NetworkX
NetworkX[bewerken]
NetworkX is een Python-bibliotheek voor het bestuderen van grafieken en netwerken. Het is gratis software uitgegeven onder de BSD-new licentie. NetworkX is geschikt voor gebruik op grote, real-world grafieken, zoals grafieken met meer dan 10 miljoen knopen en 100 miljoen verbindingen. NetworkX bevat een breed scala aan functies voor netwerkanalyse, waaronder het vinden van subgrafen, klikken en k-kernen. Het is geïntegreerd in SageMath.
Biomedische toepassingen[bewerken]
NetworkX is gebruikt in een verscheidenheid van biomedische toepassingen, waaronder:
- Analyseren van genexpressienetwerken: NetworkX kan worden gebruikt om de interacties tussen genen in een biologisch systeem te analyseren. Dit kan worden gebruikt om genen te identificeren die betrokken zijn bij dezelfde pathways of processen.
- Het bestuderen van eiwit-eiwitinteracties: NetworkX kan worden gebruikt om de interacties tussen eiwitten in een cel te analyseren. Dit kan worden gebruikt om eiwitten te identificeren die betrokken zijn bij dezelfde complexen of pathways.
- Het begrijpen van ziektepaden: NetworkX kan worden gebruikt om de pathways te begrijpen die betrokken zijn bij een bepaalde ziekte. Dit kan worden gebruikt om potentiële targets voor geneesmiddelentherapie te identificeren.
- Het ontwerpen van geneesmiddelenafgiftesystemen: NetworkX kan worden gebruikt om geneesmiddelenafgiftesystemen te ontwerpen die specifiek cellen of weefsels targeten.
Voorbeeld[bewerken]
De volgende code laat zien hoe NetworkX kan worden gebruikt om een genexpressienetwerk te analyseren:
import networkx as nx
#Laad het genexpressienetwerk
G = nx.read_gml("gene_expression_network.gml")
#Vind de grootste verbonden component
c = nx.connected_components(G)[0]
#Bereken de gemiddelde graad van de knopen in de grootste verbonden component
avg_degree = nx.average_degree(c)
#Print de gemiddelde graad
print(avg_degree)
Deze code zal het genexpressienetwerk laden uit het bestand gene_expression_network.gml. Het zal vervolgens de grootste verbonden component van het netwerk vinden en de gemiddelde graad van de knopen in die component berekenen. De gemiddelde graad is een maat voor het aantal verbindingen dat elke knoop in het netwerk heeft. Een hoge gemiddelde graad geeft aan dat het netwerk dicht verbonden is.
Referenties[bewerken]
- Aric A. Hagberg, Daniel A. Schult, Pieter J. Swart, [Exploring Network Structure, Dynamics, and Function using NetworkX], Proceedings of the 7th Python in Science conference (SciPy2008), G. Varoquaux, T. Vaught, J. Millman (Eds.), pp. 11–15
- Website NetworkX: https://networkx.org/
Dit artikel "NetworkX" is uit Wikipedia. De lijst van zijn auteurs is te zien in zijn historische en/of op de pagina Edithistory:NetworkX.
