基因網路研究的基礎建設

後基因體時代，Microarray 等的技術提供了一次觀察所有基因的機會，可是目前Microarray 的實驗做到最後，還是回到挑一兩個基因作深層研究的老步數，這其實比以前沒有進步到那裡，只是現在猜得比較有根據吧！ 真正基因體學的方法應該有一群基因來看，無論是由調控網路或功能分類來做。 為什麼這一方面進步的這麼慢呢？ 一方面是傳統的線性邏輯在這種巨大的複雜體系中，全然施不上力（這個問題以後再另闢專題來討論），另外一方面也是缺乏適當的工具來顯示複雜的關係，少了這個介面讓大部份人連入門的機會都沒有，有一些軟體是可以做到，例如 Ingenuity pathway assistanat (IPA), Pathway studio, Pathway architect 等等，不過一年近萬元美金的價格並不是一般研究者可以付得起的代價。當然有許多生資的研究人提供了許多自由軟體的工具，可是相對於花費百萬打造的商業軟體介面，這些工具往往陽春到不堪用，不是專業人士很難入門。 今天上網路上找工具無意間發現了這個好貨，由數個研究團隊共同創作了這個 Cytoscape 的軟體，提供了一個非常人性的介面，實事上操作的容易度直逼前面提到上萬元的軟體。 Cytoscape 基本上主要是以可以圖形化網路的介面，至於顯示網路的內容為何則是開放的，可以是 Gene ontology, KEGG....。 已經有許多的plug-in 出現在網路上，將來他可能會像 firefox 一樣，變的多才多藝！最重要的一點，他由JAVA寫成的自由軟體，開放碼源及API， 如果研究者想建立自己的網路演算法，現在可以專心在數據運算的核心上了，不必再去傷腦筋去搞定複雜的圖型界面了，藉由這個開放平台可能為下一階段的分析流程及觀念帶來革命！先寫到這裡，下次有機會再來詳細介紹Cytoscape 強大之處。
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