diff --git a/.claude/skills/analyze-kg-tsne/SKILL.md b/.claude/skills/analyze-kg-tsne/SKILL.md new file mode 100644 index 00000000..06d823da --- /dev/null +++ b/.claude/skills/analyze-kg-tsne/SKILL.md @@ -0,0 +1,104 @@ +--- +name: analyze-kg-tsne +description: Produce interpretation and parameter-optimization reports for a KG-Microbe DeepWalk -> tSNE/UMAP edge/node visualization. Use when the user invokes /analyze-kg-tsne or asks to interpret/optimize a KG tSNE figure. +--- + +# Analyze KG tSNE Skill + +Produce an interpretation report and parameter-optimization report for a +KG-Microbe tSNE edge/node visualization (DeepWalk embedding → tSNE/UMAP). + +## Usage + +When the user invokes `/analyze-kg-tsne`, run the analysis workflow. + +Arguments (free text): one or more of +- path to the tSNE PNG/SVG image +- path to the merged KG directory (containing `merged-kg_edges.tsv`, `merged-kg_nodes.tsv`) +- path to the DeepWalk training script (e.g., `kg_microbe_DeepWalk_*.py`) +- path to the tSNE SLURM script (e.g., `src/tSNE_edges_only_*.sl`) + +If any of these are missing, ask the user for them before proceeding. + +## Instructions + +1. **Gather evidence** (run in parallel when independent): + - `Read` the tSNE image. Note the title, axis ranges, legend order, cluster count, and visually dominant regions. + - `Read` the tSNE SLURM script. Record `--method`, `--sample-size`, + `--edge-method`, `--perplexity`, `--n-iter`, `--learning-rate`, + `--max-legend-types`, and the resource request (`--mem`, `--cpus`, `--time`). + - `Read` the DeepWalk Python script. Record `embedding_size`, `walk_length`, + `iterations`, `window_size`, `epochs`, `normalize_by_degree`, + and the path to nodes/edges TSVs. + - In the KG dir, run (via `Bash` with `cut | sort | uniq -c | sort -rn`): + * edge counts per predicate (top 20) + * node counts per `category` (top 15) + * total edge and node counts (`wc -l`) + - Cross-reference predicate CURIEs against `PREDICATE_LABELS` in + `src/kg_microbe_pipeline_utils.py` (Grep for `PREDICATE_LABELS`). + +2. **Synthesize interpretation** — write + `/tsne_interpretation_report.md` with sections: + - Graph composition table (nodes by category, top predicates by edge count). + - "What the tSNE is actually showing" — explain the edge-embedding operator + (Hadamard / concatenate / average / l1 / l2) and what proximity means. + - "Structures visible in the figure" — describe each visible cluster/lobe + and hypothesize which predicate(s) drive it, cross-referencing predicate + counts. Flag positive/negative METPO twin clusters if present. + - "What the plot says about the KG itself" — 5-8 numbered observations + about balance, curation artefacts, node-type dominance, hierarchy signal, + chemistry vs phenotype weight. + - "Limitations of this view" — predicate conflation by the chosen operator, + direction loss (if symmetric), 2D compression, density vs cardinality. + - "Quick verifications worth running next" — concrete follow-up plots. + +3. **Synthesize optimization recommendations** — write + `/tsne_parameter_optimizations.md` with: + - Section A: DeepWalk parameters. For each suggestion include + current value, proposed value, expected improvement (⭐–⭐⭐⭐), + runtime cost, and one-sentence rationale. Known high-value knobs: + `window_size`, `iterations` (walks/node), `walk_length`, `embedding_size`, + `epochs`, `normalize_by_degree`, Node2Vec `p`/`q` biases. + End with a "recommended recipe" code block. + - Section B: tSNE parameters. Known high-value knobs: + `learning_rate` (use `N/12` auto rule for N>100K — frequently the single + biggest win), `perplexity` (try multiscale 50+500 for large N), + `n_iter` + early-exaggeration schedule, method swap to `cuml_tsne`/ + `tsnecuda` for GPU, `edge-method` (hadamard vs concatenate), + `sample-size`, `max-legend-types`, plotting `alpha`/`point-size`, + coord persistence for re-plotting. + - Section C: priority ordering (do these N first). + - Section D: evaluation protocol — explicit downstream metric + (e.g., balanced accuracy on a held-out binary medium classifier at + `src/kg_microbe_train_binary_medium__pipeline.py 514 --data EC_RHEA`) + and a tSNE-quality score (k-NN predicate purity, 2D vs N-D). + +4. **Report** — summarize for the user in ≤5 lines: + - Path to each generated report + - Top 3 priority changes (usually: learning-rate auto, walks-per-node bump, GPU method swap) + - Any blockers noticed (e.g., script missing arg, path mismatch) + +## Conventions and gotchas + +- Always cross-reference the legend labels against `PREDICATE_LABELS` before + naming predicates — METPO CURIEs are remapped to readable names. +- Hadamard is symmetric: do **not** claim direction is preserved. +- When citing cluster sizes, prefer "edges of predicate X (count N)" over + "this cluster has N points" because α-overdraw distorts perceived counts. +- Do not claim a cluster "is" a predicate from colour alone — frame as + "consistent with" unless a coord-level dump was inspected. +- Report DeepWalk defaults explicitly when the script relies on them + (Grape `DeepWalkSkipGramEnsmallen` defaults: `walk_length=128`, + `iterations=10`, `window_size=5`, `epochs=30`, `learning_rate=0.01`, + `number_of_negative_samples=5`). +- For openTSNE/FIt-SNE, `learning_rate="auto"` resolves to `max(200, N/12)`. +- tSNE "sample + transform" mode smears rare predicates; point this out + when interpreting small peripheral clusters. + +## Output conventions + +- Both reports go in the KG merge directory (same dir as the PNG and TSVs). +- Use absolute paths in report headers. +- Tables for composition, bulleted ⭐ priority scores for recommendations. +- Include one "recommended recipe" code block per script at the end of + each section. diff --git a/.gitignore b/.gitignore index d78c23f9..f3219e4c 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -30443,3 +30443,18 @@ notebooks/pred*_merged_output.tsv # Transform-internal tmp/ subdirectories (never authored, always cached) kg_microbe/transform_utils/*/tmp/ + +# Transform outputs (regenerated by `kg transform`) +data/transformed/ + +# Notebook scratch not already covered above: a 1.6 GB committed virtualenv and +# Jupyter checkpoints. (The 6.7 GB feba.db is caught by `notebooks/*.db`.) Do NOT +# blanket-ignore `notebooks/` — 18 real files live there (README, schema.*, +# pivot-kg-edges/, several .ipynb) and a blanket rule would shadow them and +# silently swallow future notebook additions. +notebooks/venv/ +notebooks/.ipynb_checkpoints/ +# 67 MB of embedded cell outputs — not source. Strip with nbstripout and commit +# if the analysis is worth keeping; ignored as-is to avoid a permanent blob. +notebooks/bacdive_reformat.ipynb +data/raw/lpsn/* diff --git a/NEXT_TASKS.md b/NEXT_TASKS.md new file mode 100644 index 00000000..fbdc8e65 --- /dev/null +++ b/NEXT_TASKS.md @@ -0,0 +1,105 @@ +# NEXT_TASKS.md — untracked entries that need a per-file decision + +Snapshot of the "needs your call" pile from the branch triage on +`chore/refresh-unified-chemical-mappings` (working-tree state as of +2026-07-02). Each entry is either real work that should be committed +(and to which branch), or scratch that should be gitignored / deleted. + +> **Last reconciled: 2026-07-21.** Status: **all items below still PENDING** +> — none of these untracked files were resolved (36 untracked entries remain +> in the worktree). Tracked as issue #579. The 2026-07-20/21 work threads +> (LPSN download+transform+merge, chemical-mapping retraction, kgxval review +> integration, ontology metamodel-edge drop, GO `go.db` rebuild, `ontologies_stubs` +> regen) were all shipped in PRs #596–#603, #605 and are unrelated to this +> cleanup backlog. New deferred follow-ups from that work live as GitHub issues: +> **#599** (harden apply_retractions), **#600** (merge lpsn_api credential +> coupling), **#604** (ontology .owl/.json/.db version alignment). + +Legend: +- **commit** — keep and stage on some branch (which one to decide per row) +- **ignore** — add to `.gitignore`, leave on disk +- **delete** — remove from working tree +- **?** — needs inspection before deciding + +## New utility modules + +Nothing in the branch topic (mappings refresh) references any of these, +so they're either dead scratch or belong to a different feature branch. +Open each and decide. + +- [ ] `kg_microbe/utils/biohub_converter.py` — ? +- [ ] `kg_microbe/utils/diagnose_duplicates.py` — ? +- [ ] `kg_microbe/utils/extract_taxon_strain_nodes.py` — ? +- [ ] `kg_microbe/utils/nlp_utils.py` — ? +- [ ] `kg_microbe/utils/parse_taxon_rank.py` — ? (there's also a `.py_bak` sibling → delete the bak regardless) +- [ ] `kg_microbe/utils/transform_utils.py` — ? (name collides with the top-level `transform_utils/` package; check for shadowing bugs) + +## Scripts at repo root + +Root-level scripts are almost always one-offs. If any are permanent, +move under `kg_microbe/` or `scripts/`. + +- [ ] `run.py` — ? (suspicious — `poetry run kg` is the canonical entry point) +- [ ] `analyze_categories.py` — ? +- [ ] `download_mediadive_bulk.py` — likely belongs alongside `download.yaml` MediaDive work; if permanent, move under `kg_microbe/` +- [ ] `convert_merged_to_nt.yaml` — one-off config; if permanent, move under a config dir + +## Unknown directories + +Peek inside before deciding. + +- [ ] `kg_microbe/transform_utils/data/` — ? +- [ ] `kg_microbe/transform_utils/ontology/` — ? (possibly a typo of the existing `ontologies/` package) + +## Data / mapping / xref files + +- [ ] `kg_microbe/transform_utils/bacdive/metabolite_mapping.json` — ? +- [ ] `kg_microbe/transform_utils/bactotraits/BactoTraits.tsv` — per the `download.yaml` note, BactoTraits V2 is now vendored because the upstream TLS is broken. **This file probably needs to be committed** together with the `download.yaml` change on its own PR. +- [ ] `kg_microbe/transform_utils/ontologies/xrefs/mondo_xrefs.tsv` — ? +- [ ] `kg_microbe/transform_utils/ontologies/xrefs/unipathways_xrefs.tsv` — ? + +## Docs + +- [ ] `docs/MERGE_CLEANUP.md` — likely real; belongs on a docs / merge branch +- [ ] `docs/metatraits/unmapped_compounds.tsv` — ? +- [ ] `docs/metpo/` — likely belongs with the METPO commits (`b2b6c57f`, `a237751b`) that are currently misfiled on this branch + +## Mappings + +- [ ] `mappings/mediadive_unmapped_ingredients_to_curate.tsv` — probably **THIS branch** (matches mappings-refresh topic). Confirm and stage. + +## Notebooks + +Rule of thumb: notebooks with named outputs and a clear analytical +purpose can be committed; anything with `_bak`, `_withoutput`, +`catboost_info/`, or that's obviously scratch should be ignored or +deleted. + +- [ ] `notebooks/bacdive-api-summary-table.ipynb` — ? +- [ ] `notebooks/bacdive-process-errors-with-genus.ipynb` — ? +- [ ] `notebooks/bacdive-summary-counts.ipynb` — ? +- [ ] `notebooks/bacdive_mapping_resource.ipynb_bak` — **delete** (`_bak`) +- [ ] `notebooks/bacdive_reformat.ipynb` — ? +- [ ] `notebooks/evaluate_link_pred.ipynb` — ? +- [ ] `notebooks/feba.ipynb_bak` — **delete** (`_bak`) +- [ ] `notebooks/kg_bacdive.ipynb` — ? +- [ ] `notebooks/kg_microbe_embedding.ipynb` — ? +- [ ] `notebooks/kg_microbe_embedding.ipynb_bak` — **delete** +- [ ] `notebooks/kg_microbe_embedding_withoutput.ipynb` — **delete** (output variant) +- [ ] `notebooks/kg_microbe_embedding.html` — **delete** or gitignore (rendered output) +- [ ] `notebooks/kg_microbe_train_taxa_to_media.ipynb` — ? +- [ ] `notebooks/load_feba.ipynb` — ? (duplicate at repo root `load_feba.ipynb` — pick one location) +- [ ] `notebooks/train_taxa_to_media.ipynb` — ? +- [ ] `notebooks/train_taxa_to_media.ipynb_bak` — **delete** + +--- + +## Questions to ask yourself for the ambiguous rows + +For each `?` above: +1. Is anything in the repo already importing/referencing this file? + `grep -r 'basename' .` — if no hits, it's not wired in. +2. When was it last touched? `git log --all --follow -- ` (returns + nothing if never committed anywhere). +3. Is there a matching PR or issue you remember opening? +4. Would losing it be a problem tomorrow? If not, delete. diff --git a/docs/MERGE_CLEANUP.md b/docs/MERGE_CLEANUP.md new file mode 100644 index 00000000..cf6f4e7e --- /dev/null +++ b/docs/MERGE_CLEANUP.md @@ -0,0 +1,129 @@ +# Post-Merge TSV Cleanup + +This document describes what happens when you see this line during +`poetry run kg merge -y merge.yaml`: + +``` +[merge-cleanup] extracting merged-kg.tar.gz to normalize TSVs in place +``` + +## Where it runs + +`kg_microbe/merge_utils/merge_kg.py::_cleanup_merged_outputs()`, invoked from +`load_and_merge()` immediately after `kgx.cli.cli_utils.merge` finishes. The +cleanup is wrapped in a `try/except` so a cleanup failure never masks a +successful merge — it prints `[merge] post-merge cleanup skipped: ` +and proceeds. + +## Why it exists + +KGX's `TsvSink` produces three classes of artifacts we see in practice, and +the cleanup is defensive normalization for each: + +1. **Duplicate header columns** (e.g. `provided_by` x2, `agent_type` x2) when + source files are headerless subsets of each other and column order is + reconstructed from per-record property sets. +2. **Auxiliary columns** that leak through from obograph ingestion — + `subsets`, `meta`, and an edge `id` column — plus the deprecated + `knowledge_source` sitting alongside its biolink 3.x replacement + `primary_knowledge_source`. +3. **Stray `\r` characters** emitted mid-header by `TsvSink` when a source + description contained an embedded CR (seen in ChEBI descriptions). This + corrupts CSV-reader parsing of the merged file downstream — it was the + exact cause of the "subject=`knowledge_level`, object=`meta`" false + positive that `kg-model-review` used to report when it read the stale + `merged-kg_default_edges.tsv`. + +Transform-level schema normalization (each transform writes a canonical +header) removes most causes of (1) and (2). This post-merge step is +idempotent and becomes a no-op when sources are already uniform. It does +**not** fix `\r` upstream because the byte is injected by KGX's sink, not +by the source files. + +## Step-by-step + +For each destination in `merged_graph.destination` in `merge.yaml` whose +`format: tsv`: + +1. **Resolve paths** from the destination's `filename` (e.g. `merged-kg`): + - `nodes_file = output_dir/merged-kg_nodes.tsv` + - `edges_file = output_dir/merged-kg_edges.tsv` + - `archive = output_dir/merged-kg.tar.gz` +2. **Extract if compressed.** When `compression: tar.gz` is set and the + archive exists but the loose TSVs do not, untar `merged-kg.tar.gz` into + `output_dir` so the normalizer can edit files in place. This is the + step that prints: + ``` + [merge-cleanup] extracting merged-kg.tar.gz to normalize TSVs in place + ``` + A flag (`extracted_from_archive`) is remembered so the loose TSVs can be + deleted again after re-archiving (KGX's sink didn't leave them behind, so + neither do we). +3. **Normalize nodes** (`_normalize_nodes_tsv`): + - Read header; strip stray `\r` from every line via `_iter_clean_lines`. + - Plan output columns: canonical order (`id, category, name, description, + xref, provided_by, synonym, deprecated, same_as`), then any unknown + forward-compat columns; drop `subsets, meta, iri`; dedup any repeated + column names by coalescing (first non-empty value wins). + - Log the schema diff: `dropped=[…] added=[…] deduped=[…]`, or + `schema already canonical (no-op)` when nothing changed. + - Rewrite the file atomically via a tempfile `replace`. +4. **Normalize edges** (`_normalize_edges_tsv`): + - Same header cleaning and canonical reordering + (`subject, predicate, object, relation, primary_knowledge_source, + knowledge_level, agent_type`). + - Append the `has_percentage` extension column if present (metatraits). + - Drop `id, meta, knowledge_source`. + - Merge legacy `knowledge_source` into `primary_knowledge_source`: when + `primary_knowledge_source` is empty, fall back to `knowledge_source` on + the same row before dropping the latter. + - Same schema diff log line for edges. +5. **Re-archive** (`_rewrite_tarball`). Write the normalized TSVs into a + temp `*.tar.gz` in the same directory and atomically `shutil.move` it + over `merged-kg.tar.gz`. Files are stored flat (`arcname=f.name`), so the + archive contains `merged-kg_nodes.tsv` and `merged-kg_edges.tsv` at its + root — no nested directory. +6. **Clean up loose files.** If step 2 extracted them, delete them now. + +## Configuration prerequisites + +The cleanup only runs for destinations that are `format: tsv`. The archive +path is `/.tar.gz`, where both fields come from +`merge.yaml`: + +```yaml +configuration: + output_directory: data/merged +merged_graph: + destination: + merged-kg-tsv: + format: tsv + compression: tar.gz + filename: merged-kg +``` + +Given that config, the cleanup will target `data/merged/merged-kg.tar.gz`. + +## How to read the log output + +| Log line | What it means | +|---|---| +| `[merge-cleanup] extracting merged-kg.tar.gz to normalize TSVs in place` | Loose TSVs were missing; archive was untarred so normalizer could edit them. | +| `[merge-cleanup] nodes merged-kg_nodes.tsv: schema already canonical (no-op)` | Transform-level normalization did its job; nothing to fix here. | +| `[merge-cleanup] edges merged-kg_edges.tsv: dropped=['meta'] added=[] deduped=['agent_type']` | Dropped `meta` column, collapsed duplicate `agent_type` into one. | +| `[merge] post-merge cleanup skipped: ` | Non-fatal: merge succeeded, cleanup raised. Investigate the error, but output is still usable (just unnormalized). | + +## Idempotency + +Running cleanup on an already-normalized archive yields two no-op log +lines (nodes + edges) and rewrites the tarball with identical contents. +Safe to invoke repeatedly. + +## Related + +- Source: `kg_microbe/merge_utils/merge_kg.py` +- Constants: `CANONICAL_NODE_HEADER`, `CANONICAL_EDGE_HEADER`, + `EDGE_COLUMNS_TO_DROP`, `NODE_COLUMNS_TO_DROP`, `EDGE_EXTENSION_COLUMNS` + at the top of the same file. +- Downstream: `.claude/skills/kg-model-review/kg_model_review.py` reads the + normalized `merged-kg.tar.gz` via `iter_tsv_from_tar`. diff --git a/docs/metatraits/unmapped_compounds.tsv b/docs/metatraits/unmapped_compounds.tsv new file mode 100644 index 00000000..c3c31db5 --- /dev/null +++ b/docs/metatraits/unmapped_compounds.tsv @@ -0,0 +1,123 @@ +placeholder_id label_token edge_count predicate +kgmicrobe.compound:aburamycin_a aburamycin a 2 biolink:produces +kgmicrobe.compound:abyssomicin_b abyssomicin b 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:abyssomicin_d abyssomicin d 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:abyssomicin_g abyssomicin g 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:abyssomicin_h abyssomicin h 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:achromoviromycin achromoviromycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:actinohivin actinohivin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:actinomycetin actinomycetin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:actinomycin_a actinomycin a 