# Network Science## General Information| Resumen del repositorio |||-----------------|--------|| Fecha de creación | 16.10.2023 || Resumen | Este repositorio contiene los datos, scripts de Python y Jupyter Notebooks empleados para aplicar métricas propias de Network Science a redes de enfermedades bipartitas y proyectadas |### Autores| Nombre del autor| Email||-----------------:|-----------||María Marín Tercero | maria.marin.tercero@alumnos.upm.es |### Contenido del repositorio| Nombre | Función ||-|-|| Data | Datos sobre los nodos y enlaces empleados para generar las redes bipartitas y proyectadas. || funciones_network_science.py | Funciones empleadas para aplicar métricas de Network Science a las redes bipartitas y proyectadas.<br><br> Métricas aplicadas: grados, Average Shortest Path Length, Largest Connected Component, transitividad, centralidad de intermediación y centralidad de cercanía. ||| Métricas en redes bipartitas.ipynb | Creación de redes bipartitas y proyectadas de enfermedades relacionadas en función de genes, fármacos y/o síntomas en común. Aplicación de métricas de Network Science a las redes generadas
