动态网络分析(DNA)
DNA序列分析和功能预测的新方法
DNA序列分析和功能预测的新方法DNA序列分析和功能预测一直是生物信息学领域中最为关键和基础的研究内容。
传统的DNA序列分析和功能预测方法多是基于一些特定的算法模型和经验知识，但随着计算机科学和生物学等领域的快速发展，越来越多的新方法被提出和应用。
下面，我将介绍一些目前比较流行的DNA序列分析和功能预测的新方法。
一、机器学习机器学习是一种运用计算机技术对数据进行分析，预测和决策的方法。
在DNA序列分析和功能预测中，许多生物信息学家将机器学习技术应用于DNA序列的分类、预测和注释。
例如，利用机器学习算法可以对肿瘤相关基因进行分类，对非编码RNA进行预测和注释，对DNA甲基化、组蛋白修饰和DNase I敏感性等表观遗传信息进行分析。
同时，机器学习在DNA序列的序列修正、剪切、异质性、表达和调控等方面也得到了广泛应用。
二、高通量数据分析高通量数据是指在某些实验条件下获得的大规模数据，如基因芯片数据，RNA 测序数据，蛋白质组数据等。
高通量数据的分析需要多种数据分析工具和算法，实现基因芯片数据的进一步分析，将RNA序列转化为数字形式，探索蛋白质的结构和功能，以及比较大样本调查等。
DNA序列分析和功能预测的高通量数据分析方法也是越来越多的信息学家研究的方向，致力于从高通量DNA数据中挖掘出生物体中表达物和其功能的信息。
三、基于网络的方法基于网络的方法是一种运用图论的技术进行DNA序列分析和功能预测的方法。
通过将DNA序列抽象成网络结构，利用图论的知识，人们可以从网络中发现和预测DNA序列的结构和功能。
例如，利用网络分析，可以对蛋白质互作网络和代谢网络进行分析，揭示蛋白质交互、代谢物途径、调节机制等方面的信息。
同时，网络分析还可以用于鉴定DNA序列中的功能性区域，从而帮助预测新的miRNA、组蛋白修饰和RNA剪切等功能因子。
四、基于深度学习的方法深度学习是机器学习的一个分支，它模仿人脑的神经网络结构，能够从大规模数据中提取特征，自动调整模型的参数，实现复杂问题的预测和分类。
生物信息-名词解释
逐个克隆法：对连续克隆系中排定的BAC克隆逐个进行亚克隆测序并进行组装（公共领域测序计划）。
全基因组鸟枪法：在一定作图信息基础上，绕过大片段连续克隆系的构建而直接将基因组分解成小片段随机测序，利用超级计算机进行组装。
单核苷酸多态性(SNP),主要是指在基因组水平上由单个核苷酸的变异所引起的DNA序列多态性。
遗传图谱又称连锁图谱，它是以具有遗传多态性（在一个遗传位点上具有一个以上的等位基因，在群体中的出现频率皆高于1%）的遗传标记为“路标”，以遗传学距离（在减数分裂事件中两个位点之间进行交换、重组的百分率，1%的重组率称为1cM）为图距的基因组图。
遗传图谱的建立为基因识别和完成基因定位创造了条件。
物理图谱是指有关构成基因组的全部基因的排列和间距的信息，它是通过对构成基因组的DNA分子进行测定而绘制的。
绘制物理图谱的目的是把有关基因的遗传信息及其在每条染色体上的相对位置线性而系统地排列出来。
转录图谱是在识别基因组所包含的蛋白质编码序列的基础上绘制的结合有关基因序列、位置及表达模式等信息的图谱。
比较基因组学：全基因组核苷酸序列的整体比较的研究。
特点是在整个基因组的层次上比较基因组的大小及基因数目、位置、顺序、特定基因的缺失等。
环境基因组学：研究基因多态性与环境之间的关系，建立环境反应基因多态性的目录，确定引起人类疾病的环境因素的科学。
宏基因组是特定环境全部生物遗传物质总和，决定生物群体生命现象。
转录组即一个活细胞所能转录出来的所有mRNA。
研究转录组的一个重要方法就是利用DNA芯片技术检测有机体基因组中基因的表达。
而研究生物细胞中转录组的发生和变化规律的科学就称为转录组学。
蛋白质组学：研究不同时相细胞内蛋白质的变化，揭示正常和疾病状态下，蛋白质表达的规律，从而研究疾病发生机理并发现新药。
