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# Network Medicine

Scripts de Python y Jupyter Notebooks empleados para la aplicación de conceptos de la medicina de redes (Network Medicine)
con el fin de caracterizar el módulo de enfermedad de un subconjunto de patologías neurológicas (demencia, bipolaridad,
epilepsia y esquizofrenia) y determinar la proximidad entre los desórdenes neurológicos estudiados y fármacos.

## Contenido del repositorio

| NOMBRE                 | DESCRIPCIÓN                                                                              | 
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| [Archivos](https://medal.ctb.upm.es/internal/gitlab/disnet/tfg_mariamarintercero/tree/master/an%C3%A1lisis/network%20medicine/archivos)  | Directorio con los archivos intermediarios empleados durante el análisis             |  
| [Figuras](https://medal.ctb.upm.es/internal/gitlab/disnet/tfg_mariamarintercero/tree/master/an%C3%A1lisis/network%20medicine/figuras)  | Directorio con las figuras generadas como resultado del análisis             | 
| [Módulos](https://medal.ctb.upm.es/internal/gitlab/disnet/tfg_mariamarintercero/tree/master/an%C3%A1lisis/network%20medicine/m%C3%B3dulos)  | Imágenes de los módulos de enfermedad representados con Gephi e Inkspace incluídos en el Jupyter Notebook        |  
|[Enfermedades neurológicas.ipynb](https://medal.ctb.upm.es/internal/gitlab/disnet/tfg_mariamarintercero/blob/master/an%C3%A1lisis/network%20medicine/enfermedades%20neurol%C3%B3gicas.ipynb) | Jupyter Notebook empleado para caracterizar el módulo de enfermedad y determinar la proximidad patología - fármaco  |   
| [funciones_network_medicine.py](https://medal.ctb.upm.es/internal/gitlab/disnet/tfg_mariamarintercero/blob/master/an%C3%A1lisis/network%20medicine/funciones_network_medicine.py)      | Script de Python con las funciones implementadas en el Jupyter Notebook                        |

## Conceptos de Network Medicine aplicados

### Caracterización del módulo de enfermedad

1. Generación del **interactoma**.
2. Definición de las **proteínas patológicas**.
3. Desarrollo del **subgrafo** de la enfermedad.
4. Identificación del **módulo** de la enfermedad.
5. **Validación estadística** de los módulos de enfermedad.

### Determinación de la proximidad enfermedad - fármaco

1. **Distancia** entre módulos de enfermedad y fármacos: closest distance *\(d<sub>c</sub>\)*.
2. **Proximidad** entre módulos de enfermedad y fármacos: z-score de la distancia.