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#源代码#基于networkneighbor算法识别网络中重要的节点
Peaker
疾病相关往往和其周围蛋白共同参与相同的疾病通路或
生物学过程，蛋白和其蛋白在表达量上具有显著相关性，我
们需要一个算法帮助我们通过与邻近蛋白节点的互作信息，识别
出重要的节点。在networkanalysis中，一些软件例如cytoscape可
以帮助我们实现网络拓扑性质分析，计算网络中的节点度分布，理论
上一个在网络中与之互作的neighbornode越多，这个的degree
度就越高，我们称之为hubnode，认为在网络中，这个由于参与调
控多个邻近蛋白，所以具有重要的生物学意义。
另一方面，除了网络拓扑性质本身，我们也需要考虑与疾病
或表型的相关性，即在疾病状态下的表达水平变化程度，通常一
个在表型或疾病的影响下，变化的程度越高，这个与疾病或
表型的相关性就越大，我们可以通过foldchange值来评价这一信息。
那么问题就是如何整合这两方面信息，从而全面的评价一个在网
络中的重要性，实现识别靶点或疾病相关的目的呢？
DorotheaEmig在2013年PLOSONE上了一篇名为Drug
TargetPredictionandRepositioningUsinganIntegratedNetwork-Based
Approach的文章，文章中就使用了一种基于网络蛋白network
neighbor的算法，整合网络拓扑性质和的foldchange变化，实现
对每个计算一个得分。
原文地址
i为网络点，FC（i）为节点的foldchange值，N（i）为节点i周
围节点数。Score（i）代表节点i的与疾病之间的相关性。
Neighborhoodscoring算法通过节点和其周围neighbor节点的fold
change只来计算节点在疾病状态下变化的程度及其对周围其他的
影响，以此来识别疾病相关。当节点与周围节点都显著
高表达时，score0;当节点和周围节点低表达时，score0，因
此我们通过计算，将最后score较高的节点作为重要蛋白。
这一过程我们通过pyt
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