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:actinotiocin actinotiocin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:adenomycin adenomycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:alanosine alanosine 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:alboverticillin alboverticillin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:amphotericin_a amphotericin a 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:angolamycin angolamycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:angustmycin angustmycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:ardacin_a ardacin a 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:ardacin_b ardacin b 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:ardacin_c ardacin c 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:ascosin ascosin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:atrop_abyssomicin_c atrop abyssomicin c 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:avoparcin avoparcin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:azacolutin azacolutin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:azureomycin azureomycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:bacteriocin_isk_1 bacteriocin isk 1 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:bafilomycin bafilomycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:bandamycin bandamycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:beta_lipomycin beta lipomycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:butyricin_7423 butyricin 7423 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:camphomycin camphomycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:canarius canarius 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:candimycin candimycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:candiplanecin candiplanecin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:carcinomycin carcinomycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:caryomycin caryomycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:cellostatin cellostatin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:cephamycin_a cephamycin a 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:cetocycline cetocycline 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:champamycin_b champamycin b 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:chaninin chaninin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:chlororaphin chlororaphin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:cinerubin_a cinerubin a 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:cladomycin cladomycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:collinomycin collinomycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:congocidin congocidin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:cystargin cystargin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:cytovirin cytovirin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:danomycin danomycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:danubomycin danubomycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:decaplanin decaplanin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:destomycin destomycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:dihydro_azathymidine dihydro azathymidine 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:dopsisamine dopsisamine 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:durhamycin durhamycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:dynemicin dynemicin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:e_4_aminostyryl_acetate e 4 aminostyryl acetate 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:etabetacin etabetacin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:etamycin etamycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:ethylenediamine_n_n_prime_disuccinic_acid ethylenediamine n n prime disuccinic acid 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:eurocidin eurocidin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:exfoliatin exfoliatin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:ferroverdin ferroverdin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:flavensomycin flavensomycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:flavofungin flavofungin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:fradicin fradicin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:gardimycin gardimycin 2 biolink:produces +kgmicrobe.compound:geomycin geomycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:glebomycin glebomycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:grasseriomycin grasseriomycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:grisamine grisamine 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:griseolutein_a griseolutein a 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:griseolutein_b griseolutein b 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:halomicin halomicin 2 biolink:produces +kgmicrobe.compound:hitachimycin hitachimycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:hortesin hortesin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:hydro_methylpteroylglutamylglutamic_acid hydro methylpteroylglutamylglutamic acid 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:indochrome indochrome 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:kanchanomycin kanchanomycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:ketomycin ketomycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:kijanimicin kijanimicin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:levorin levorin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:limocrocin limocrocin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:lydimycin lydimycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:miharamycin_a miharamycin a 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:minimycin minimycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:monazomycin monazomycin 2 biolink:produces +kgmicrobe.compound:mycobacidin mycobacidin 3 biolink:produces +kgmicrobe.compound:nocamycin nocamycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:noformicin noformicin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:o_carbamyl_d_serine o carbamyl d serine 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:pactamycin pactamycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:pamamycin pamamycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:phoslactomycin phoslactomycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:phyllomycin phyllomycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:piericidin piericidin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:plicacetin plicacetin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:plumbemycin_a plumbemycin a 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:plumbemycin_b plumbemycin b 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:pluramycin_a pluramycin a 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:poly_l_lysine_polymer poly l lysine polymer 2 biolink:produces +kgmicrobe.compound:primocarcin primocarcin 2 biolink:produces +kgmicrobe.compound:racemomycin_e racemomycin e 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:rhodomycin_a rhodomycin a 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:ristocetin_b ristocetin b 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:rubradirin rubradirin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:sarcidin sarcidin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:setamycin setamycin 2 biolink:produces +kgmicrobe.compound:sporangiomycin sporangiomycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:stallimycin stallimycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:staphylomycin_m1 staphylomycin m1 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:steffimycin steffimycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:synergistin_a synergistin a 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:tertiomycin_a tertiomycin a 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:tertiomycin_b tertiomycin b 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:trans_styrylacetic_acid trans styrylacetic acid 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:transvalencin_a transvalencin a 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:tuberactinamine_a tuberactinamine a 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:tuberactinomycin tuberactinomycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:venturicidin_b venturicidin b 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:viridogrisein viridogrisein 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:vulgamycin vulgamycin 1 biolink:produces +kgmicrobe.compound:xanthocidin xanthocidin 1 biolink:produces diff --git a/docs/metpo/metpo_2026_06_02_missing.tsv b/docs/metpo/metpo_2026_06_02_missing.tsv new file mode 100644 index 00000000..0bba3dc1 --- /dev/null +++ b/docs/metpo/metpo_2026_06_02_missing.tsv @@ -0,0 +1,10 @@ +proposed_id kind label priority subset status +METPO:1007022 class pH minimum tolerance HIGH metpo_proposal_2026_04 absent +METPO:1007023 class pH maximum tolerance HIGH metpo_proposal_2026_04 absent +METPO:1007026 class temperature minimum tolerance HIGH metpo_proposal_2026_04 absent +METPO:1007027 class temperature maximum tolerance HIGH metpo_proposal_2026_04 absent +METPO:1007030 class salinity minimum tolerance HIGH metpo_proposal_2026_04 absent +METPO:1007031 class salinity maximum tolerance HIGH metpo_proposal_2026_04 absent +METPO:2000717 