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).