| 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 |
| 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