蛋白组：基因组表达的全部蛋白质，是一个动态的概念，指的是某种细胞或组织中，基因组表达的所有蛋白质。
代谢组是指是指某个时间点上一个细胞所有代谢物的集合，尤其指在不同代谢过程中充当底物和产物的小分子物质，如脂质，糖，氨基酸等，可以揭示取样时该细胞的生理状态。
基因调控网络分析及应用
基因调控网络分析及应用近年来，随着基因组学和计算生物学的发展，基因调控网络分析成为了越来越重要的研究领域。
基因调控网络是指在细胞内，基因之间通过复杂的关系网络相互调控的一种生物学机制。
通过研究基因调控网络，可以更好地理解基因的功能和相互作用，进而更好地理解生物的生命活动。
一、基因调控网络分析的基本流程基因调控网络分析的基本流程包括以下几个步骤：1. 数据的预处理基因调控网络分析的基础是大量的数据，包括基因表达数据、蛋白质互作数据、TF-DNA结合数据等。
这些数据需要通过预处理，如归一化、滤波、去除异常值等，进一步提取出有用的信息。
2. 基因调控网络的构建基因调控网络可以通过多种方法构建，如基于共表达分析、基于蛋白质互作分析、基于TF-DNA结合分析等。
构建出的基因调控网络可以用图论的方法表示出来。
3. 网络拓扑学分析网络拓扑学是指研究网络结构的方法。
基于网络拓扑学的分析可以揭示网络的全貌，包括节点的度分布、聚类系数、直径、中心性等指标。
4. 生物学意义的分析通过生物学意义的分析，可以对网络做更深入的理解。
生物学意义的分析包括富集分析、网络模块化分析、关键基因分析等。
5. 验证和应用最后，需要对分析的结果进行验证和应用。
验证可以通过基因表达实验、蛋白质互作实验等。
应用则涉及到许多领域，如药物开发、肿瘤学等。
二、基因调控网络分析的应用基因调控网络分析已经得到了广泛的应用。
以下是一些典型的应用领域：1. 药物靶点筛选药物靶点是指药物与细胞中某种蛋白质结合所产生的影响。
通过基因调控网络分析，可以筛选出一些潜在的药物靶点，从而更好地进行药物开发。
2. 肿瘤诊断和治疗肿瘤是由基因的突变和异常表达引起的一种疾病。
通过基因调控网络分析，可以揭示肿瘤的发病机制，从而更好地进行肿瘤诊断和治疗。
3. 基因功能预测基因是生命活动的关键分子。
通过基因调控网络分析，可以预测基因的功能，更好地理解基因参与的生物学过程，进而更好地指导基因工程和基因治疗等应用。
生物信息学中的基因调控网络分析与预测
生物信息学中的基因调控网络分析与预测第一章引言生物信息学是通过运用计算科学的方法研究生物学问题的一门学科。
在这个快速发展的领域中，基因调控网络分析与预测是一项重要且具有挑战性的任务。
基因调控网络代表了基因之间的相互作用和调控关系，它们对于理解生物体内基因调控的机制具有重要意义。
本文将介绍基因调控网络分析的相关概念和方法，并探讨如何通过这些方法预测基因调控网络。
第二章基因调控网络的构建2.1 基因-转录因子关系的识别在构建基因调控网络之前，首先需要识别基因与转录因子之间的相互作用关系。
这可以通过实验方法或计算方法来实现。
常见的实验方法包括染色质免疫沉淀测序（ChIP-seq）和染色质构象法（3C）。
计算方法主要基于基因和转录因子的表达谱数据，通过寻找相关性来建立关联模型。
2.2 基因调控元件的预测基因调控元件是指参与基因调控的DNA序列区域，包括启动子、增强子等。
通过预测基因调控元件的位置和功能，可以帮助我们理解基因调控的机制。
常用的方法包括转录因子结合位点的预测和甲基化位点的预测。
第三章基因调控网络的分析3.1 网络拓扑结构的分析基因调控网络可以看作是一个复杂系统，在分析时可以运用网络科学的方法。
通过研究网络的拓扑结构（如节点度、介数中心性等），我们可以揭示网络的基本特性，如小世界性、无标度性等。
3.2 基因调控网络的模块化基因调控网络通常是由多个互联的模块组成的。
