## 此包是为了解决一个难题： maximal-scoring subgraph (MSS) problem ，在一个巨大的复杂网络里面找到significantly differentially expressed subnetworks，就是说，得到了几百个差异基因，去PPI数据库做网络图的时候，发现还是巨大无比，所以需要用这个包来精简我们的网络图。

heuristically的中文意思：启发性地

## 而这个R包可以整合多种数据结果来给一个网络打分，

包的主页是：https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/BioNet.html

paper：BioNet: an R-Package for the Functional Analysis of ... - Bioinformatics

它整合了PPI网络分析和寻找功能模块的需求。

脚本：https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/BioNet/inst/doc/Tutorial.R

教程：https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/BioNet/inst/doc/Tutorial.pdf

重点就是根据一个"igraph" or "graphNEL"对象和打分来找最大的MSS

subnet <- subNetwork(dataLym$label, interactome)

module <- runFastHeinz(subnet, scores)

plotModule(module, scores=scores, diff.expr=logFC) #这个就是精简后的我们的网络图。

其实另外一个函数也有类似的功能，dNetFind https://rdrr.io/cran/dnet/man/dNetFind.html