| Reposicionamiento.ipynb | Jupyter Notebook empleado para aplicar métricas de Network Science a redes bipartitas y proyectadas de enfermedades relacionadas en función de genes, fármacos y/o síntomas en común.|
| funciones_reposicionamiento.py | Script de Python con las funciones implementadas en el Jupyter Notebook |
| Resultado proximidad y targets en módulo.csv | Documento con los resultados obtenidos en el análisis de Network Medicine sobre cercanía, proximidad y la presencia de proteínas diana en los módulos de enfermedad entre las patologías neurológicas estudiadas y los fármacos |
| [reposicionamiento.ipynb](https://medal.ctb.upm.es/internal/gitlab/disnet/tfg_mariamarintercero/blob/master/an%C3%A1lisis/reposicionamiento/reposicionamiento.ipynb) | Jupyter Notebook empleado para aplicar métricas de Network Science a redes bipartitas y proyectadas de enfermedades relacionadas en función de genes, fármacos y/o síntomas en común.|
| [funciones_reposicionamiento.py](https://medal.ctb.upm.es/internal/gitlab/disnet/tfg_mariamarintercero/blob/master/an%C3%A1lisis/reposicionamiento/funciones_reposicionamiento.py) | Script de Python con las funciones implementadas en el Jupyter Notebook |
| [Resultado proximidad y targets en módulo.csv](https://medal.ctb.upm.es/internal/gitlab/disnet/tfg_mariamarintercero/blob/master/an%C3%A1lisis/reposicionamiento/Resultados%20proximidad%20y%20targets%20en%20m%C3%B3dulo.csv) | Documento con los resultados obtenidos en el análisis de Network Medicine sobre cercanía, proximidad y la presencia de proteínas diana en los módulos de enfermedad entre las patologías neurológicas estudiadas y los fármacos |
