而实现数据的加载、分析和可视化。值得一提的是，cyREST支持JSON格式的数据交互，这使得它能够与各种编程环境（如Python中的Cytoscape.js）良好地集成。 接下来，教程将介绍如何使用JSON格式实现数据在Cytoscape和其他工具（例如Cytoscape.js）之间的往返传输。Cytoscape.js是一个基于浏览器的网络分析工具，它允许用户在Web环境中执行类似于Cytoscape桌面应用的功能。通过理解这种数据交换机制，用户可以更灵活地在不同的应用环境和工具之间迁移和共享数据。 此外，教程还会探讨如何利用NetworkX、igraph和graph-tool等Python库进行简单的网络分析。NetworkX是一个用Python编写的软件包，它提供了丰富的网络结构和分析功能，适用于创建、操作和研究复杂网络的结构、动态和功能。igraph是一个开源的库，主要用于创建和操作图对象，它也被设计用来处理大型网络数据。graph-tool是一个高效的库，它提供了许多功能用于研究图形的结构和动态，同样也适用于处理大规模网络数据。通过这些库的使用，学习者可以对网络数据进行各种分析，包括但不限于路径分析、中心性计算、社区检测等。 教程的另一重要部分是教授学习者如何创建在Python中的可重现数据可视化脚本。这一点是现代数据科学中的关键能力，因为它确保了数据分析过程的透明度和重复性。在本部分中，将使用IPython（一个增强的交互式Python shell）以及其扩展IPython Notebook（一个开源的Web应用程序，使得创建和分享含有代码、可视化以及解释文本的文档变得非常容易）。通过这些工具，学习者可以记录分析过程、执行数据分析，并且生成可以与他人分享的文档，这些文档中同时包含了代码、结果和解释性文本。 快速入门指南部分则向初学者提供了开始本教程所需的软件包列表和安装指导。这些软件包包括了Cytoscape、Python、IPython Notebook、NetworkX、igraph以及graph-tool等，可能还包括一些特定版本的依赖和库。在学习这些课程之前，确保你的计算机上安装了以上提及的软件和环境是非常重要的。 最后，教程中还提到了Docker的使用。Docker是一个开源的应用容器引擎，它允许开发者打包他们的应用以及应用的依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何支持Docker的平台上。在数据可视化工作流程中，Docker的使用可以简化部署流程，保证环境的一致性，对于创建可重现的数据可视化环境尤其重要。通过Docker，可以将数据分析所需的各种软件和依赖环境打包在一个容器中，无论在什么平台上，都能够快速搭建起相同的数据分析环境。 总的来说，VIZBI 2015教程为学习者提供了一套完整的工具和技术，涵盖了从数据可视化、分析到可重复研究的整个流程。通过学习这些内容，学习者能够更好地理解如何处理生物网络数据，并能够创建和分享高质量的数据可视化作品。