Comparação entre duas redes biológicas (BioNetComp) - lmigueel/Bioinformatica GitHub Wiki

Sobre

BioNetComp compara duas redes biológicas de uma lista de genes/proteínas. Ele fornece uma API Python orientada a objetos fácil de usar e uma interface de linha de comando (CLI) para comparação de rede e pós-análise.

BioNetComp contém um fluxograma projetado para fornecer uma abordagem comparativa estruturada entre duas redes biológicas por meio do banco de dados STRING, bem como métricas, relatórios comparativos e visualizações de rede. A partir da entrada de duas listas de proteínas ou genes e o taxid do organismo em estudo, se executa o pipeline. Primeiro, uma solicitação é gerada no banco de dados STRING, limitado a 2.000 proteínas/genes, retorna as interações descritas em cada rede biológica. Posteriormente, a partir do pool de interação, a rede é gerada por meio do pacote NetworkX. Finalmente, relatórios comparativos e uma rede final são gerados e coloridos a partir da presença ou ausência entre as redes.

Os recursos do BioNetComp incluem:

  1. Um arquivo de texto contendo a lista de nós e arestas totais, diferenciadas por cor e presença e ausência na rede;
  2. Um arquivo de texto contendo nós exclusivos de cada rede e aqueles em comum;
  3. Redes exclusivas e um gráfico final da rede, contendo informações comparativas;
  4. Gráfico de rede gerado apenas por bordas exclusivas de cada rede biológica;
  5. Gráficos comparativos do número de nós e arestas;
  6. Gráficos de comparação exclusivos, como os boxplots de centralidade de intermediação e proximidade;
  7. Gráfico de histograma dos degrees e seu boxplot para cada rede;
  8. Enriquecimento de toda a rede, mas também de nós exclusivos e comuns.
  9. Classificação de genes por centralidade de proximidade e intermediação (Betweenness and closeness centrality);
  10. Coeficiente de Jaccard entre redes aplicadas a nós e arestas para observações de dissimilaridade.

Acesse seu manual AQUI.

Citação

BioNetComp: a Python package for biological network development and comparison. Lucas M. Carvalho. bioRxiv 2021.04.14.439897; doi: https://doi.org/10.1101/2021.04.14.439897