Los contenidos presentados en este repositorio conforman la segunda parte de la asignatura Network Medicine del Máster en Bioinformática, Biología Computacional y Medicina Personalizada de la Universitat Politècnica de València.
Esta asignatura está impartida por:
- Lucas Goiriz Beltrán, M.Sc. Instituto de Biología Integrativa y de Sistemas (I2SysBio, UV - CSIC) & Departamento de Matemática Aplicada (UPV)
- Alberto Conejero Casares, Full. Prof. Departamento de Matemática Aplicada (UPV)
Bienvenidos a la segunda parte de la asignatura de Network Medicine. En esta parte introduciremos el módulo networkx de python, el cual nos permitirá crear y analizar grafos. Por el camino, repasaremos varios de los conceptos (nomenclatura, métricas y algoritmos) introducidos en la primera parte de la asignatura.
Finalmente, veremos varios ejemplos de redes a partir de datos reales (comenzando por ejemplos sencillos hasta presentar ejemplos más complicados).
Adicionalmente, veremos dos maneras distintas de visualizar los grafos generados (una más user friendly y otra más completa).
La distribución de los contenidos es la siguiente:
- Introducción a
networkxy repaso de teoría: ficheros1y1.5 - Ejemplos de redes mediante datos reales:
2,3,4y5
*Nótese que en los ficheros 2, 3 y 4 se impulsa el uso de la librería netwulf para la visualización de los grafos, mientras que en el fichero 5 se emplea la librería plotly.
Los requisitos para poder ejecutar satisfactoriamente todo el código presente en los ficheros es trabajar ya sea de forma local mediante pip o mediante conda.
Los usuarios de conda deberán instalar netwulf mediante pip, ya que este no se encuentra de forma nativa en los repositorios de conda.
Para la elaboración satisfactoria del trabajo de la asignatura, es más que suficiente comprender y haber completado el fichero 1, además de comprender los ficheros 2 y 3 (ya que estos pueden proporcionar código útil para la elaboración del trabajo). Los ficheros 4 y 5 son recursos beneficiosos a tener en cuenta, pero debido a las limitaciones de tiempo de la asignatura, sus contenidos no serán exigidos en el trabajo.