В этом руководстве мы реализуем AI-агента BioCypher — мощный инструмент для построения, запросов и анализа графов биомедицинских знаний с использованием платформы BioCypher. Сочетая возможности BioCypher — высокопроизводительного интерфейса на основе схем для интеграции биологических данных — с гибкостью NetworkX, это руководство позволяет пользователям моделировать сложные биологические взаимосвязи, такие как ассоциации генов и заболеваний, взаимодействия лекарств и мишеней, а также участие в путях.
Установка необходимых библиотек
Мы начинаем с установки основных библиотек Python, необходимых для анализа биомедицинских графов, включая BioCypher, Pandas, NumPy, NetworkX, Matplotlib и Seaborn. Эти пакеты позволяют нам обрабатывать данные, создавать графы знаний и эффективно визуализировать отношения. После установки мы импортируем все необходимые модули для настройки нашей среды разработки.
«`python
import pandas as pd
import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
import json
import random
from typing import Dict, List, Tuple, Any
«`
Определение класса BiomedicalAIAgent
Мы определяем класс BiomedicalAIAgent в качестве основного механизма для анализа графов биомедицинских знаний с использованием BioCypher. В конструкторе мы проверяем, доступен ли BioCypher, и инициализируем его, если это возможно; в противном случае мы используем подход только с NetworkX.
«`python
class BiomedicalAIAgent:
«»»Advanced AI Agent for biomedical knowledge graph analysis using BioCypher»»»
def init(self):
# Инициализация графа и других структур
self.graph = nx.Graph()
self.entities = {}
self.relationships = []
self.knowledgebase = self.initializeknowledgebase()
def initializeknowledge_base(self) -> Dict[str, List[str]]:
«»»Initialize sample biomedical knowledge base»»»
return {
«genes»: [«BRCA1», «TP53», «EGFR», «KRAS», «MYC», «PIK3CA», «PTEN»],
«diseases»: [«breastcancer», «lungcancer», «diabetes», «alzheimer», «heart_disease»],
«drugs»: [«aspirin», «metformin», «doxorubicin», «paclitaxel», «imatinib»],
«pathways»: [«apoptosis», «cellcycle», «DNArepair», «metabolism», «inflammation»],
«proteins»: [«p53», «EGFR», «insulin», «hemoglobin», «collagen»]
}
«`
Генерация синтетических данных
Мы используем метод generatesyntheticdata() для заполнения графа реалистичными биологическими сущностями, такими как гены, заболевания, лекарства и пути, и моделирования их взаимодействий через случайно сгенерированные, но биологически значимые отношения.
«`python
def generatesyntheticdata(self, n_entities: int = 50) -> None:
«»»Generate synthetic biomedical data for demonstration»»»
print(» Generating synthetic biomedical data…»)
for entitytype, items in self.knowledgebase.items():
for item in items:
entityid = f»{entitytype}_{item}»
self.entities[entity_id] = {
«id»: entity_id,
«type»: entity_type,
«name»: item,
«properties»: self.generateproperties(entity_type)
}
entity_ids = list(self.entities.keys())
for in range(nentities):
source = random.choice(entity_ids)
target = random.choice(entity_ids)
if source != target:
reltype = self.determinerelationshiptype(
self.entities[source][«type»],
self.entities[target][«type»]
)
self.relationships.append({
«source»: source,
«target»: target,
«type»: rel_type,
«confidence»: random.uniform(0.5, 1.0)
})
«`
Визуализация сети
Мы визуализируем граф знаний с помощью метода visualize_network(), который помогает интуитивно понять взаимодействия между биомедицинскими сущностями.
