Cytoscape 是由美国斯坦福大学开发的开源网络分析与可视化软件，最初聚焦生物分子网络研究，后来逐渐拓展到多个跨学科领域，凭借强大的网络处理能力和丰富的插件生态，成为复杂网络研究的核心工具之一。
安装教程
1、下载解压，首先运行JAVA17.exe
2、然后安装Cytoscape_3_10_3_windows_64bit.exe，，按照提示安装完成
4、安装完，点击apps-app store–install apps from file，选择需要的插件，点击install即可
软件功能
网络构建与编辑：支持导入边列表、CSV 等通用格式，以及 SBML 等生物领域专用格式的数据，还能直接对接 STRING、KEGG 等生物数据库获取网络数据。用户可合并多个网络文件，手动调整节点颜色、边的粗细等样式，也能批量注释节点属性，比如给基因节点标注功能信息。同时可通过右键操作添加节点、边，还能删除重复边、自环边等冗余元素。
全方位网络分析：基础层面可计算节点的度、介数中心性等拓扑指标，快速识别网络中的核心节点，还能分析网络密度、模块化指数等，检测网络的社区结构。在生物领域，借助插件可完成 GO、KEGG 通路富集分析，结合基因表达数据开展差异基因与网络模块的关联分析等专业操作，助力挖掘生物网络中的关键作用机制。
高定制化可视化：提供力导向、层次、圆形等多种布局算法，可自动或手动优化网络结构。能通过颜色、大小等视觉属性区分节点或边的不同属性，比如用不同颜色表示基因表达量高低。还可借助插件绘制和弦图、创建三维网络模型等，且能导出 PNG、PDF、SVG 等格式的图形，方便后续编辑和使用。
便捷的数据与协作管理：支持将网络保存为 JSON、GraphML 等通用格式，便于在 Gephi 等其他软件中继续分析。也能通过 Cytoscape Web 插件生成交互式网页版网络，方便在线分享协作。其会话文件可整合网络数据、可视化样式和分析参数，便于研究过程的复用和追溯。
软件优势
插件生态丰富：官方插件库拥有超 300 个插件，覆盖数据导入、网络分析、可视化增强等多个方向。例如 CytoNCA 可用于计算网络控制理论指标，EnrichmentMap 能绘制基因集富集网络，极大拓展了软件的基础功能边界。
编程扩展性强：支持 Python、R、Java 等语言的脚本控制，比如通过 py4cytoscape 库可在 Python 中实现网络分析自动化。同时也支持用户开发自定义插件，还能与 Bioconductor 等工具联动，适配定制化的分析需求。
操作门槛友好：具备直观的图形化界面，新手可通过菜单和工具栏完成大部分基础操作。其启动面板提供示例会话文件和教程，且面板布局可自定义，用户能根据需求停靠或浮动窗口，优化操作空间。另外还有基于 JavaScript 的姊妹项目 Cytoscape.js，可用于 Web 环境下构建交互式网络图表。
应用场景
生物医学领域：这是其核心应用领域，比如构建癌症差异基因的蛋白质互作网络，通过插件筛选功能模块并注释功能；或是整合药物 – 靶点数据与疾病网络，预测药物作用机制，为新药研发提供支撑。
跨学科研究领域：在生态学中可构建物种共现网络或食物网，研究生态系统稳定性；在社会学中能分析社交媒体转发网络，识别信息传播的核心用户；在金融学中可可视化股票关联网络，辅助分析市场板块的联动关系。