property has growth temperature optimum value CRITICAL metpo_proposal_2026_04 absent +METPO:2000718 property has growth pH optimum value HIGH metpo_proposal_2026_04 absent +METPO:2000719 property has growth salinity optimum value CRITICAL metpo_proposal_2026_04 absent diff --git a/docs/metpo/metpo_2026_06_02_present.tsv b/docs/metpo/metpo_2026_06_02_present.tsv new file mode 100644 index 00000000..38c5f28f --- /dev/null +++ b/docs/metpo/metpo_2026_06_02_present.tsv @@ -0,0 +1,36 @@ +proposed_id kind label_proposed label_release n_diffs diffs +METPO:1007005 class flagellar arrangement flagellar arrangement 3 DEFINITION: proposed='A phenotypic quality describing the arrangement pattern of flagella on a bacterial or archaeal cell. Parent class for METPO:1005031-1005037 (peritrichous, polar, amphitrichous, lophotrichous, monotrichous, lateral, subpolar).' | release='A phenotype characterized by the arrangement pattern of flagella on a bacterial or archaeal cell (e.g. peritrichous, polar, amphitrichous, lophotrichous, monotrichous, lateral, subpolar).' ;; PARENT: proposed=METPO:1000000 | release_parents=['METPO:1000059'] ;; XREFS: proposed_only=['GO:0001539'] | release_only=[] +METPO:1007006 class polytrichous flagellation polytrichous flagellation 1 DEFINITION: proposed='Multiple flagella per cell (typically a tuft); often combined with polar attachment.' | release='A flagellar arrangement in which multiple flagella (typically a tuft) are present per cell, often combined with polar attachment.' +METPO:1007062 class colony morphology colony morphology 3 DEFINITION: proposed='A phenotypic quality describing macroscopic colony characteristics (shape, margin, elevation, surface, color, size).' | release='A phenotype characterized by macroscopic colony characteristics such as shape, margin, elevation, surface, colour, and size.' ;; PARENT: proposed=METPO:1000000 | release_parents=['METPO:1000059'] ;; XREFS: proposed_only=['PATO:0000052'] | release_only=[] +METPO:1007063 class colony shape colony shape 2 DEFINITION: proposed='Subaspect of colony morphology describing the overall macroscopic colony outline as observed on solid medium.' | release='A colony morphology characterized by the overall macroscopic colony outline as observed on solid medium.' ;; XREFS: proposed_only=['PATO:0000052'] | release_only=[] +METPO:1007064 class circular colony circular colony 1 DEFINITION: proposed='Colony with a regular round outline.' | release='A colony shape that has a regular round outline.' +METPO:1007065 class irregular colony irregular colony 1 DEFINITION: proposed='Colony with an irregular (non-round, non-rhizoid) outline.' | release='A colony shape that has an irregular (non-round, non-rhizoid) outline.' +METPO:1007066 class filamentous colony filamentous colony 1 DEFINITION: proposed='Colony with thread-like or filamentous outline.' | release='A colony shape that has a thread-like or filamentous outline.' +METPO:1007067 class punctiform colony punctiform colony 1 DEFINITION: proposed='Very small (pinpoint) colony, typically <1 mm diameter.' | release='A colony shape that is very small (pinpoint), typically <1 mm in diameter.' +METPO:1007068 class rhizoid colony rhizoid colony 1 DEFINITION: proposed='Colony with branching, root-like outline.' | release='A colony shape that has a branching, root-like outline.' +METPO:1007069 class fried-egg-shaped colony fried-egg-shaped colony 1 DEFINITION: proposed='Colony with raised opaque centre and translucent peripheral zone, resembling a fried egg.' | release='A colony shape that has a raised opaque centre and a translucent peripheral zone, resembling a fried egg.' +METPO:1007070 class pressure tolerance pressure tolerance 2 DEFINITION: proposed='A phenotypic quality describing the ability to grow under elevated hydrostatic pressure.' | release='A phenotype characterized by the ability to grow under elevated hydrostatic pressure.' ;; PARENT: proposed=METPO:1000000 | release_parents=['METPO:1000059'] +METPO:1007071 class barophile phenotype barophile phenotype 1 DEFINITION: proposed='An organism that requires or tolerates elevated hydrostatic pressure for growth.' | release='A pressure tolerance in which an organism requires or tolerates elevated hydrostatic pressure for growth.' +METPO:1007072 class radiation tolerance radiation tolerance 2 DEFINITION: proposed='A phenotypic quality describing the ability to withstand ionizing or UV radiation.' | release='A phenotype characterized by the ability to withstand ionizing or UV radiation.' ;; PARENT: proposed=METPO:1000000 | release_parents=['METPO:1000059'] +METPO:1007073 class osmotic tolerance osmotic tolerance 2 DEFINITION: proposed='A phenotypic quality describing the ability to grow under high osmotic pressure (non-NaCl).' | release='A phenotype characterized by the ability to grow under high osmotic pressure (non-NaCl).' ;; PARENT: proposed=METPO:1000000 | release_parents=['METPO:1000059'] +METPO:1007074 class metal tolerance metal tolerance 2 DEFINITION: proposed='A phenotypic quality describing the ability to grow in the presence of elevated metal concentrations.' | release='A phenotype characterized by the ability to grow in the presence of elevated metal concentrations.' ;; PARENT: proposed=METPO:1000000 | release_parents=['METPO:1000059'] +METPO:1007076 class capsule presence capsule presence 3 DEFINITION: proposed='A phenotypic quality describing the presence of an extracellular polysaccharide capsule.' | release='A phenotype characterized by the presence of an extracellular polysaccharide capsule.' ;; PARENT: proposed=METPO:1000000 | release_parents=['METPO:1000059'] ;; XREFS: proposed_only=['GO:0042597'] | release_only=[] +METPO:1007077 class biofilm formation capability biofilm formation capability 3 DEFINITION: proposed='A phenotypic capability describing the ability to form surface-attached biofilms.' | release='A phenotype characterized by the ability to form surface-attached biofilms.' ;; PARENT: proposed=METPO:1000000 | release_parents=['METPO:1000059'] ;; XREFS: proposed_only=['GO:0042710'] | release_only=[] +METPO:1007080 class catalase test catalase test 1 PARENT: proposed=METPO:1000000 | release_parents=['METPO:1000059'] +METPO:1007083 class catalase positive catalase positive 1 XREFS: proposed_only=['GO:0004096'] | release_only=[] +METPO:1007081 class oxidase test oxidase test 1 PARENT: proposed=METPO:1000000 | release_parents=['METPO:1000059'] +METPO:1007085 class oxidase positive oxidase positive 1 XREFS: proposed_only=['GO:0004129'] | release_only=[] +METPO:1007082 class urease test urease test 1 PARENT: proposed=METPO:1000000 | release_parents=['METPO:1000059'] +METPO:1007087 class urease positive urease positive 1 XREFS: proposed_only=['GO:0009039'] | release_only=[] +METPO:1007089 class coagulase activity coagulase activity 2 DEFINITION: proposed='A phenotypic quality describing coagulase enzyme activity (clotting of blood plasma). Diagnostic marker, e.g. for Staphylococcus aureus.' | release='A phenotype characterized by coagulase enzyme activity (clotting of blood plasma); a diagnostic marker, e.g. for Staphylococcus aureus.' ;; PARENT: proposed=METPO:1000000 | release_parents=['METPO:1000059'] +METPO:1007092 class xerophilic phenotype xerophilic phenotype 2 DEFINITION: proposed='A phenotypic quality describing a microbe that thrives in low water-activity environments (typically aw < 0.85). Sibling concept of osmotic and metal tolerance; distinct from halophily and from osmotic tolerance because the limiting factor is water activity (aw) rather than solute concentration.' | release='A phenotype characterized by a microbe that thrives in low water-activity environments (typically aw < 0.85), where the limiting factor is water activity (aw) rather than solute concentration; distinct from halophily and osmotic tolerance.' ;; PARENT: proposed=METPO:1000000 | release_parents=['METPO:1000059'] +METPO:1007093 class epibiont phenotype epibiont phenotype 2 DEFINITION: proposed='A phenotypic quality describing a microbe that lives on the external surface of a host organism or substrate, as distinct from endosymbionts (which live inside the host). Captures host-association mode, not specific host taxonomy.' | release='A phenotype characterized by a microbe that lives on the external surface of a host organism or substrate, as distinct from endosymbionts (which live inside the host); captures host-association mode, not specific host taxonomy.' ;; PARENT: proposed=METPO:1000000 | release_parents=['METPO:1000059'] +METPO:2000067 property isolated from host with quality isolated from host with quality 1 RANGE: proposed=PATO:0000001 | release=METPO:1000188 +METPO:2000068 property isolated from environment with quality isolated from environment with quality 2 "DEFINITION: proposed=""A relation between a microbe and a quality of the environment from which the microbe was isolated. Examples: a microbe isolated from an acidic environment has the relation ` METPO:2000068 PATO:0001429 'acidic'`; a microbe isolated from an anaerobic environment has ` METPO:2000068 PATO:0001456 'anaerobic'`. The relation does not by itself entail that the microbe is acidophilic, anaerobic, etc. as a phenotype — it only records the environment's quality at the time of isolation. Microbe phenotype assertions belong on a separate edge (e.g. METPO:1000615 acidophilic via has_phenotype)."" | release=""A relation between a microbe and a quality of the environment from which the microbe was isolated. Examples: a microbe isolated from an