Minimum_distance.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "#\n",
    "#\n",
    "# reading in definitions\n",
    "#\n",
    "#\n",
    "\n",
    "#\n",
    "#\n",
    "# use this if the rand resdict has been printed out!\n",
    "#\n",
    "#\n",
    "\n",
    "\n",
    "def read_gene_file(gene_file):\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    Reads a list genes from an external file.\n",
    "\n",
    "    * The genes must be provided as a table in rows. The first column will\n",
    "    be the identifier, the rest are the values.\n",
    "\n",
    "    * Lines that start with '#' will be ignored\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    no_genes=0\n",
    "    genes_set ={}\n",
    "    fp=open(gene_file, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore')\n",
    "    for line in fp:\n",
    "    \n",
    "        # lines starting with '#' will be ignored\n",
    "        if line[0]=='#':\n",
    "            continue\n",
    "        # the first column in the line will be interpreted as a seed\n",
    "        # gene:\n",
    "        line_data = line.strip().split('\\t')\n",
    "        disease      = line_data[0]\n",
    "        genes      = set(line_data[1:])\n",
    "        no_genes+=len(genes)\n",
    "        genes_set[disease]=genes\n",
    "    fp.close()\n",
    "\n",
    "    return genes_set \n",
    "#rand_res_dict={}\n",
    "def distance_min(G, group1, group2):\n",
    "    \n",
    "    c = list(itertools.product(group1, group2))\n",
    "    min_dist=1000\n",
    "    for pair in c:\n",
    "        one_path=int(nx.shortest_path_length(G, pair[0], pair[1]))\n",
    "        #print(one_path)\n",
    "        #print(one_path)\n",
    "        if one_path<=min_dist:\n",
    "            \n",
    "            min_dist=one_path\n",
    "    if min_dist==1000:\n",
    "        min_dist='na'\n",
    "        #print('no min dist for %s %s' %(pair[0], pair[1]))\n",
    "    return min_dist\n",
    "\n",
    "def read_gene_file_to_one(gene_file):\n",
    "    \"\"\"\n",
    "        Reads a list genes from an external file and merges them into one set.\n",
    "        \n",
    "        * The genes must be provided as a table in rows. The first column will\n",
    "        be the identifier, the rest are the values.\n",
    "        \n",
    "        * Lines that start with '#' will be ignored\n",
    "        \n",
    "        \"\"\"\n",
    "       \n",
    "    genegroup =set()\n",
    "    for line in open(gene_file,'r', encoding='utf-8', errors='ignore'):\n",
    "    # lines starting with '#' will be ignored\n",
    "        if line[0]=='#':\n",
    "            continue\n",
    "        line_data = line.strip().split('\\t')\n",
    "        disease      = line_data[0]\n",
    "        genes      = set(line_data[1:])\n",
    "        for item in genes:\n",
    "            genegroup.add(item)\n",
    "\n",
    "\n",
    "    return genegroup\n",
    "def read_network(network_file):\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    Reads a network from an external file.\n",
    "\n",
    "    * The edgelist must be provided as a tab-separated table. The\n",
    "    first two columns of the table will be interpreted as an\n",
    "    interaction gene1 <==> gene2\n",
    "\n",
    "    * Lines that start with '#' will be ignored\n",
    "    \"\"\"\n",
    "\n",
    "    G = nx.Graph()\n",
    "    for line in open(network_file,'r'):\n",
    "        # lines starting with '#' will be ignored\n",
    "        if line[0]=='#':\n",
    "            continue\n",
    "        # The first two columns in the line will be interpreted as an\n",
    "        # interaction gene1 <=> gene2\n",
    "        line_data   = line.strip().split('\\t')\n",
    "        node1 = line_data[0]\n",
    "        node2 = line_data[1]\n",
    "        G.add_edge(node1,node2)\n",
    "\n",
    "    print (\"\\n> done loading network:\")\n",
    "    print (\"> network contains %s nodes and %s links\" %(G.number_of_nodes(),\n",
    "                                                       G.number_of_edges()))\n",
    "    \n",
    "    return G"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\n",
      "> done loading network:\n",
      "> network contains 18854 nodes and 483644 links\n",
      "\n",
      "> done reading gene sets:\n",
      "> 2710 genes found in 420 sets\n",
      "\n",
      "> done reading gene sets:\n",
      "> 393 genes found in 25 sets\n",
      "\n",
      "> done reading gene sets:\n",
      "> 890 genes found\n",
      "\n",
      "> done reading gene sets:\n",
      "> 393 genes found\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import networkx as nx\n",
    "import basic_file_things as bft\n",