模块是一组相互作用紧密的基因或转录因子，它们在功能上具有一定的相似性。
通过识别和分析模块，我们可以更好地理解基因调控的功能和机制。
第四章基因调控网络的预测4.1 基因调控网络重建基因调控网络的重建是利用已有的实验数据和计算方法，通过建立数学模型来模拟和预测基因之间的调控关系。
常用的方法包括基于表达谱数据的拓扑重建和基因调控元件的预测。
4.2 基因调控网络模型的优化构建基因调控网络模型需要经过多次迭代和优化，以提高模型的准确性和预测性能。
dna的互联
DNA的互联1. 简介DNA（脱氧核糖核酸）是生物体内存储遗传信息的分子，它是由四种碱基（腺嘌呤、鸟嘌呤、胸腺嘧啶和鸟嘌呤）组成的双螺旋结构。
DNA的互联是指DNA分子之间的相互作用和连接，通过互联，DNA分子可以形成更复杂的结构，实现遗传信息的传递和表达。
2. DNA的互联方式DNA的互联方式有多种，包括以下几种常见的形式：2.1 氢键连接DNA的双螺旋结构是由两条互补的DNA链通过氢键连接而成的。
氢键是一种非共价键，它由氢原子与氮、氧或氟原子之间的相互作用形成。
在DNA中，腺嘌呤和胸腺嘧啶之间形成两个氢键，而鸟嘌呤和胸腺嘧啶之间形成三个氢键。
氢键连接使得DNA的双链结构稳定且具有一定的可变性。
2.2 缠绕连接DNA分子可以通过缠绕连接形成更大的结构，如染色体和染色质。
在细胞核中，DNA会与蛋白质相互作用，形成核小体和染色质纤维。
这种缠绕连接不仅可以紧密地组织DNA分子，还可以调节DNA的结构和功能。
2.3 互补配对DNA的互联还可以通过互补配对来实现。
DNA的碱基之间存在互补关系，即腺嘌呤与胸腺嘧啶互补，鸟嘌呤与胸腺嘧啶互补。
互补配对使得DNA的两条链可以相互拆开和复制，实现遗传信息的传递和复制。
2.4 转录和翻译DNA的互联还涉及到转录和翻译过程。
在转录过程中，DNA的一条链被复制成为RNA，形成mRNA（信使RNA）。
mRNA可以与其他RNA分子相互作用，形成RNA-RNA互联。
在翻译过程中，mRNA被翻译成蛋白质，这涉及到mRNA与tRNA（转运RNA）的互联。
3. DNA互联的功能DNA的互联不仅仅是一种结构形式，它还具有重要的功能，包括以下几个方面：3.1 遗传信息的传递和复制DNA的互联使得DNA分子可以相互连接，形成更复杂的结构。
这种互联使得DNA的遗传信息可以传递给后代，并且可以通过复制过程进行遗传信息的复制。
DNA的互联方式和互补配对机制保证了DNA复制的准确性和稳定性。
3.2 基因表达和调控DNA的互联方式和结构决定了基因的表达和调控。
生命科学中的网络分析技术及其应用
生命科学中的网络分析技术及其应用概述生命科学是一个极其庞大的学科领域，包括了许多不同的分支领域，如生物学、医学、生态学等等。
网络分析技术在这些领域中的应用已经引起了越来越多的关注。
网络分析技术可以帮助我们提取出复杂生物系统中的关键信息，并进一步对这些信息进行分析和解释。
本文将介绍一些生命科学中的网络分析技术及其应用。
基因网络分析基因网络分析是生命科学中应用最广泛的一种网络分析技术。
基因网络分析的主要目的是揭示基因之间的相互作用关系。
通常，基因网络可以被描述为一个图，其中每个节点代表一个基因，每个边代表两个基因之间的相互作用关系。
基因网络分析可以帮助我们理解基因表达调控的复杂性质，并帮助我们识别关键的调控因子。
在基因网络分析中，最常用的算法之一是"Guilty by Association" (GBA) 算法。
该算法基于假设：如果两个基因在同一个生物过程中频繁地出现，则它们之间可能存在功能关联。
基于这个假设，GBA 算法将一个基因和它的邻居节点聚合成一个节点，并计算这些节点与其他节点之间的相互作用关系。
这个聚合过程被称为"guilt by association"，意味着如果一个基因与这个聚类中的其他基因有相似的表达模式，则这个基因可能与这个生物过程相关联。