acidic environment has the relation ` METPO:2000068 PATO:0001429 'acidic'`; a microbe isolated from an anaerobic environment has ` METPO:2000068 PATO:0001456 'anaerobic'`. The relation does not by itself entail that the microbe is acidophilic, anaerobic, etc. as a phenotype; it only records the environment's quality at the time of isolation. Microbe phenotype assertions belong on a separate edge (e.g. METPO:1000615 acidophilic via has_phenotype)."" ;; RANGE: proposed=PATO:0000001 | release=METPO:1000188" +METPO:1007084 class catalase negative catalase negative 0 +METPO:1007086 class oxidase negative oxidase negative 0 +METPO:1007088 class urease negative urease negative 0 +METPO:1007090 class coagulase positive coagulase positive 0 +METPO:1007091 class coagulase negative coagulase negative 0 +METPO:2000064 property tolerates tolerates 0 +METPO:2000065 property does not tolerate does not tolerate 0 diff --git a/docs/metpo/metpo_2026_06_02_release_diff.md b/docs/metpo/metpo_2026_06_02_release_diff.md new file mode 100644 index 00000000..fa1f15cd --- /dev/null +++ b/docs/metpo/metpo_2026_06_02_release_diff.md @@ -0,0 +1,190 @@ +# METPO 2026-06-02 release vs. kg-microbe proposal TSVs + +Comparison of the proposed terms in +`mappings/metpo_proposal_classes_robot.tsv` (37 classes) and +`mappings/metpo_proposal_properties_robot.tsv` (7 properties) against the +upstream METPO release tagged `2026-06-02` in +[berkeleybop/metpo](https://github.com/berkeleybop/metpo/releases/tag/2026-06-02) +(metpo.obo, 1455 terms + 132 typedefs). + +Numeric IDs are stable; the release prefix is lowercase `metpo:` while our +proposals use `METPO:` — these are treated as the same CURIE. Numeric ID +ranges seen: classes `1007005-1007093`, object/datatype properties +`2000064-2000719`. + +Companion data files in this directory: + +- `metpo_2026_06_02_missing.tsv` — proposed IDs absent from the release +- `metpo_2026_06_02_present.tsv` — proposed IDs present, with diff column + +Source script (kept under `/tmp` while iterating; rerun whenever a new +METPO release ships): the diff is generated by +`/tmp/metpo-release/diff_proposals.py` taking the two proposal TSVs and a +released `metpo.obo`. + +--- + +## TL;DR + +| Bucket | Count | +|---|---| +| Missing from release | **9** (6 HIGH classes + 2 CRITICAL props + 1 HIGH prop) | +| Present, content differs from proposal | 28 | +| Present, identical to proposal | 7 | + +All 9 missing items belong to the **environmental-tolerance min/max + growth +optimum** family — every proposal in that group failed to land, while every +proposal outside that family landed. This is the most actionable finding: +either the upstream PR didn't include those rows or they were intentionally +deferred, and our metatraits pipeline is the one that needs them. + +--- + +## 1. Missing from the release (9) + +| Proposed ID | Kind | Label | Priority | +|---|---|---|---| +| `METPO:1007022` | class | pH minimum tolerance | HIGH | +| `METPO:1007023` | class | pH maximum tolerance | HIGH | +| `METPO:1007026` | class | temperature minimum tolerance | HIGH | +| `METPO:1007027` | class | temperature maximum tolerance | HIGH | +| `METPO:1007030` | class | salinity minimum tolerance | HIGH | +| `METPO:1007031` | class | salinity maximum tolerance | HIGH | +| `METPO:2000717` | property | has growth temperature optimum value | **CRITICAL** | +| `METPO:2000718` | property | has growth pH optimum value | HIGH | +| `METPO:2000719` | property | has growth salinity optimum value | **CRITICAL** | + +Two clusters: + +1. **Class "min/max tolerance" companions** (6) — proposed as siblings of the + already-released `pH tolerance` / `temperature tolerance` / + `salinity tolerance` quality classes, to anchor the corresponding + datatype properties. +2. **Datatype "growth optimum value" companions** (3) — proposed as + companions to existing class forms `METPO:1000304 temperature optimum`, + `METPO:1000331 pH optimum`, `METPO:1000333 NaCl optimum`. Two are + marked CRITICAL because the metatraits transform currently has nowhere + to attach numeric optima for ~85k taxa. + +**Action:** open a follow-up PR on berkeleybop/metpo proposing these 9 +rows again (they are already in our proposal TSVs at the canonical IDs and +should not need renumbering). + +--- + +## 2. Present with diffs (28) — patterns + +The 28 diffs cluster into four mechanical patterns; no semantic +disagreements were observed. + +### Pattern A — DEF-FORM stylistic rewrite (most diffs) + +Upstream PR +[berkeleybop/metpo#460](https://github.com/berkeleybop/metpo/pull/460) +added a DEF-FORM guardrail that rewrites every textual definition to the +genus-differentia form `"A [characterized by|in which|that] …"`. +Our proposal definitions were written in the older `"A phenotypic quality +describing …"` form and were all rewritten on ingest. + +Examples: + +- `METPO:1007070 pressure tolerance`: + - proposed: `A phenotypic quality describing the ability to grow under elevated hydrostatic pressure.` + - release: `A phenotype characterized by the ability to grow under elevated hydrostatic pressure.` +- `METPO:1007064 circular colony`: + - proposed: `Colony with a regular round outline.` + - release: `A colony shape that has a regular round outline.` + +**No action needed** — release wording is the canonical form going forward; +update our proposal TSV to match the released text so future diffs stay +clean. + +### Pattern B — Parent reassignment to METPO:1000059 (12 classes) + +Every class we proposed under `parent = METPO:1000000` (root) was +re-parented to **`METPO:1000059`** (`phenotype`) in the release. Affected +IDs: `1007005, 1007062, 1007070, 1007072, 1007073, 1007074, 1007076, +1007077, 1007080, 1007081, 1007082, 1007089` (and their descendants +implicitly). + +**Action:** update our proposal TSV to use `METPO:1000059` as the parent +for everything currently at `METPO:1000000`; this is the curator +convention. + +### Pattern C — Cross-reference (xref) drop + +7 cases where we provided a GO or PATO xref that did not survive into the +release: + +| Term | Dropped xref | +|---|---| +| `METPO:1007005 flagellar arrangement` | `GO:0001539` | +| `METPO:1007062 colony morphology` | `PATO:0000052` | +| `METPO:1007063 colony shape` | `PATO:0000052` | +| `METPO:1007076 capsule presence` | `GO:0042597` | +| `METPO:1007077 biofilm formation capability` | `GO:0042710` | +| `METPO:1007083 catalase positive` | `GO:0004096` | +| `METPO:1007085 oxidase positive` | `GO:0004129` | +| `METPO:1007087 urease positive` | `GO:0009039` | + +The release does keep `IAO:0000119` (definition source) xrefs sourced from +OMP / wikidata. The dropped values are all `oboInOwl:hasDbXref` entries — +candidates for re-proposal as `skos:relatedMatch` or +`skos:closeMatch` if the curators want to avoid `hasDbXref` for +non-equivalent terms. + +**Action:** confirm with METPO curators whether these xrefs were dropped +intentionally. If so, re-encode in our local proposal TSV using the +preferred predicate; if not, re-propose. + +### Pattern D — Object-property range narrowed (2 props) + +Both isolation-quality properties had their range tightened: + +| Property | Proposed range | Released range | +|---|---|---| +| `METPO:2000067 isolated from host with quality` | `PATO:0000001` | `METPO:1000188` | +| `METPO:2000068 isolated from environment with quality` | `PATO:0000001` | `METPO:1000188` | + +`METPO:1000188` is the upstream "quality" surrogate (the metpo-internal +class for quality-typed values). Functionally equivalent for the +metatraits transform — our transform writes objects whose category aligns +with this class — but our proposal TSV should be updated so future diffs +stay clean. + +`METPO:2000068` also has a one-word definition tweak (em-dash → semicolon) +which is the same DEF-FORM pattern (A). + +--- + +## 3. Present with no diffs (7) + +These 7 landed verbatim and need no further action: + +- `METPO:1007084` catalase negative +- `METPO:1007086` oxidase negative +- `METPO:1007088` urease negative +- `METPO:1007090` coagulase positive +- `METPO:1007091` coagulase negative +- `METPO:2000064` tolerates +- `METPO:2000065` does not tolerate + +(Note: the *positive* siblings catalase/oxidase/urease all match except for +the dropped GO xref — pattern C above.) + +--- + +## Recommended next steps + +1. **Re-propose the 9 missing terms** as a single PR to berkeleybop/metpo + covering the env-tolerance min/max class pairs and growth-optimum + datatype properties. Two of these are CRITICAL for the metatraits + transform. +2. **Sync our proposal TSVs** with the released text/parent/range so the + next release diff is clean — purely mechanical edits driven by + patterns A/B/D above. +3. **Confirm xref policy** with METPO curators (pattern C); either drop + the GO/PATO xrefs from our proposal TSV or convert them to the + curator-approved predicate. +4. **Bump the kg-microbe METPO ingest** to consume the 2026-06-02 release + once the missing 9 terms ship. diff --git a/kg_microbe/transform_utils/bacdive/metabolite_mapping.json b/kg_microbe/transform_utils/bacdive/metabolite_mapping.json new file mode 100644 index 00000000..994fbaca --- /dev/null +++ b/kg_microbe/transform_utils/bacdive/metabolite_mapping.json @@ -0,0 +1,195 @@ +{ + "CHEBI:86455": "optochin", + "CHEBI:28971": "ampicillin", + "CHEBI:17698": "chloramphenicol", + "CHEBI:6472": "lincomycin", + "CHEBI:7507": "neomycin", + "CHEBI:28368": "novobiocin", + "CHEBI:17076": "streptomycin", + 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kg_bacdive

