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データマイニングやその周辺のお話を書くブログ

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。

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