基因网络分析的另一个应用是研究基因突变的影响。
基因突变是导致许多人类疾病的根本原因。
研究基因突变的影响可以帮助我们识别可能会引起某种疾病的基因或信号通路。
例如，最近进行的一个研究使用基因网络分析来揭示人类遗传病的潜在致病基因，这为研究人类遗传病的治疗提供了新的方向。
蛋白质互作网络分析蛋白质互作网络分析是另一个重要的生命科学网络分析领域。
它的主要目标是揭示蛋白质之间的相互作用，这些相互作用对于细胞内的许多生物过程都是至关重要的。
蛋白质互作网络可以被描述为一个图，其中每个节点代表一个蛋白质，每个边代表两个蛋白质之间的相互作用。
生命科学中常用的软件及其应用
生命科学中常用的软件及其应用生命科学是一个涉及多个学科交叉的领域，其中运用到的软件非常丰富。
这些软件可以帮助生命科学研究人员完成从基因组测序到蛋白质结构分析的各种复杂任务。
在这篇文章中，我们将介绍一些生命科学中常用的软件及其应用，帮助读者更好地了解这个领域。
1. BLASTBLAST（基本局部序列比对工具）是基因组测序领域中最常用的软件之一。
它可以在数据库中进行序列比对，并根据相似性评分进行排序和过滤。
BLAST的应用非常广泛，包括在基因组测序和蛋白质结构分析中用于序列比对，DNA和蛋白质序列注释，以及进化分析等。
2. CLC Genomics WorkbenchCLC Genomics Workbench是一个功能强大的基因组分析软件，可以用于基因组测序和生物信息学分析。
它可以处理各种不同类型的数据，包括RNA测序数据、DNA测序数据和蛋白质序列数据。
使用该软件，科学家可以进行基因组组装、基因表达分析、SNP检测、CNV分析等多种复杂的分析任务。
3. PyMOLPyMOL是一个用于分子可视化和分析的软件。
它可以用于可视化蛋白质、DNA和RNA结构，以及与其他分子的相互作用。
在生物学研究中，PyMOL被广泛用于研究蛋白质结构和功能。
化学公式、分子等多种形式，都能够被轻松制作出来。
4. RR是一个免费的数据分析软件，主要用于统计分析、数据可视化和预测模型的建立。
在生命科学中，R被广泛用于基因表达分析、蛋白质结构预测、生存分析等多个领域。
它是生命科学研究者进行大规模数据分析的首选工具之一。
5. CytoscapeCytoscape是一款网络分析软件，用于研究生物分子间的相互作用，例如蛋白质-蛋白质相互作用，基因调控网络等。
Cytoscape具有丰富的图形界面，可以使用各种插件来进行网络建模、可视化和分析。
6. HMMERHMMER是用于进行隐马尔可夫模型（HMM）建模和分析的工具软件。
在生命科学领域，HMMER被用于进行蛋白质序列比对和蛋白质家族分类。
动态网络分析(DNA)
动态网络分析（DNA）介绍介绍动态网络分析是一个新的科学领域，综合了基于网络科学和网络理论的社会网络分析（SNA），链接分析（LA）和多Agent系统（MAS）研究。
主要有两个方面的研究：1.动态网络（DNA）数据的统计分析；2.网络动态性的仿真。
在网络中，当你孤立了网络中的主角（关键节点）并不意味着整个网络就不稳定和不能做出反应了，这恰好是忽略了网络的动态性。
比如“孤立”一个“主角”，而又有新的“主角”产生。
我们需要理解动态网络的演化过程，并且我们在面对一个演化网络或信息的丢失必须对“孤立策略”进行评估，（重点是网络的动态性和信息的丢失）。
DNA中Agent角色是通过其过程来考虑的而不是其位置，这就意味着Agent能通信，储存信息，学习。
而且网络随Agents的改变而动态的改变。
连接是个概率，网络的多颜色，多元始由一系列网络组合而成一个复杂网络，其中一个网络的改变都促进或限制其他网络的变化，经常导致错误的级联产生[1]。
我们无法预测变化，但能快速探测变化的发生和对实时的变化做出一些推理；当研究无法预测网络行为，但能提供一种更精确探测到变化的发生和在什么时间将发生的方法，这也是很重要的[2]。
