接下来，创建一个NetworkX图(G)来表示KG。DataFrame (df)中的每一行都对应于KG中的三元组(头、关系、尾)。add_edge函数在头部和尾部实体之间添加边，关系作为标签。
在互联世界中，用户不是独立的实体，它们彼此之间具有一定的关系，我们有时在构建机器学习模型时就包括这些关系。
我们都知道《权利的游戏》在全世界都很多忠实的粉丝，除去你永远不知道剧情下一秒谁会挂这种意外“惊喜”，当中复杂交错的人物关系也是它火爆的原因之一，而本文介绍如何通过 NetworkX 访问开源的分布式图数据库 Nebula Graph，并借助可视化工具—— Gephi 来可视化分析《权力的游戏》中的复杂的人物图谱关系。
原生的networkx实现的只能在节点介数度量性任务上达到单核心100的cpu利用率。通过对源码的几行改造我们可以实现多核心的100的利用率。接下来要我们来一起看看是如何实现的多核心100的利用率。
将G = nx.Graph() 改为 G = nx.DiGraph()即进行有向图，表示不同的边
一、研究背景 按照传统的定义方法，神经系统软体征（Neurological Soft Signs, NSS）被定义为一组轻微的神经系统功能障碍体征，其常见于精神分裂症（Schizophrenia, SZ），当然其他精神疾病甚至正常人也会表现出NSS。在精神分裂症患者中，NSS主要表现为运动、感觉功能的异常。但是，NSS的神经机制目前似乎并不十分清楚。借助神经成像技术，越来越多的证据表明NSS与一些特定脑区的功能或形态异常密切相关。比如说，一些结构MRI研究表明，精神分裂症的NSS与前额叶、颞叶、丘脑、小脑等脑区的灰质形态特征相关。此外，越来越多的研究表明精神分裂症表现出异常的功能和结构连接异常，但是目前似乎很少有研究对精神分裂症的脑结构网络异常与NSS之间的联系展开探索。近期，一篇发表在《Schizophrenia Bulletin》杂志的题目为《Neurological Soft Signs and Brain Network Abnormalities in Schizophrenia》的研究论文对上述问题进行了研究，该研究利用图论方法对基于灰质形态构建的结构脑网络特征与NSS之间的关系展开研究。本文对该研究进行解读。
本文是其中第二篇，介绍了图算法。更多文章和对应代码可访问：https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials
import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx G = nx.random_geometric_graph(200, 0.125) # position is stored as node attribute data for random_geometric_graph pos = nx.get_node_attributes(G, 'pos') # find node near center (0.5,0.5) dmin = 1 ncen
在网络理论 的研究中，复杂网络是由数量巨大的节点 和节点之间错综复杂的关系共同构成的网络 结构。用数学的语言来说，就是一个有着足够复杂的拓扑 结构特征的图 。复杂网络具有简单网络，如晶格网络 、随机图 等结构所不具备的特性，而这些特性往往出现在真实世界的网络结构中。复杂网络的研究是现今科学研究中的一个热点，与现实中各类高复杂性系统，如的互联网 、神经网络 和社会网络 的研究有密切关系。
虽然 GNN 模型及其变体在图结构数据的学习方面取得了成功，但是训练一个准确的 GNN 模型需要大量的带标注的图数据，而标记样本需要消耗大量的人力资源，为了解决这样的问题，一些学者开始研究Graph Pre-training的框架以获取能够迁移到不同任务上的通用图结构信息表征。
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对于我们人来说，人生中大约三分之一的时间都在睡觉。睡眠严重不足会导致各种健康状况，如心血管疾病、肥胖、糖尿病、免疫系统功能障碍以及许多认知和情感障碍。尽管睡眠不足会损害人体的所有器官，但它对中枢神经系统的影响似乎最为严重。目前，研究者利用神经影像学方法，对睡眠缺失对情绪、记忆力、注意力以及学习力的影响展开了研究。但是，这些研究似乎主要基于静息态fMRI，因此，来自美国的研究团队近期在Frontier in neuroscience杂志发表题目为《Effects of Chronic Sleep Restriction on the Brain Functional Network, as Revealed by Graph Theory》的研究论文，采用任务态fMRI，研究了慢性睡眠剥夺对大脑功能网络的影响。笔者在这里对该项研究进行解读，希望对大家有所帮助。
