GNLab

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计算管道的大规模的基因网络分析

在GNLab的名字代表了基因网络虚拟实验室。 GNLab开发的大规模分析基因调控网络（GRNS）是一种新的生物信息学工具。

这个C + +的命令行工具支持的GRN的静态结构和动态行为分析。开发GNLab上GRNS的神器出山:www.shenqi73.com大规模的重复计算experimentations的，支持的设计和实施。

GNLab由网络生成，仿真，分析，可视化，比较和推理的可分离部件。通过使用用户定义的脚本，这些组件可以通过管道一起构建一个管道GRN分析。每个组件都可以调用命令行选项。

下面是一些主要特点“GNLab”：

网络一代：
·三大网络的增长模式是可在GNLab。鄂尔多斯仁义模型（-R），无标度模型（-F），或查尔斯河（-G）模型可以产生一个随机的网络。查尔斯河的模型是一个新提出的网络增长模式，是基于良好的了解基因组的进化过程中。该模型捕捉的详细拓扑结构的的真正GRNS（何和查尔斯顿，在准备中）。

·网络可视化：GNLab GraphViz的，GEOMI和Cytoscape的输入文件。此功能可以调用命令行选项-v。

网络模拟：
·希尔的使用动力学，基因表达模式的GRN可以模拟确定的或随机的。为时间序列的基因的表达更新的数据，可以产生通过调用命令行选项-t。模拟数据存储在文本文件中的“数据”扩展。三种类型的微阵列数据集，可以模拟GNLab时间序列，基因扰动，以及特定条件的数据集。命令行的-s选项是用来调用一个模拟微阵列数据。

网络分析：
·静态结构可以量化的GRN网络拓扑功能的集合。 11拓扑特征的一组在GNLab计算。

网络比较：
·拓扑两个网络之间的相似性，与相同数量的节点可以计算在GNLab。通过命令行选项-c中调用的网络比较。在两个网络之间的拓扑差异的一行摘要outputed到控制台。

网络推理：
·GNLab不直接进行网络推理。但是，它允许它产生要输入格式转换成的ARACNe和万丈的微阵列数据集。这个过程被调用的命令行选项-d。