DNA的产生[1]传统SNA关注小的、有边界的网络，在一种类型的节点（人）之间建立两三种链接，在一个时间点我们可能得到完整的信息。
之后一些研究进行了扩展，研究大的网络，或两种类型的节点（人和事件），或者是无边界网络。
动态网络分析中的网络在网络的复杂性，动态性，多状态性，多元性和多个层次上的不确定性不同于传统的社会网络。
在SNA中节点是静态的，而在DNA模型中节点有学习的能力，属性随着时间而改变，节点不断适应；DNA考虑了网络演化的要素研究和在某种环境中可能发生哪些变化。
在一定程度上DNA有点像定量分析，它同概率论相关，但是又不像定量分析，因为DNA中的节点具有主动学习的能力。
目前有一些关于SNA的前沿的研究都扩展动态分析和多颜色（multi-color）网络的领域，主要有三个方面：元矩阵；把关系作为一种概率；社会网络同认知科学和M-Agent系统的结合。
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动态网络分析（DNA）介绍介绍动态网络分析是一个新的科学领域，综合了基于网络科学和网络理论的社会网络分析（SNA），链接分析（LA）和多Agent系统（MAS）研究。
主要有两个方面的研究：1.动态网络（DNA）数据的统计分析；2.网络动态性的仿真。
在网络中，当你孤立了网络中的主角（关键节点）并不意味着整个网络就不稳定和不能做出反应了，这恰好是忽略了网络的动态性。
比如“孤立”一个“主角”，而又有新的“主角”产生。
我们需要理解动态网络的演化过程，并且我们在面对一个演化网络或信息的丢失必须对“孤立策略”进行评估，（重点是网络的动态性和信息的丢失）。
DNA中Agent角色是通过其过程来考虑的而不是其位置，这就意味着Agent能通信，储存信息，学习。
而且网络随Agents的改变而动态的改变。
连接是个概率，网络的多颜色，多元始由一系列网络组合而成一个复杂网络，其中一个网络的改变都促进或限制其他网络的变化，经常导致错误的级联产生[1]。
我们无法预测变化，但能快速探测变化的发生和对实时的变化做出一些推理；当研究无法预测网络行为，但能提供一种更精确探测到变化的发生和在什么时间将发生的方法，这也是很重要的[2]。
DNA的产生[1]传统SNA关注小的、有边界的网络，在一种类型的节点（人）之间建立两三种链接，在一个时间点我们可能得到完整的信息。
之后一些研究进行了扩展，研究大的网络，或两种类型的节点（人和事件），或者是无边界网络。
动态网络分析中的网络在网络的复杂性，动态性，多状态性，多元性和多个层次上的不确定性不同于传统的社会网络。
在SNA中节点是静态的，而在DNA模型中节点有学习的能力，属性随着时间而改变，节点不断适应；DNA考虑了网络演化的要素研究和在某种环境中可能发生哪些变化。
在一定程度上DNA有点像定量分析，它同概率论相关，但是又不像定量分析，因为DNA中的节点具有主动学习的能力。
目前有一些关于SNA的前沿的研究都扩展动态分析和多颜色（multi-color）网络的领域，主要有三个方面：元矩阵；把关系作为一种概率；社会网络同认知科学和M-Agent系统的结合。
这三个方面的发展导致了动态网络分析的出现。
元矩阵：Carley（2002）综合了姿势管理，行为研究和社会网络技术提出了元矩阵（meta-matrix）的概念，对实体和实体之间的关系的多颜色，多元的表示，元矩阵是PCANS （关注人，资源，任务）方法的扩展和泛化。
如下图：定义了10个内部链接网络，一个网络变化可能导致其他网络的变化；一个网络中关系暗示了另一个网络中的关系。
基于元矩阵概念，提出新的指标能更好的捕捉到一个个体，任务或资源在组织中的整体重要性。
如认知负荷指标。
DNA中关键的问题是有哪些合适的指标来描述和对比动态网络。