The undirected graph kg_bacdive has 2.72M nodes and 2.93M edges. The graph contains 18.85K connected components (of which 18.67K are disconnected nodes), with the largest one containing 2.70M nodes and the smallest one containing a single node. The RAM requirements for the nodes and edges data structures are 323.50MB and 45.20MB respectively.

Degree centrality

The minimum node degree is 0, the maximum node degree is 43.71K, the mode degree is 1, the mean degree is 2.16 and the node degree median is 1.

The nodes with the highest degree centrality are NCBITaxon:500585 (degree 43.71K), NCBITaxon:329961 (degree 43.41K), NCBITaxon:114727 (degree 36.13K), NCBITaxon:119210 (degree 35.31K) and NCBITaxon:49928 (degree 33.70K).

Topological Oddities

A topological oddity is a set of nodes in the graph that may be derived by an error during the generation of the edge list of the graph and, depending on the task, could bias the results of topology-based models. In the following paragraph, we will describe the detected topological oddities.

Singleton nodes

A singleton node is a node disconnected from all other nodes. We have detected 18.67K singleton nodes in the graph, involving a total of 18.67K nodes (0.69%). The detected singleton nodes are:

And other 18.65K singleton nodes.

Node tuples

A node tuple is a connected component composed of two nodes. We have detected 175 node tuples in the graph, involving a total of 350 nodes (0.01%) and 175 edges. The detected node tuples are:

  • Node tuple containing the nodes mediadive.medium:C109 and mediadive.solution:6100.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.solution:6061 and mediadive.medium:C70.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.solution:5366 and mediadive.medium:J1233.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.solution:5301 and mediadive.medium:J1188.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.medium:J1145 and mediadive.solution:5253.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.solution:5049 and mediadive.medium:J1008.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.medium:J986 and mediadive.solution:5016.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.solution:5011 and mediadive.medium:J982.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.solution:4888 and mediadive.medium:J894.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.solution:4836 and mediadive.medium:J856.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.solution:4800 and mediadive.medium:J836.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.medium:J818 and mediadive.solution:4772.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.solution:4738 and mediadive.medium:J789.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.solution:4722 and mediadive.medium:J775.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.solution:4682 and mediadive.medium:J746.

And other 160 node tuples.

Isomorphic node groups

Isomorphic node groups are nodes with exactly the same neighbours, node types, edge types and weights (if present in the graph). Nodes in such groups are topologically indistinguishable, that is swapping their ID would not change the graph topology. We have detected 144 isomorphic node groups in the graph, involving a total of 313 nodes (0.01%) and 6.20K edges (0.11%), with the largest one involving 4 nodes and 100 edges. The detected isomorphic node groups, sorted by decreasing size, are:

  1. Group with 4 nodes (degree 25): mediadive.solution:668, mediadive.solution:666, mediadive.solution:669 and mediadive.solution:667.