从高通量测序数据中获得微生物关联网络已是一种常见的数据分析方法，使我们得以了解微生物群落在环境中的复杂相互作用。一般来说，网络分析工作流程包括几个步骤，包括零值处理，数据归一化以及计算微生物关联。另一方面，由于微生物之间的相互作用可能会在不同条件下发生变化（例如在健康个体和患者之间），因此识别两组之间的网络差异通常也是不可或缺的分析要点。
UCINET为菜单驱动的Windows程序，可能是最知名和最经常被使用的处理社会网络数据和其他相似性数据的综合性分析程序。与UCINET捆绑在一起的还有Pajek、Mage和NetDraw等三个软件。UCINET能够处理的原始数据为矩阵格式，提供了大量数据管理和转化工具。该程序本身不包含 网络可视化的图形程序，但可将数据和处理结果输出至NetDraw、Pajek、Mage和KrackPlot等软件作图。UCINET包含大量包括探测凝聚子群（cliques, clans, plexes）和区域（components, cores）、中心性分析（centrality）、个人网络分析和结构洞分析在内的网络分析程序。UCINET还包含为数众多的基于过程的分析程序，如聚类分析、多维标度、二模标度（奇异值分解、因子分析和对应分析）、角色和地位分析（结构、角色和正则对等性）和拟合中心-边缘模型。此外，UCINET提供了从简单统计到拟合p1模型在内的多种统计程序。
Cytoscape的插件或多或少都有一些弊端，Centiscape是目前（文章时间2009）唯一一个可以一次计算多个中心值的插件（相对于network analysis等）.它可以根据拓扑和生物学属性寻找最显著差异的基因。它只适合于无向网络，可以计算的参数有（average distance，diameter直径，degree度数，stress压力，betweenness中介性，radiality放射性，closeness紧密度（接近中心性），centroid value质心值，eccentricity离心值。插件的帮助文件有以上的定义，描述，生物学意义和计算的复杂性。每个参数的max，min，mean值都有提供。还可以可视化。右边的滑动块可以调整作者的值（默认是mean）。如果必要的话，可以把其中几个参数给deactive掉，也就是不勾选acitive复选框。用户可以选择其中几个参数more/equal而另外的选择less/equal，也可以假如AND-OR 参数。这些可以马上知道结果例如“哪些节点有高中介性值和高stress同时低离心值？”要注意的是，threshold也可以手动设置。一旦根据用户的选定设置，相应的子图就可以提取显示。两类图的输出可以被支持，根据centrality 画图，根据node画图，以上两种都支持其他工具所不支持的分析。 The plot by node 可以提供任何一个node 的所有计算的centiscape值，并以bar 图展示。Mean，max，min以不同颜色显示。图中的所有值都是标准化的，当用鼠标指向某一个时候显示的是真实值。 The plot by centrality 根据中心性画图。可以有五种方式画图 1 centrality vs centrality 2.centrality vs experimental data 3.experimental data vs experimental data 4.centrality vs itself 5.experimental vs itself 仔细看怎么用（plot by centrality可以发掘根据特殊的拓扑或实验特性聚成一类的群。并可以提取子网络进一步分析。拓扑特性和实验数据的结合可以用来对子网络的功能进行更多的有意义的预测或实验证实。 文章作者然后用一个例子来具体说明 整个网络的拓扑性质的总体会首先看到诸如min，max，mean等。例如，degree的平均值是13.5，平均距离是3显示这是一个高度连接的网络，也就是其中蛋白发生了强烈的相互作用。为了找到最高分蛋白的找出，我们可以应用“plot by centrality”。 画degree over degree，显示，分布是不均匀的，大多数nodes有低degree，很少的有高degree的。这和已知的生物网络的无尺度架构一致。下面这个是我的ucco的值，结果差不多，低degree的多余高degree的。