目前为止的研究是集中关注在测量利用元矩阵中更多的胞(cell).一系列的测量主要在描述网络的大小（节点数目），稠密度，连结分布性的同质性，节点改变的比率。
概率关系：在元矩阵中的关系多是一种概率，各种因素影响着概率的变化，包括观测者对关系的确定性等，如贝叶斯方法，认知推理技术，社会和认知变化过程模型都能应用到概率的评价和它如何随时间的变化。
M-Agent网络模型：传统的SNA德主要问题是在网络中没有把人看成一个活跃适应性的能自主行动、学习和影响网络的Agent。
Carley采用的M-Agent技术主要采用下列机制：学习；参与事件、对组织和社会性的改变建模的任务的执行。
研究方法网络的研究不同于社会科学中传统研究方法的显着特征：1.网络研究的聚焦点是关系和关系模式；2.网络研究中可以进行多层次的分析，从而可以再微观、宏观之间建立连接；3.网络研究可以将定量资料、定性资料和图表数据整合起来，使分析更加透彻和深入[3]。
从网络分析的层次上看可以分为：元素层次(element-level)分析,主要考虑其集中性(centrality)；组群层(group-level)分析，主要考虑其组的稠密性(dense groups)（源自个体之间的互动），群组集中性(clustering)等；网络层次(network-level)分析，主要采用统计，模型和对比等手段，主要考虑的概念有网络密度（节点之间实际连结的数目与他们之间可能存在的最大连结数目的比值），网络集中度（衡量的是某一个网路围绕一个或少数几个节点发生连结的程度），可达性，相互性，同质性和切入点等。
另外可以引入其他学科的研究手段如可以从信息论角度出发，研究组织网络的动态性，引入了信息论中的概念来量化研究，如引入网络熵和互信息来评估组织网络的动态性[4]。
可以采用一种动态的，适应复杂系统的方法来探究边缘组织的动态特征，并且研究网络结构和自组织机制是怎样影响边缘组织的熵，确定其敏捷性和执行力[5]。
动态网络分析的工具[6]主要是整合CASOS动态网络分析工具，这些工具能便于对“主角”，隐藏团体，脆弱点和改变的动态提取、分析、可视化和推理。
多种改变导致动态性，如自然演化过程（学习，出生等）和干预过程（选择谁领导一个系统）。
在这些系统中数据一般是不完全的，充满错误的，而且很难收集，这些都使对团体的理解和评价复杂化。
所以要使用工具。
DNA工具包括对数据收集、分析、可视化和仿真的软件包。
数据分析的过程包括诸如确定个体或团体的关系，描述网络的结构，找出网络的中性或“主角”，错弱点和比较网络等任务。
在DNA中，社会系统被表现为相关数据，相关联的数据可能反应一系列节点类型如人，组织，资源和任务（多样式），任何两个节点间的各种类型的连接（多元），节点和边的属性（丰富的数据），和数据随时间的变化（动态性）。
传统工具的局限：1.当研究团队参与到大尺度和多学科工程时，必须要提出好的确定的用于数据交互的格式。
最后大的数据集经常被储存在关系数据库中，这样不同的分析可以采用多种提取方法，但是现存的工具操作并不是都采用数据库，也没有通用的共享的本体用来对数据库结构的创建。
2.当前的工具没有提供脚本特征，这抑制了数据的批处理，导致在分析时浪费了过多的时间和人力。
为加强决策过程的时间、关联数据的分析。
将来，通过标准化的数据格式和交换语言分析将采用松耦合和共同操作的工具，如前沿的数据耕耘，自动化本体创建和基于网格的计算。
那么新的工具主要要有以下特点：1.它基本的数据库，通过通用的交互语言和权限能进行提取、增加、修改和删除。
2.工具能通过脚本的交互操作，实现快速批量处理。
基于当前工具的缺陷，我们对新的DNA工具提出的要求：可扩展，互用性（一个工具嵌入另一个工具可用，一个工具的输出能做为另一个工具的输入），通用和可扩展的本体框架，通用的交互语言，数据管理，可伸缩性和健壮性。