    2. \n", + "

  2. Group with 2 nodes (degree 48): mediadive.solution:3890 and mediadive.solution:3891.

    3. \n", + "

  3. Group with 3 nodes (degree 31): mediadive.solution:3316, mediadive.solution:3317 and mediadive.solution:3318.

    4. \n", + "

  4. Group with 3 nodes (degree 30): mediadive.solution:457, mediadive.solution:456 and mediadive.solution:458.

    5. \n", + "

  5. Group with 3 nodes (degree 27): mediadive.solution:2123, mediadive.solution:2124 and mediadive.solution:2122.

    6. \n", + "

  6. Group with 2 nodes (degree 40): mediadive.solution:5570 and mediadive.solution:5571.

    7. \n", + "

  7. Group with 3 nodes (degree 25): mediadive.solution:421, mediadive.solution:420 and mediadive.solution:422.

    8. \n", + "

  8. Group with 2 nodes (degree 37): mediadive.solution:5725 and mediadive.solution:5726.

    9. \n", + "

  9. Group with 2 nodes (degree 37): mediadive.solution:3575 and mediadive.solution:3574.

    10. \n", + "

  10. Group with 3 nodes (degree 24): mediadive.solution:3309, mediadive.solution:3310 and mediadive.solution:3311.

    11. \n", + "

  11. Group with 3 nodes (degree 23): mediadive.solution:1499, mediadive.solution:1500 and mediadive.solution:1498.

    12. \n", + "

  12. Group with 4 nodes (degree 17): mediadive.solution:1754, mediadive.solution:1755, mediadive.solution:1756 and mediadive.solution:1753.

    13. \n", + "

  13. Group with 3 nodes (degree 22): mediadive.solution:1491, mediadive.solution:1489 and mediadive.solution:1490.

    14. \n", + "

  14. Group with 3 nodes (degree 22): mediadive.solution:2505, mediadive.solution:2506 and mediadive.solution:2508.

    15. \n", + "

  15. Group with 3 nodes (degree 21): mediadive.solution:1119, mediadive.solution:1120 and mediadive.solution:1118.

And other 129 isomorphic node groups.

Dendritic trees

A dendritic tree is a tree-like structure starting from a root node that is part of another strongly connected component. We have detected 2.65K dendritic trees in the graph, involving a total of 2.26M nodes (83.15%) and 4.52M edges (77.09%), with the largest one involving 1.96M nodes and 3.92M edges. The detected dendritic trees, sorted by decreasing size, are:

  1. Dendritic tree starting from the root node NCBITaxon:131567 (degree 4), and containing 1.96M nodes, with a maximal depth of 36, which are NCBITaxon:2759 (degree 22), NCBITaxon:1 (degree 4), NCBITaxon:2598132, NCBITaxon:2608240 (degree 4) and NCBITaxon:2611352 (degree 8).

    2. \n", + "

  2. Dendritic tree starting from the root node NCBITaxon:49928 (degree 33.70K), and containing 33.70K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1001001, NCBITaxon:1001168, NCBITaxon:1003102, NCBITaxon:1007206 and NCBITaxon:1007213.

    3. \n", + "

  3. Dendritic tree starting from the root node NCBITaxon:2 (degree 35), and containing 31.86K nodes, with a maximal depth of 10, which are NCBITaxon:2323 (degree 25), NCBITaxon:3071909 (degree 3), NCBITaxon:3031715, NCBITaxon:3039652 (degree 3) and NCBITaxon:1802340 (degree 3).

    4. \n", + "

  4. Dendritic tree starting from the root node NCBITaxon:2593676 (degree 22.06K), and containing 22.05K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1005096, NCBITaxon:1006893, NCBITaxon:1007599, NCBITaxon:1007614 and NCBITaxon:1009461.

    5. \n", + "

  5. Dendritic tree starting from the root node NCBITaxon:2613769 (degree 4.96K), and containing 4.96K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1004093, NCBITaxon:1004362, NCBITaxon:1006904, NCBITaxon:1007551 and NCBITaxon:1029650.

    6. \n", + "

  6. Dendritic tree starting from the root node NCBITaxon:28211 (degree 25), and containing 4.93K nodes, with a maximal depth of 5, which are NCBITaxon:1921002 (degree 7), NCBITaxon:2066484 (degree 3), NCBITaxon:1191478 (degree 5), NCBITaxon:54526 (degree 6) and NCBITaxon:47925 (degree 601).

And other 2.64K dendritic trees.

Stars

A star is a tree with a maximal depth of one, where nodes with maximal unique degree one are connected to a central root node with a high degree. We have detected 5 stars in the graph, involving a total of 46 nodes and 82 edges, with the largest one involving 34 nodes and 66 edges. The detected stars, sorted by decreasing size, are:

  1. Star starting from the root node OBO:NCBITaxon#_taxonomic_rank (degree 33), and containing 34 nodes, with a maximal depth of 1, which are NCBITaxon:family, NCBITaxon:phylum, NCBITaxon:subkingdom, NCBITaxon:superkingdom and NCBITaxon:infraorder.

    2. \n", + "

  2. Star starting from the root node mediadive.solution:3766 (degree 2), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 1, which are mediadive.medium:J126 and mediadive.ingredient:1633.

    3. \n", + "

  3. Star starting from the root node mediadive.medium:J996 (degree 2), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 1, which are mediadive.solution:5031 and mediadive.solution:5030.

    4. \n", + "

  4. Star starting from the root node mediadive.solution:3748 (degree 2), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 1, which are mediadive.medium:J111 and CAS-RN:264622-58-4.

    5. \n", + "

  5. Star starting from the root node mediadive.solution:6049 (degree 2), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 1, which are mediadive.medium:C58 and mediadive.ingredient:2359.

Dendritic stars

A dendritic star is a dendritic tree with a maximal depth of one, where nodes with maximal unique degree one are connected to a central root node with high degree and inside a strongly connected component. We have detected 2.79K dendritic stars in the graph, involving a total of 288.37K nodes (10.61%) and 576.73K edges (9.84%), with the largest one involving 30.01K nodes and 60.02K edges. The detected dendritic stars, sorted by decreasing size, are:

  1. Dendritic star starting from the root node NCBITaxon:185979 (degree 30.02K), and containing 30.01K nodes, with a maximal depth of 1, which are NCBITaxon:1000454, NCBITaxon:1003382, NCBITaxon:1005872, NCBITaxon:1005915 and NCBITaxon:1007254.

    2. \n", + "

  2. Dendritic star starting from the root node NCBITaxon:2614977 (degree 13.28K), and containing 13.28K nodes, with a maximal depth of 1, which are NCBITaxon:1001886, NCBITaxon:1001893, NCBITaxon:1004318, NCBITaxon:1004325 and NCBITaxon:1004332.

    3. \n", + "

  3. Dendritic star starting from the root node NCBITaxon:2631580 (degree 9.15K), and containing 9.14K nodes, with a maximal depth of 1, which are NCBITaxon:100227, NCBITaxon:103735, NCBITaxon:1041696, NCBITaxon:1041704 and NCBITaxon:1043190.

    4. \n", + "

  4. Dendritic star starting from the root node NCBITaxon:2613784 (degree 6.66K), and containing 6.66K nodes, with a maximal depth of 1, which are NCBITaxon:1001353, NCBITaxon:1002549, NCBITaxon:1002557, NCBITaxon:1002565 and NCBITaxon:1002573.

    5. \n", + "

  5. Dendritic star starting from the root node CHEBI:16670 (degree 6.36K), and containing 6.32K nodes, with a maximal depth of 1, which are CHEBI:107049, CHEBI:112938, CHEBI:120962, CHEBI:125409 and CHEBI:125492.

    6. \n", + "

  6. Dendritic star starting from the root node NCBITaxon:235627 (degree 5.76K), and containing 5.76K nodes, with a maximal depth of 1, which are NCBITaxon:1004340, NCBITaxon:1004543, NCBITaxon:1007993, NCBITaxon:1010737 and NCBITaxon:1010745.

And other 2.79K dendritic stars.

