Skip to content

07_network_viz

Directory actions

More options

Directory actions

More options

Latest commit

 

History

History

07_network_viz

README.md

Săptămâna 7 — Vizualizarea și interpretarea rețelelor de co-expresie (GCEs) + Diseasome

Scopuri

  • Vizualizarea rețelelor de co-expresie genică și a modulelor identificate.
  • Identificarea genelor hub (cele mai conectate noduri din module).
  • Validarea modulelor prin analiză de îmbogățire funcțională (GO, KEGG).
  • Înțelegerea conceptului de Diseasome și legătura cu rețelele de co-expresie.
  • Interpretarea rezultatelor în context biomedical (cancer, comorbidități, drug repurposing).

Context

În săptămâna 6 am construit o rețea de co-expresie și am detectat module.
Acum mergem mai departe: vizualizare și interpretare.

Rețelele sunt greu de înțeles doar ca matrici — o vizualizare bună scoate la suprafață structura, modulele și genele hub.
Mai mult, putem valida biologic modulele prin analiză de îmbogățire funcțională și putem conecta aceste rezultate la diseasome — harta bolilor umane legate prin gene și module comune.

Hands-on

Rulați și completați

  • ex08_network_viz.py — vizualizați rețeaua construită în Lab 6.
    • Încărcați modules_<handle>.csv și matricea de adiacență.
    • Colorați nodurile în funcție de modul.
    • Evidențiați genele hub (cele cu cel mai mare grad).
    • Exportați figura în network_<handle>.png.

La alegere (bonus)

  • Încercați vizualizarea într-un tool extern (Cytoscape sau Gephi).
  • Comparați aspectul și ușurința interpretării față de NetworkX.

Livrabile

În PR trebuie să apară:

  1. Fișierul labs/07_networkviz/submission/<github_handle>_notes.md cu:
    • ce metodă de layout ați folosit (ex: spring, kamada-kawai),
    • o scurtă reflecție: Ce avantaje aduce vizualizarea față de analiza numerică din Lab 6?
  2. Scriptul completat ex01_network_viz.py.
  3. Fișierul generat: 
    labs/07_networkviz/submissions/<github_handle>/network_<handle>.png
  4. Completarea checklist-ului din șablonul PR.

Săptămâna următoare

Competențe

  • Vizualizarea rețelelor și interpretarea modulelor.
  • Identificarea și analiza genelor hub.
  • Aplicarea analizelor de îmbogățire funcțională pe module.
  • Înțelegerea și explicarea conceptului de Diseasome.
  • Conectarea rezultatelor la context biomedical (cancer, comorbidități, drug repurposing).

Resurse