将0、6、12 h的count的table依次导入,分别计算这3个时间点的差异基因。
在图论中，介数（Betweenness）反应节点在整个网络中的作用和影响力。而本文主要介绍如何基于 Nebula Graph 图数据库实现 Betweenness Centrality 介数中心性的计算。
复杂系统无处不在。无论是连接城市的庞大道路网络，还是社交媒体平台上错综复杂的社交关系网络，网络在塑造我们的世界中发挥着重要作用。在本文中，我们将探讨复杂系统的概念以及网络是如何成为其运行核心的。
在之前的文章中，介绍过igraph工具，可以通过编程处理网络数据，该工具使用与大规模，大批量数据的处理。如果只是偶尔需要分析下网络数据，采用cytoscape这种图形界面工具更加的简单便捷。
最近因为世界杯正在进行，我受到这篇 Cambridge Intelligence 的文章启发（在这篇文章中，作者仅仅利用有限的信息量和条件，借助图算法的方法做出了合理的冠军预测），想到可以试着用图数据库 NebulaGraph 玩玩冠军预测，还能顺道科普一波图库技术和图算法。
五一劳动节，连续五天，在钉钉群直播互动授课带领大家系统性掌握cytoscape软件的使用方法和技巧，课程已经结束啦。文末有录播回放学习方式，以及配套授课资料！
承接前一篇文章，接下来我们利用复杂网络理论对相关网络数据进行深入的分析。在网络分析中的节点度（node degree）是指和该节点关联的边的条数，或者说连接的个数，又称关联度；显然网络节点越多，节点度越大，为了去除网络规模的影响，使得不同网络可以相互比较，可以使用度中心性（degree centrality）概念。度中心性是在网络分析中刻画节点中心性的最直接度量指标，其值为该节点节点度除以该节点最大可能节点度，也即该节点实际连接数占与其他节点可能连接总数目的比例，如下所示：
其实转录组走到现在我总觉得少了点什么东西，后来才想起来是cytospace寻找hub基因
阿尔兹海默症AD是痴呆中最为普遍的病症，约占痴呆病例的60-80%。AD的病理性标志是Aβ蛋白的沉积。近些年来，利用静息态fMRI对AD发病机制和影响标志物的研究发现AD患者许多脑区之间的功能连接如默认网络DMN出现异常。此外，图论方法可以通过计算全局和局部参数来表征脑网络的不同方面。这里，笔者为大家分享一篇发表在Clinical Neurophysiology杂志上的题目为《Identifying patients with Alzheimer’s disease using resting-state fMRI and graph theory》的研究论文，该论文利用静息态fMRI构建脑网络，计算脑网络的图论参数，以图论参数作为特征值，结合机器学习实现AD的100%准确率分类诊断。
KEGGgraph 包可以解析kgml 文件，从中得到不同对象之间的网络结构，并在此基础上进一步挖掘其中的信息。
查询与“平安银行”相关信息（所属概念板块、发布公告、属于深股通/沪股通、股东信息）
在过去的几十年中，大量的fMRI研究已经表明自发性大脑活动以特定脑区信号之间的同步化增强为特点，而这些在静息状态下表现出活动信号同步化增强的脑区称之为静息态网络（resting-state networks，RSN）。其中一个研究最多的RSN是默认网络（default-mode network，DMN），其在静息状态下的激活程度最高。DMN主要包括后扣带回（posterior cingulate cortex, PCC）、内侧前额叶、内侧颞叶（medial temporal lobe，MTL）和顶叶下回。
这篇文章仍然来自几篇文章及自己平时的积累，主要阐述关键基因和hub基因。很多人误以为hub基因就是关键基因，甚至有人认为差异表达基因就是关键基因。在正式看本文章之前，我先以个人理解的角度简单的来说明这三者之间的关系，不同见解的请留言。
CytoHubba:发现复杂网络的关键目标和子网络 网络对呈现包括PPI，基因调控，细胞路径和信号转导等多种类型生物数据非常有用。我们//+重要性，并且这也能帮助我们发现网络中的中心元素。 cytoHubba根据nodes在网络中的属性进行排名。它提供了11中拓扑分析方法，包括，Degrre度，Edge Percolated component边过滤成分，Maximum neighborhood component，Density of Maximum Neighborhood Component，Maximal Clique Centrality and six centralities(Botteleneck,EcCentricity,Closeness,Radiality,Betweenness, Stress)以上这些基于最短路径，MCC是新提出的方法，在酵母PPI网络中对关键蛋白的预测有更好的表现。