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프로젝트 설명

MCL-edge is an integrated command-line driven workbench for large scale network analysis. It includes programs for the computation of shortest paths, diameter, clustering coefficient, betweenness centrality, and network shuffles. A module for loading and analyzing gene expression data as a network is provided. The MCL algorithm is a fast and highly scalable cluster algorithm for networks based on stochastic flow. The flow process employed by the algorithm is mathematically sound and intrinsically tied to cluster structure, which is revealed as the imprint left by the process. The threaded implementation has handled networks with millions of nodes within hours and is widely used in the fields of bioinformatics, graph clustering, and network analysis.

System Requirements

System requirement is not defined
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2010-07-20 21:51
10-201

클러스터링 프로그램 mcl는 이제 상당히 빠른 메모리 관리 코드의 최적화에 의한 것입니다. 또한 이것이 스파스 행렬 / 벡터 곱셈보다 빠릅니다 바닐라 행렬 / 벡터 곱셈을 활용합니다. 속도 향상은 육겹으로 그래프의 크기와 에지 밀도에 따라 약간 아래 이중에서 다양합니다. 큰 속도의 증가는 노드의 수백 수천 최대 규모의 그래프에받을 수 있습니다. 그래프 쿼리 프로그램은 여러 에지 중량 출력 및 요약 통계 옵션을 인수했다고 문서는 고정되었고 업데이 트됩니다.
Tags: Major feature enhancements
The clustering program mcl is now considerably faster due to optimizations in the memory management code. Additionally, it utilises vanilla matrix/vector multiplication where this is faster than sparse matrix/vector multiplication. The speed gains range from slightly below twofold to sixfold depending on graph size and edge density. Large speed increases may be obtained for graphs of sizes up to several hundred thousands of nodes. The graph query program has acquired several edge weight output and summary statistics options, and documentation was fixed and updated.

2010-05-29 06:52
10-148

클러스터링 프로그램은 다소 빠른 지금은, 테이블 형식 데이터로부터 네트워크를 만들기위한 프로그램이 더 능력이되고 있으며 스위트 parallelisation 지원에 걸쳐 개선되었습니다 유선형. 그래프 변환 이제 많은 프로그램에 사용할 수있는 하나의 명세 언어 있으며, 더 많은 변환이 추가되었습니다.
The clustering program is somewhat faster now, the program for creating networks from tabular data has become more capable, and throughout the suite parallelisation support was improved and streamlined. Graph transformations are now available to many programs in a single specification language, and more transformations have been added.

2009-11-05 01:58
mcl-09-308

이 릴리스에는 다른 가장자리에 체중을 단절에서 통계를 생성하는 네트워크 분석 프로그램을 추가합니다. 유전자 발현 데이터를 파서와 상호 케이 - 가장 가까운 이웃 네트워크 감소 옵션이 업데이 트되었습니다 추가되었습니다. 일부 모호한 옵션이 제거되었고 다른 클러스터링 및 네트워크 분석 프로그램 간의 통합을 강화했다.
Tags: Feature Enhancements
This release adds a network analysis program that generates statistics at different edge weight cutoffs. The gene expression data parser has been updated, and a mutual k-nearest-neighbour network reduction option was added. Some obscure options were removed and integration between the different clustering and network analysis programs was tightened.

2009-09-18 23:15
09-261

이 릴리스의 읽기와 mRNA 배열의 데이터 변환에 대한 지원을 향상시킵니다. MCL 옵션 입력 sparsify 그래프 분석 모드에서 분할되어 있고 지금은 CLM 프로그램 모드로 사용할 수있습니다 인수했다. 버그 MCL에서 소개 - 09-182 클러스터 해석 루틴에서 수정되었습니다. MCX 프로그램이 지금은 두 노드의 엉뚱함과 betweenness centrality 여러 컴퓨터 및 여러 스레드 이상 parallelized 계산할 수있습니다. 마이너 개선 프로그램의 전체 제품군에 걸쳐 만들어왔다.
Tags: Major
This release improves support for reading and transforming mRNA array
data. MCL has acquired an option to sparsify input graphs, and analysis
modes have been split off and are now available as a mode in the clm
program. A bug introduced in mcl-09-182 in the cluster interpretation
routines has been fixed. The mcx program can now compute both node
eccentricity and betweenness centrality parallelized over multiple
machines and multiple threads. Minor improvements have been made
throughout the entire suite of programs.

2008-06-05 23:05
08-157

MCL 제품군 범용 대형 그래프 분석에 초점을 넓은쪽으로 중점을두고, 클러스터링 게다가 이동하고, 기본적인 그래프 및 조치 클러스터링 및 변환. 프로그램 mcxarray 지금은 그래프를 입력으로 표 유전자 발현 데이터를 변환할 수있습니다. CLM 유틸리티 betweenness centrality 클러스터링 계수, 직경 및 편심 계산합니다. 대부분의 문제 해결 및 개선을 통해 제출했다.
Tags: Major feature enhancements
The mcl suite is moving towards a wider focus on
general purpose large scale graph analysis, with
the emphasis, besides clustering, on basic graph
and clustering measures and transformations. The
program mcxarray can now transform tabular gene
expression data into graph input. The clm utility
computes clustering coefficients, diameter and
eccentricity, and betweenness centrality. Many
fixes and improvements were made throughout.

Project Resources