MCODE是一種用於分析網路數據的算法，特別是在尋找網路中的高密度區域或稱為模組時非常有效。以下是關於MCode分析的詳細介紹：
基本原理。MCode算法首先為網路中的每個節點分配權重，這基於網路的局部密度。網路的密度是通過比較網路中實際存在的邊與理論上可能存在的最大邊數來計算的。節點權重是根據其在網路中的局部密度以及用戶定義的閾值來確定的。
算法步驟。首先，為每個節點分配權重，然後選擇一個具有最高權重的節點作為「種子」，並從該節點開始向外擴展，尋找那些具有足夠高權重且滿足用戶定義閾值的節點。這些節點及其鄰居節點將被加入到當前的模組中。這個過程會重複進行，直到沒有更多滿足條件的節點可以被加入。
後處理。在模組構建完成後，會進行後處理步驟，例如移除那些節點度數小於2的子網路，或者使用「fluff」選項來增加網路的大小。如果設定了「fluff」和「haircut」選項，則先進行「fluff」操作，然後進行「haircut」操作。最後，得到的模組會根據它們的密度和節點數進行打分和排序。
套用場景。MCode算法在多種領域有廣泛的套用，如蛋白質-蛋白質相互作用網路、單細胞測序數據以及加權基因共表達網路分析。它可以幫助研究者識別網路中的高密度區域，這些區域可能代表具有生物學意義的模組，如蛋白質複合物、通路或基因家族。
通過調整算法中的參數，可以獲取不同複雜性和重要性的模組，從而為理解網路的結構和功能提供有價值的信息。