将邻接矩阵转换为 Cytoscape 的边缘列表（csv 文件）

Question

我在 csv 文件中有一个很大的 (200 columns/rows) 邻接矩阵。这详细说明了个人之间的互动。我想把这个文件转换成边缘列表，可以手动完成，但是会花费大量时间。

一小部分数据如下所示（第一个单元格是 space）：

        A   B   C   
    A   0   0   1   
    B   0   0   1   
    C   1   0   0

我想把这个改成这个：

    A  1  C
    B  1  C
    C  1  A

这只是示例数据。基本上我想要的是绘制这些节点如何交互，并从中绘制这些交互的网络。我在 R 包 PCIT 中尝试了以下代码，但它 returns 一个错误：

    install.packages("PCIT")
    library(PCIT)
    input=read.csv('mouse.csv',header=TRUE,row.names=1,check.names=FALSE)
    setwd('/Users/Plosslab/Documents/PythonStuff')
    getEdgeList(input, rm.zero=TRUE)

但我收到以下错误：

    Error in structure(.Internal(as.vector(x, "double")), Csingle = TRUE) : 
    (list) object cannot be coerced to type 'double'

Answer 1

获取数据：

m <- as.matrix(read.table(text="
     A   B   C   D
    A   0   0   0   1
    B   0   0   1   0
    C   1   0   0   1",
   header=TRUE))

怎么样

w <- which(m==1,arr.ind=TRUE)
data.frame(r=rownames(m)[w[,"row"]],
           i=1,
           c=colnames(m)[w[,"col"]])
##   r i c
## 1 C 1 A
## 2 B 1 C
## 3 A 1 D
## 4 C 1 D

（你关心顺序吗...？）

PCIT 假设对称，所以这对您来说可能是个问题。

Answer 2

with open('input.csv') as infile:
    infile.readline()
    for row in csv.reader(infile, delimiter='\t'):
        src = row[0]
        weights = [int(i) for i in row[1:]]
        for dest, weight in zip("ABC", weights):
            if not weight: continue
            print(src, weight, dest)

将邻接矩阵转换为 Cytoscape 的边缘列表（csv 文件）

Convert Adjacency Matrix into Edgelist (csv file) for Cytoscape

python

csv

r

cytoscape