    "import pandas as pd\n",
    "import seaborn as sns\n",
    "import time\n",
    "G0=read_network('mydata/Supplementary_File_1_interactome_edgelist_cleaned.txt')\n",
    "#G=max(nx.connected_component_subgraphs(G0), key=len)\n",
    "G = (G0.subgraph(c) for c in nx.connected_components(G0))\n",
    "G = list(G)[0]\n",
    "\n",
    "genefile_A='mydata/AutoCore_nodes.txt'\n",
    "genefile_B='mydata/Supplementary_File_6_AIM_AIF_drugs_and_targets.txt'\n",
    "\n",
    "genelist_A=read_gene_file(genefile_A)\n",
    "genelist_B=read_gene_file(genefile_B)\n",
    "allgenes_A=read_gene_file_to_one(genefile_A)\n",
    "allgenes_B=read_gene_file_to_one(genefile_B)\n",
    "\n",
    "\n",
    "t0 = time.time()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "calculation starting\n",
      "Actual min distances calculated!\n",
      "time for min distance lookup\n",
      "computing time - min distance lookup 598.65 (sec)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# #\n",
    "# distance measure\n",
    "#\n",
    "#\n",
    "import itertools\n",
    "import time\n",
    "\n",
    "print('calculation starting')\n",
    "t0 = time.time()\n",
    "min_distance_dict={}\n",
    "for groupa, genesa in genelist_A.items():\n",
    "    #fp.write('%s\\t' %groupa )\n",
    "    for groupb, genesb in genelist_B.items():\n",
    "        genes_A = set(genesa) & set(G.nodes())\n",
    "        genes_B = set(genesb) & set(G.nodes())\n",
    "        if (len(genes_A)>0) &(len(genes_B)>0):\n",
    "            #print(groupa,groupb)\n",
    "            #print(len(genes_A), len(genes_B))\n",
    "            mydist=distance_min(G,genes_A,genes_B )\n",
    "            mykey = groupa, groupb\n",
    "            min_distance_dict[mykey]=mydist\n",
    "             \n",
    "                \n",
    "print('Actual min distances calculated!')\n",
    "print('time for min distance lookup')\n",
    "print('computing time - min distance lookup %.2f (sec)' %(float(time.time()-t0)))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "scrolled": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "randomisation\n",
      "1\n",
      "2\n",
      "3\n",
      "4\n",
      "5\n",
      "6\n",
      "7\n",
      "8\n",
      "9\n",
      "10\n",
      "11\n",
      "12\n",
      "13\n",
      "14\n",
      "15\n",
      "16\n",
      "17\n",
      "18\n",
      "19\n",
      "20\n",
      "21\n",
      "22\n",
      "23\n",
      "24\n",
      "25\n",
      "26\n",
      "27\n",
      "28\n",
      "29\n",
      "30\n",
      "31\n",
      "32\n",
      "33\n",
      "34\n",
      "35\n",
      "36\n",
      "37\n",
      "38\n",
      "39\n",
      "40\n",
      "41\n",
      "42\n",
      "43\n",
      "44\n",
      "45\n",
      "46\n",
      "47\n",
      "48\n",
      "49\n",
      "50\n",
      "51\n",
      "52\n",
      "53\n",
      "54\n",
      "55\n",
      "56\n",
      "57\n",
      "58\n",
      "59\n",
      "60\n",
      "61\n",
      "62\n",
      "63\n",
      "64\n",
      "65\n",
      "66\n",
      "67\n",
      "68\n",
      "69\n",
      "70\n",
      "71\n",
      "72\n",
      "73\n",
      "74\n",
      "75\n",
      "76\n",
      "77\n",
      "78\n",
      "79\n",
      "80\n",
      "81\n",
      "82\n",
      "83\n",
      "84\n",
      "85\n",
      "86\n",
      "87\n",
      "88\n",
      "89\n",
      "90\n",
      "91\n",
      "92\n",
      "93\n",
      "94\n",
      "95\n",
      "96\n",
      "97\n",
      "98\n",
      "99\n",
      "100\n",
      "101\n",
      "102\n",
      "103\n",
      "104\n",
      "105\n",
      "106\n",
      "107\n",
      "108\n",
      "109\n",
      "110\n",
      "111\n",
      "112\n",
      "113\n",
      "114\n",
      "115\n",
      "116\n",
      "117\n",
      "118\n",
      "119\n",
      "120\n",
      "121\n",
      "122\n",
      "123\n",
      "124\n",
      "125\n",
      "126\n",
      "127\n",
      "128\n",
      "129\n",
      "130\n",
      "131\n",
      "132\n",
      "133\n",
      "134\n",
      "135\n",
      "136\n",
      "137\n",
      "138\n",
      "139\n",
      "140\n",
      "141\n",
      "142\n",
      "143\n",
      "144\n",
      "145\n",
      "146\n",
      "147\n",
      "148\n",
      "149\n",
      "150\n",
      "151\n",
      "152\n",
      "153\n",
      "154\n",
      "155\n",
      "156\n",
      "157\n",
      "158\n",
      "159\n",
      "160\n",
      "161\n",
      "162\n",
      "163\n",
      "164\n",
      "165\n",
      "166\n",
      "167\n",
      "168\n",
      "169\n",
      "170\n",
      "171\n",
      "172\n",
      "173\n",
      "174\n",
      "175\n",
      "176\n",
      "177\n",
      "178\n",
      "179\n",
      "180\n",
      "181\n",
      "182\n",
