K-Betweennessを計算するPythonプログラムを作ってみた。

K-betweennessを実装してみた。

Betweennessというのは、最短経路の寄与率のようなもので

ネットワークのそれぞれノードまたはエッジが最短経路にどの程度関係しているか

ということを解析する手法。

最近ちょっとはやっていたNewmanクラスタリングとかは、

これを使っている（はず）

Betweennessが最短経路を使っているのにたいして、

K-BetweennessはK最短経路を使って、ネットワークのノードやエッジの

寄与率を調べようというもの。

解析対象のネットワークは海馬CA1部位のシグナル伝達経路

（あまりこれを使う意味はないけど、手持ちで割と規模がちょうどいい）

k-Betweennessを使う利点としては、最短経路だと代謝経路とかの

頑健性とか重要性の意味をつけ辛いからなどなど。

計算量が多くて時間がかかっちゃうけど、一回の解析で

エッジとノードのk-betweennessと重み付きのラプラシアン行列を

吐き出させてるし、最悪ノードの機能（リガンドとか、転写因子とか）を

単なるBetweennessとラプラシアン行列と比較して判別できる確率を

比較するか。