新工具如何实现工具提出的要求：1.可扩展性，通过采用共有的，可扩展本体和XML交换语言来开发关联数据。
（UCINET,NetDraw）2.互用性，通过采用共有本体，每个工具采用通用XML语言来读写关联数据。
（UCINET，Pajek）3.本体—元矩阵，4.XML交换语言—DyNetML,一种基于数据互换的XML语言。
DyNetML能实现丰富的社会网络数据的互换，和提高SNA工具的互换性。
5.数据仓库与管理，为存储和管理关系数据，我们开发了如NetIntel数据库德数据库，设计数据库的基本的目标是提供通用的SQL数据库（处理元矩阵网络和采用DyNetML作为输入和输出格式）6.可伸缩性(Scalability)，优化算法7.健壮性，容错工具应用于隐藏网络分析数据编码，一般三个步骤：内容收集；把内容转换成自动编码工具能读的格式；启动编码工具（AutoMap）。
统计网络分析，包括确定“主角”，隐藏团体和脆弱点。
（ORA）计算仿真，Multi-agent dynamic-network computer simulation systems(MADN)网络可视化，复杂系统作为一个元网络，把C2看成复杂系统，基于复杂系统的观点，概念化个体间的角色，责任和关系。
从Morel 和Ramanujam观点看，复杂系统有两个一般的观测特点：大量的交互元素和出现的属性。
元网络（meta-network）是社会网络的一种扩展形式，包括各种类型的节点和多种多样的链接，这些都符合复杂系统的自然属性。
数据集（dataset）是一个组织的元网络，最开始，数据集来源于对开源文档的网络文本分析，然后，通过人的分析完成校对。
元网络适用于分析，有三个原因：1.推断一个指挥交互结构它有直接的人-人的网络需要；2.它有详细的任务网络；3.这些case都是通过大量的分析家研究的，它们发现了C2结构对这种事故的影响。
一般我们从敌对组织的元网络中提取出潜在的C2结构和分析提取出的C2结构和原始社会网络。
我们采用ORA（Organization Risk Analyzer）工具来提取基于任务的潜在C2结构，和它能计算各种社会网络分析指标和聚类算法来执行这两步。
虽然我们知道他们存在于社会网络中，但要确定还需要行动中的C2活动，所以C2结构提取将减少或限制（约束）社会网络中个体的关系，帮助确定研究的范围，从不同的组织结构观点中产生各种分析结果。
从元网络中提取C2结构，C2结构的范围局限在面向任务的C2结构式整个C2结构的一部分。
这样就约束一部分恐怖主义者构成C2而使其他恐怖主义者作为外部合作者（可以看作外部组织），但是外部组织成员可能拥有所需的资源或信息，这就要求被选择的决策者同外部组织进行通信。
把选择的恐怖主义者作为决策者，这就是目标C2中社会Agent同决策者的区别。
选择了决策者后，我们通过利用社会网络和任务的分配，信息和资源的分布网络可以推断出各种C2关系。
其中要考虑信息共享，结果共享和指挥解释的过程信息共享结构，在元网络中信息块被表示为知识节点。
因此，我们假设产生的信息被表示为一个从agent节点到知识节点的链接。
我们也能推断出一个决策者将通过一个信息共享路径来获取信息块，如：他需要信息来执行他的任务；他没有信息；从最近的决策者传递信息到他的信息共享路径短。
最短路径的连接将是信息共享链接。
结果共享结构，结果共享是从一个决策者完成他的任务到一个决策者要完成任务需要完成其依赖任务的通信。
指挥解释结构，指挥控制解释是一个从一个决策者要完成他的任务和发送一个序列到低层决策者的指挥控制关系。
我们一般通过在社会网络中基于agent通信链接的方向重构等级来推断这种关系。
从组织结构的观点，一个C2结构和一个社会网络都是一个组织化结构，因此，在一些情况下，分析方法可以交互使用，如我们可以吧社会网络中的指标应用到C2机构中，把一个社会网络作为C2结构的一部分等，这些互用性或可交换性使分析更加完善。