      "183\n",
      "184\n",
      "185\n",
      "186\n",
      "187\n",
      "188\n",
      "189\n",
      "190\n",
      "191\n",
      "192\n",
      "193\n",
      "194\n",
      "195\n",
      "196\n",
      "197\n",
      "198\n",
      "199\n",
      "200\n",
      "201\n",
      "202\n",
      "203\n",
      "204\n",
      "205\n",
      "206\n",
      "207\n",
      "208\n",
      "209\n",
      "210\n",
      "211\n",
      "212\n",
      "213\n",
      "214\n",
      "215\n",
      "216\n",
      "217\n",
      "218\n",
      "219\n",
      "220\n",
      "221\n",
      "222\n",
      "223\n",
      "224\n",
      "225\n",
      "226\n",
      "227\n",
      "228\n",
      "229\n",
      "230\n",
      "231\n",
      "232\n",
      "233\n",
      "234\n",
      "235\n",
      "236\n",
      "237\n",
      "238\n",
      "239\n",
      "240\n",
      "241\n",
      "242\n",
      "243\n",
      "244\n",
      "245\n",
      "246\n",
      "247\n",
      "248\n",
      "249\n",
      "250\n",
      "251\n",
      "252\n",
      "253\n",
      "254\n",
      "255\n",
      "256\n",
      "257\n",
      "258\n",
      "259\n",
      "260\n",
      "261\n",
      "262\n",
      "263\n",
      "264\n",
      "265\n",
      "266\n",
      "267\n",
      "268\n",
      "269\n",
      "270\n",
      "271\n",
      "272\n",
      "273\n",
      "274\n",
      "275\n",
      "276\n",
      "277\n",
      "278\n",
      "279\n",
      "280\n",
      "281\n",
      "282\n",
      "283\n",
      "284\n",
      "285\n",
      "286\n",
      "287\n",
      "288\n",
      "289\n",
      "290\n",
      "291\n",
      "292\n",
      "293\n",
      "294\n",
      "295\n",
      "296\n",
      "297\n",
      "298\n",
      "299\n",
      "300\n",
      "301\n",
      "302\n",
      "303\n",
      "304\n",
      "305\n",
      "306\n",
      "307\n",
      "308\n",
      "309\n",
      "310\n",
      "311\n",
      "312\n",
      "313\n",
      "314\n",
      "315\n",
      "316\n",
      "317\n",
      "318\n",
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      "done randomisation for Promethazine, c12\n",
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      "done randomisation for Promethazine, c3\n",
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      "done randomisation for Promethazine, c4\n",
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      "5552\n",
      "5553\n",
      "5554\n",
      "5555\n",
      "5556\n",
      "5557\n",
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      "5560\n",
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      "5564\n",
      "5565\n",
      "5566\n",
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      "5568\n",
      "5569\n",
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      "5572\n",
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      "5574\n",
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      "5576\n",
      "5577\n",
      "5578\n",
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      "5580\n",
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      "5582\n",
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      "6618\n",
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      "6627\n",
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      "6635\n",
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      "6642\n",
      "done randomisation for Halothane, c8\n",
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      "done randomisation for Halothane, c7\n",
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      "done randomisation for Halothane, c14\n",
      "done randomisation for Halothane, c11\n",
      "done randomisation for Halothane, c13\n",
      "done randomisation for Halothane, c10\n",
      "done randomisation for Halothane, c16\n",
      "done randomisation for Halothane, c12\n",
      "done randomisation for Halothane, c5\n",
      "done randomisation for Halothane, c3\n",
      "6644\n",
      "done randomisation for Halothane, c9\n",
      "done randomisation for Halothane, c4\n",
      "done randomisation for Halothane, c19\n",
      "done randomisation for Halothane, c22\n",
      "6645\n",
      "6646\n",
      "done randomisation for Halothane, c1\n",
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      "6648\n",
      "6649\n",
      "6650\n",
      "6651\n",
      "6652\n",
      "6653\n",
      "6654\n",
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      "9923\n",
      "9924\n",
      "9925\n",
      "9926\n",
      "9927\n",
      "9928\n",
      "9929\n",
      "9930\n",
      "9931\n",
      "done randomisation for Zinc;Zinc acetate, c8\n",
      "done randomisation for Zinc;Zinc acetate, c20\n",