比如依据给定的重要性概念对网络中心性对节点进行排名可以发现重要信息。 研究发现，一个蛋白的degree和他的基因的重要性直接相关，换句话说，具有高degree的蛋白更倾向于是关键蛋白。 已经有几个插件可以对网络数据进行节点排名，比如NetworkAnalyzer和CentiScaPe，他们可以计算有向或无向网络的拓扑参数。这些插件比其他常用的插件提供了更多的中心性测定指标，但是一些其他重要的特性和最近发展的方法他们并未包括进去。不同的方法聚焦不同的拓扑特点或者，相似的特征有着不同的计分策略。为了让生物工作者对网络特点的利用更加辩解，我们编写了cytoHubba插件以执行我们最新发展的算法和几个流行的算法。 加强的node 获取功能控制面板可以帮助研究者搜索和探索网络，并且可以提取感兴趣的子网络。 使用方法 CytoHubba界面提供了一个简单的交互界面有11个得分方法的分析界面。 首先，所有11中方法在每个node中的得分都会被赋予，当然前提是加载了PPI网络，并执行了“compute hubba result”功能。
图的中心性是用来衡量图中节点的重要性或者中心程度的指标。它是通过计算节点在图中的关系网络中的特定位置、连接或交互方式来评估节点的重要性。
一个图G = （V, E）由一些点及点之间的连线（称为边）构成，V、E分别计G的点集合和边集合。在图的概念中，点的空间位置，边的区直长短都无关紧要，重要的是其中有几个点以及那些点之间有变相连。
层出不穷的音乐社区网站，打破了传统的媒体“造星方式”，越来越多的平民歌手通过社区网站上传和发表自己的音乐作品，来获取品味相投的粉丝。但平民歌手想要“火”，离不开科学的运营和管理。那么在这个围绕音乐构造的生态体系里，我们要如何帮助音乐人实现自己音乐梦想呢？
【新智元导读】为了研究AI研究领域的最新趋势，Kakao AI 研究小组对2005年至2016年期间ICML和NIPS发表的6163篇科学论文进行了分析，从累积引用，作者合作网络以及论文关键词等多个角度分析了AI和机器学习的趋势和变化。 最近，有关人工智能（AI）的研究在各个领域都取得了显著的成果。这主要归功于长期以来一直致力于这个研究领域的AI研究人员的努力。如果根据引用次数、参与人数、接受论文数量和历史记录来看的话，关于AI的最重要的学术会议就是ICML（International Conference
能使得一个特征方程有非零解存在。然而，考虑到特征向量中的所有项均为非负值，根据佩伦-弗罗贝尼乌斯定理，只有特征值最大时才能测量出想要的中心性。然后通过计算网络中的节点
从数据库中得到蛋白质的相互作用信息之后，我们可以构建蛋白质间的相互作用网络，但是这个网络是非常复杂的，节点和连线的个数很多，如果从整体上看，很难挖掘出任何有生物学价值的信息，所以我们需要借助一些算法来深入挖掘。
2022年4月20日，印度CSIR国家化学实验室的RAM RUP SARKAR研究团队在Journal of biosciences上发表论文Emerging landscape of molecular interaction networks: Opportunities, challenges and prospects。
《海贼王》(英文名ONE PIECE) 是由日本漫画家尾田荣一郎创作的热血少年漫画，因为其宏大的世界观、丰富的人物设定、精彩的故事情节、草蛇灰线的伏笔，受到世界各地的读者欢迎，截止2019年11月7日，全球销量突破4亿6000万本^1，并被吉尼斯世界纪录官方认证为“世界上发行量最高的单一作者创作的系列漫画”^2。
网址：https://learning.oreilly.com/library/view/graph-algorithms-/9781492060116/
特发性震颤（essential tremor, ET）是一种常见的神经系统疾病，ET往往同时伴随着运动症状（如震颤）和非运动症状（如认知问题，抑郁症状，睡眠问题等），但是这些症状潜在的神经机制尚不十分清楚，此外，关于ET患者的脑功能网络的研究也比较少。近期，发表在《Human brain mapping》杂志上的一篇研究论文对上述问题进行了研究，该篇论文通过收集ET患者的静息态fMRI数据，利用图论分析来研究ET患者功能脑网络的拓扑参数异常变化特征。这里，笔者对该论文进行简单的解读，希望论文的研究思路、方法对大家的研究有所启发和帮助。
