鉄道路線データをグラフとしてCytoscapeで可視化する 1 - Qiita
このシリーズは、Cytoscapeを使ってやIPython Notebook、Pandasなどのオープンソースツールを利用し、公開データを元に実際のグラフ可視化を行う過程を紹介する、可視化の実践者向けの記事です。 第一回 第二回 第三回 第四回 グラフ可視化ソフトCytoscapeによる地理情報データの可視化 (Cytoscapeによる東京周辺の路線図可視化。ハイレゾ版はこちら) はじめに 現代の地図はグラフです。そもそも数学的グラフの研究は現実世界の経路問題から始まりました(ケーニヒスベルクの問題)。計算機科学を専攻した方は、学生時代に単純化した最短経路検索や各種経路問題を課題で解いた記憶があるかと思います。そして恐らくそこでクラスNPの問題がどういうものかとか、NP困難とは何か等々込み入った話もそこで知ったはずです。とても身近に見える問題群が複雑な数学の世界に繋がっていることはとても興
化合物の類似性でネットワークを構築してCytoscapeで見てみる
chemoinformaticsでもネットワークアナリシスは重要だと思う。今はマイナーだけど今後精力的に研究されんじゃないかなぁと。 pybel使うとシミラリティベースのネットワークは簡単に作れる。 import pybel mols = list(pybel.readfile("sdf", "pc_sample.sdf")) fps = [x.calcfp() for x in mols] for i in range(len(fps)): ids = [] for j in range(i,len(fps)): if (fps[i] | fps[j]) > 0.5 and i != j: ids.append(mols[j].title) print "%s %s %s" % (mols[i].title, "sim", " ".join(ids)) SIF(simple intera
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