      "done randomisation for Zinc;Zinc acetate, c15\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#\n",
    "# significance calculation\n",
    "#\n",
    "\n",
    "import time \n",
    "t0 = time.time()\n",
    "print('randomisation')\n",
    "import random as rand\n",
    "import statistics as stat\n",
    "\n",
    "usage_of_dict=0\n",
    "number=1000\n",
    "rand_resu={}\n",
    "for groupa, genesa in genelist_A.items():\n",
    "    for groupb, genesb in genelist_B.items():\n",
    "        genes_A = set(genesa) & set(G.nodes())\n",
    "        genes_B = set(genesb) & set(G.nodes())\n",
    "        mykey = groupa, groupb\n",
    "        if (len(genes_A)>0)  &(len(genes_B)>0):\n",
    "            rand_list=[]\n",
    "            rand_res_key=len(genes_A), len(genes_B)\n",
    "            #print(rand_res_key)\n",
    "            if rand_res_key in rand_res_dict.keys():\n",
    "                rand_list=rand_res_dict[rand_res_key]\n",
    "                usage_of_dict+=1\n",
    "                print(usage_of_dict)\n",
    "            else:\n",
    "                while len(rand_list)<number:\n",
    "\n",
    "                    random_nodes_1=set((rand.sample(G.nodes(),len(genes_A))))\n",
    "                    random_nodes_2=set((rand.sample(G.nodes(),len(genes_B))))\n",
    "                    d_AB_rand = distance_min(G,random_nodes_1,random_nodes_2)\n",
    "                    rand_list.append(d_AB_rand)\n",
    "                print('done randomisation for %s, %s' %(groupa,groupb ))\n",
    "                rand_res_dict[rand_res_key]=rand_list\n",
    "            rand_resu[mykey]=rand_list\n",
    "            \n",
    "\n",
    "print('computing time - min distance significance with %sX permut and rand res dict %.2f (sec)' %( number, float(time.time()-t0)))\n",
    "print('dict used: %s times' %(usage_of_dict))\n",
    "\n",
    "zscores={}\n",
    "for my_key, results in rand_resu.items():\n",
    "    nums = list(map(int, results))\n",
    "    try:\n",
    "        devi=stat.stdev(nums)\n",
    "        if devi==0:\n",
    "            devi=0.000000000001\n",
    "    except:\n",
    "        print(\"stdev not possible\")\n",
    "\n",
    "    my_Z=(min_distance_dict[my_key]-(stat.mean(nums)))/(devi)\n",
    "    zscores[my_key]=my_Z\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "ename": "NameError",
     "evalue": "name 'rand_res_dict' is not defined",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[0;32m<ipython-input-2-cc5ace5db975>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m\u001b[0m\n\u001b[1;32m      5\u001b[0m \u001b[0;31m#\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m      6\u001b[0m \u001b[0mfp\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0mopen\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m'../NICE_clustering/monsterppi/distances/distance_rand_exp_dict_min_dist_compeleteclusters3.txt'\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m'w'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 7\u001b[0;31m \u001b[0;32mfor\u001b[0m \u001b[0mmykey\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mthelist\u001b[0m  \u001b[0;32min\u001b[0m \u001b[0mrand_res_dict\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mitems\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m      8\u001b[0m     \u001b[0mfp\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mwrite\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m'%s\\t%s\\t'\u001b[0m \u001b[0;34m%\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mmykey\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;36m0\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0mmykey\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;36m1\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m \u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m      9\u001b[0m     \u001b[0;32mfor\u001b[0m \u001b[0mitem\u001b[0m \u001b[0;32min\u001b[0m \u001b[0mthelist\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m: name 'rand_res_dict' is not defined"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#\n",
    "#\n",
    "#\n",
    "# printing out dict\n",
    "#\n",
    "fp=open('../NICE_clustering/monsterppi/distances/distance_rand_exp_dict_min_dist_compeleteclusters3.txt','w')\n",
    "for mykey, thelist  in rand_res_dict.items():\n",
    "    fp.write('%s\\t%s\\t' %(mykey[0],mykey[1] ))\n",
    "    for item in thelist:\n",
    "        fp.write('%s\\t' %(item))\n",
    "    fp.write('\\n')\n",
    "fp.close()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
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   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.3"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}