«`python
def visualizenetwork(self, maxnodes: int = 30) -> None:
«»»Visualize the knowledge graph»»»
print(» Creating network visualization…»)
nodestoshow = list(self.graph.nodes())[:max_nodes]
subgraph = self.graph.subgraph(nodestoshow)
plt.figure(figsize=(12, 8))
pos = nx.spring_layout(subgraph, k=2, iterations=50)
node_colors = []
color_map = {
«genes»: «red», «diseases»: «blue», «drugs»: «green»,
«pathways»: «orange», «proteins»: «purple»
}
for node in subgraph.nodes():
entity_type = self.entities[node][«type»]
nodecolors.append(colormap.get(entity_type, «gray»))
nx.draw(subgraph, pos, nodecolor=nodecolors, node_size=300,
withlabels=False, alpha=0.7, edgecolor=»gray», width=0.5)
plt.title(«Biomedical Knowledge Graph Network»)
plt.axis(‘off’)
plt.tight_layout()
plt.show()
«`
Запуск анализа
Мы запускаем полный анализ с помощью функции runanalysispipeline(), которая объединяет все шаги, включая генерацию синтетических данных, построение графа, выполнение интеллектуальных запросов, визуализацию и экспорт.
«`python
def runanalysispipeline(self) -> None:
«»»Run complete analysis pipeline»»»
print(» Starting BioCypher AI Agent Analysis Pipeline\n»)
self.generatesyntheticdata()
self.buildknowledgegraph()
print(f» Graph Statistics:»)
print(f» Entities: {len(self.entities)}»)
print(f» Relationships: {len(self.relationships)}»)
print(f» Graph Nodes: {len(self.graph.nodes())}»)
print(f» Graph Edges: {len(self.graph.edges())}\n»)
analyses = [
(«drug_targets», «Drug Target Analysis»),
(«disease_genes», «Disease-Gene Associations»),
(«pathway_analysis», «Pathway Connectivity Analysis»),
(«centrality_analysis», «Network Centrality Analysis»)
]
for query_type, title in analyses:
print(f» {title}:»)
results = self.intelligentquery(querytype)
self.displayresults(results)
print()
self.visualize_network()
print(» Analysis complete! AI Agent successfully analyzed biomedical data.»)
«`
Заключение
В этом руководстве мы получили практический опыт работы с BioCypher для создания масштабируемых графов биомедицинских знаний и выполнения аналитических биологических исследований. Поддержка двойного режима обеспечивает, что даже при недоступности BioCypher система плавно переходит к использованию NetworkX для полной функциональности.
1. Какие библиотеки Python используются для анализа биомедицинских графов в данном руководстве?
В данном руководстве используются следующие библиотеки Python: BioCypher, Pandas, NumPy, NetworkX, Matplotlib и Seaborn. Эти библиотеки позволяют обрабатывать данные, создавать графы знаний и визуализировать отношения между биологическими сущностями.
2. Как в руководстве определяется класс BiomedicalAIAgent и какие функции он выполняет?
Класс BiomedicalAIAgent определён как основной механизм для анализа графов биомедицинских знаний с использованием BioCypher. В конструкторе класса проверяется доступность BioCypher и инициализируется его использование, если это возможно. В противном случае используется подход только с NetworkX. Класс также содержит функции для генерации синтетических данных, визуализации сети и выполнения интеллектуальных запросов.
3. Какие методы используются для генерации синтетических данных в руководстве?
Для генерации синтетических данных в руководстве используется метод generatesyntheticdata(). Этот метод заполняет граф реалистичными биологическими сущностями, такими как гены, заболевания, лекарства и пути, и моделирует их взаимодействия через случайно сгенерированные, но биологически значимые отношения.
4. Как визуализируется граф знаний в руководстве?
Граф знаний визуализируется с помощью метода visualize_network(). Этот метод помогает интуитивно понять взаимодействия между биомедицинскими сущностями. Для визуализации используется библиотека Matplotlib, которая позволяет создать наглядное представление графа.
5. Какие аналитические исследования можно провести с помощью AI-агента BioCypher?
С помощью AI-агента BioCypher можно провести следующие аналитические исследования: анализ целевых лекарственных препаратов (Drug Target Analysis), анализ ассоциаций генов и заболеваний (Disease-Gene Associations), анализ связности путей (Pathway Connectivity Analysis) и анализ центральности сети (Network Centrality Analysis).