Python:使用网络X分析生物网络的方向性边

2024-04-26 12:59:56 发布

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正如标题所说,我使用networkX来表示Python中的一些细胞网络。 网络是在这个职位的底部,因为它是一个大的形象。你知道吗

我这样做的原因是因为有些节点被认为是“输入”,有些节点将被认为是“输出”,我需要能够计算每个节点参与的信号路径数(从输入到输出的路径数)。但是,我不认为networkX提供了边缘方向性,我认为这是计算节点信号路径所必需的。你知道吗

有人知道在networkX中是否可以为边添加方向,或者是否可以计算没有方向性的信号路径吗?

以下是我编写的代码,直到我意识到我需要定向边:

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
G=nx.Graph()
molecules = ["CD40L", "CD40", "NF-kB", "XBP1", "Pax5", "Bach2", "Irf4", "IL-4", 
"IL-4R", "STAT6", "AID", "Blimp1", "Bcl6", "ERK", "BCR", "STAT3", "Ag", "STAT5", 
"IL-21R", "IL-21", "IL-2", "IL-2R"]
Bcl6_edges = [("Bcl6", "Bcl6"), ("Bcl6", "Blimp1"), ("Bcl6", "Irf4")]
STAT5_edges = [("STAT5", "Bcl6")]
edges = Bcl6_edges + STAT5_edges
G.add_nodes_from(molecules)
G.add_edges_from(edges)

cell network


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