关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle Graph Learning (PGL)） 欢迎fork本项目原始链接：关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle
在互联世界中，用户不能被视为独立的实体。他们之间存在一定的关系，我们有时希望在构建机器学习模型时考虑到这些关系。
在Prefuse上摸打滚爬了一段时间，发现其和蔼可亲，容易上手。但是每每在打开gephi，导入数据再运行时，总还是在心里暗自赞叹gephi的绚烂之极，无与匹敌，当然，gephi也有自己的缺陷，但是
最近恶心的项目中期检查，我被分配到做社交图的分析，然而事实上我并不知道弄啥。虽然不是我自己答辩，但是考虑到还是不要太坑dalao，我决定不管怎样至少得搞点图撑撑场面免得尴尬，这几天就赶鸭子上架倒腾了下graph_tool这个专门用于对图进行可视化的python库。虽然网上中文资料不足，但是他的英文文档还是非常全面的，很多设计的小细节也在文档里提及了，非常简单容易上手。下面就从一个初学者的记录下我的学习历程。
Gephi-Toolkit是一个工具包，可以不依赖NetBeans平台来对输入数据进行可视化，输入数据一般是gexf等格式的文件，大多已经完成了坐标计算过程，用此Toolkit的目的就是使用Gephi强大的绘图功能（还有独立的其他功能，这里暂不展开）。详细项目地址点击 这里 。
UCINET为菜单驱动的Windows程序，可能是最知名和最经常被使用的处理社会网络数据和其他相似性数据的综合性分析程序。与UCINET捆绑在一 起的还有Pajek、Mage和NetDraw等三个软件。UCINET能够处理的原始数据为矩阵格式，提供了大量数据管理和转化工具。该程序本身不包含 网络可视化的图形程序，但可将数据和处理结果输出至NetDraw、Pajek、Mage和KrackPlot等软件作图。UCINET包含大量包括探测 凝聚子群（cliques, clans, plexes）和区域（components, cores）、中心性分析（centrality）、个人网络分析和结构洞分析在内的网络分析程序。UCINET还包含为数众多的基于过程的分析程序，如 聚类分析、多维标度、二模标度（奇异值分解、因子分析和对应分析）、角色和地位分析（结构、角色和正则对等性）和拟合中心-边缘模型。此外，UCINET 提供了从简单统计到拟合p1模型在内的多种统计程序。
第一步，基于每对基因间的相关性或相互信息定义每2个基因之间的个体关系。这些关系描述了所有样本中基因对表达模式之间的相似性。不同的相关性方法已经被用了构建网络，包括皮尔逊或斯皮尔曼相关系数。可选择的，最小绝对误差回归或贝叶斯方法也可以用来构建共表达网络。后2个有个附加优势，因为他们可以用来鉴定随机联系，这已经在其他地方描述。对于其它相似性方法的讨论，请参考参考文献30。很多这种相似性矩阵也可以用了构建PPI网络，已经用癌症数据进行比较了，ref31。 第二步，共表达相关性用了构建网络，每个node代表一个gene，每条边代表共表达关系的强度。下面fig1。 第三步，使用其中一种可行的聚类方法鉴定modules（共表达基因groups）。共表达分析的聚类用来把所有样本中相似genes归组，产生共表达基因group而不是仅仅共表达基因对。这种聚类方法在选择的时候需要考虑，因为这会严重影响结果，和分析的意义。许多聚类方法是可行的，包括k-means聚类和等级聚类，这在ref33中。Modules然后可以被功能富集分析解释，这是一种鉴定排序在一个genes list中overrepresented功能范畴的方法。
cytoscape 毋庸置疑是最出名的网络可视化神器，过万的引用率是最强大的口碑，它支持的网络种类很多。比如蛋白互作（PPI）、转录调控网络图（TF-target）、网络聚类模块分析（Module）、miRNA调控靶标基因网络图、竞争性内源RNA网络（ceRNA）、通路交互网络（pathway-crosstalk）。Download Cytoscape
紧密中心度（Closeness Centrality）计量了一个节点到其他所有节点的紧密性，即该节点到其他节点的距离的倒数；节点对应的值越高表示紧密性越好，能够在图中传播信息的能力越强，可用以衡量信息流入或流出该节点的能力，多用与社交网络中关键节点发掘等场景。
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