Dendritic tendril stars

A dendritic tendril star is a dendritic tree with a depth greater than one, where the arms of the star are tendrils. We have detected 299 dendritic tendril stars in the graph, involving a total of 47.38K nodes (1.74%) and 94.75K edges (1.62%), with the largest one involving 27.61K nodes and 55.21K edges. The detected dendritic tendril stars, sorted by decreasing size, are:

  1. Dendritic tendril star starting from the root node NCBITaxon:196821 (degree 27.61K), and containing 27.61K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1000010, NCBITaxon:1001299, NCBITaxon:1002660, NCBITaxon:1004899 and NCBITaxon:1005315.

    2. \n", + "

  2. Dendritic tendril star starting from the root node NCBITaxon:2609290 (degree 4.72K), and containing 4.72K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1002620, NCBITaxon:1002652, NCBITaxon:1027962, NCBITaxon:1030103 and NCBITaxon:1034221.

    3. \n", + "

  3. Dendritic tendril star starting from the root node NCBITaxon:185978 (degree 4.20K), and containing 4.19K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1003833, NCBITaxon:1004551, NCBITaxon:1005807, NCBITaxon:1005814 and NCBITaxon:1005858.

    4. \n", + "

  4. Dendritic tendril star starting from the root node NCBITaxon:196869 (degree 3.79K), and containing 3.79K nodes, with a maximal depth of 4, which are NCBITaxon:1004348, NCBITaxon:1009006, NCBITaxon:1029908, NCBITaxon:1035325 and NCBITaxon:1037875.

    5. \n", + "

  5. Dendritic tendril star starting from the root node CHEBI:50699 (degree 1.96K), and containing 1.89K nodes, with a maximal depth of 2, which are CHEBI:142633, CHEBI:146056, CHEBI:146063, CHEBI:146079 and CHEBI:146117.

    6. \n", + "

  6. Dendritic tendril star starting from the root node CHEBI:64674 (degree 605), and containing 539 nodes, with a maximal depth of 3, which are CHEBI:136466, CHEBI:136474, CHEBI:137216, CHEBI:169690 and CHEBI:170077.

And other 293 dendritic tendril stars.

Tendrils

A tendril is a path starting from a node of degree one, connected to a strongly connected component. We have detected 3.54K tendrils in the graph, involving a total of 4.00K nodes (0.15%) and 7.99K edges (0.14%), with the largest one involving 3 nodes and 6 edges. The detected tendrils, sorted by decreasing size, are:

  1. Tendril starting from the root node NCBITaxon:3071002 (degree 3), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 3, which are NCBITaxon:32631, NCBITaxon:1434687 and NCBITaxon:1434688.

    2. \n", + "

  2. Tendril starting from the root node CHEBI:16152 (degree 7), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 3, which are CHEBI:145877, CHEBI:145878 and CHEBI:145879.

    3. \n", + "

  3. Tendril starting from the root node CHEBI:64431 (degree 11), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 3, which are CHEBI:145312, CHEBI:145313 and CHEBI:145314.

    4. \n", + "

  4. Tendril starting from the root node CHEBI:85834 (degree 3), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 3, which are CHEBI:145306, CHEBI:145307 and CHEBI:145229.

    5. \n", + "

  5. Tendril starting from the root node NCBITaxon:1313210 (degree 3), and containing 2 nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1678695 and NCBITaxon:1678696.

    6. \n", + "

  6. Tendril starting from the root node NCBITaxon:1505233 (degree 3), and containing 2 nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:2663013 and NCBITaxon:2663014.

And other 3.54K tendrils.

" + ], + "text/plain": [ + "

kg_bacdive

The undirected graph kg_bacdive has 2.72M nodes and 2.93M edges. The graph contains 18.85K connected components (of which 18.67K are disconnected nodes), with the largest one containing 2.70M nodes and the smallest one containing a single node. The RAM requirements for the nodes and edges data structures are 323.50MB and 45.20MB respectively.

Degree centrality

The minimum node degree is 0, the maximum node degree is 43.71K, the mode degree is 1, the mean degree is 2.16 and the node degree median is 1.

The nodes with the highest degree centrality are NCBITaxon:500585 (degree 43.71K), NCBITaxon:329961 (degree 43.41K), NCBITaxon:114727 (degree 36.13K), NCBITaxon:119210 (degree 35.31K) and NCBITaxon:49928 (degree 33.70K).

Topological Oddities

A topological oddity is a set of nodes in the graph that may be derived by an error during the generation of the edge list of the graph and, depending on the task, could bias the results of topology-based models. In the following paragraph, we will describe the detected topological oddities.

Singleton nodes

A singleton node is a node disconnected from all other nodes. We have detected 18.67K singleton nodes in the graph, involving a total of 18.67K nodes (0.69%). The detected singleton nodes are:

And other 18.65K singleton nodes.

Node tuples

A node tuple is a connected component composed of two nodes. We have detected 175 node tuples in the graph, involving a total of 350 nodes (0.01%) and 175 edges. The detected node tuples are:

  • Node tuple containing the nodes mediadive.medium:C109 and mediadive.solution:6100.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.solution:6061 and mediadive.medium:C70.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.solution:5366 and mediadive.medium:J1233.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.solution:5301 and mediadive.medium:J1188.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.medium:J1145 and mediadive.solution:5253.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.solution:5049 and mediadive.medium:J1008.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.medium:J986 and mediadive.solution:5016.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.solution:5011 and mediadive.medium:J982.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.solution:4888 and mediadive.medium:J894.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.solution:4836 and mediadive.medium:J856.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.solution:4800 and mediadive.medium:J836.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.medium:J818 and mediadive.solution:4772.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.solution:4738 and mediadive.medium:J789.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.solution:4722 and mediadive.medium:J775.

    • \n", + "

  • Node tuple containing the nodes mediadive.solution:4682 and mediadive.medium:J746.

And other 160 node tuples.

Isomorphic node groups

Isomorphic node groups are nodes with exactly the same neighbours, node types, edge types and weights (if present in the graph). Nodes in such groups are topologically indistinguishable, that is swapping their ID would not change the graph topology. We have detected 144 isomorphic node groups in the graph, involving a total of 313 nodes (0.01%) and 6.20K edges (0.11%), with the largest one involving 4 nodes and 100 edges. The detected isomorphic node groups, sorted by decreasing size, are:

  1. Group with 4 nodes (degree 25): mediadive.solution:668, mediadive.solution:666, mediadive.solution:669 and mediadive.solution:667.

    2. \n", + "

  2. Group with 2 nodes (degree 48): mediadive.solution:3890 and mediadive.solution:3891.

    3. \n", + "

  3. Group with 3 nodes (degree 31): mediadive.solution:3316, mediadive.solution:3317 and mediadive.solution:3318.

    4. \n", + "

  4. Group with 3 nodes (degree 30): mediadive.solution:457, mediadive.solution:456 and mediadive.solution:458.

    5. \n", + "

  5. Group with 3 nodes (degree 27): mediadive.solution:2123, mediadive.solution:2124 and mediadive.solution:2122.

    6. \n", + "

  6. Group with 2 nodes (degree 40): mediadive.solution:5570 and mediadive.solution:5571.

    7. \n", + "

  7. Group with 3 nodes (degree 25): mediadive.solution:421, mediadive.solution:420 and mediadive.solution:422.

    8. \n", + "

  8. Group with 2 nodes (degree 37): mediadive.solution:5725 and mediadive.solution:5726.

    9. \n", + "

  9. Group with 2 nodes (degree 37): mediadive.solution:3575 and mediadive.solution:3574.

    10. \n", + "

  10. Group with 3 nodes (degree 24): mediadive.solution:3309, mediadive.solution:3310 and mediadive.solution:3311.

    11. \n", + "

  11. Group with 3 nodes (degree 23): mediadive.solution:1499, mediadive.solution:1500 and mediadive.solution:1498.

    12. \n", + "

  12. Group with 4 nodes (degree 17): mediadive.solution:1754, mediadive.solution:1755, mediadive.solution:1756 and mediadive.solution:1753.

    13. \n", + "

  13. Group with 3 nodes (degree 22): mediadive.solution:1491, mediadive.solution:1489 and mediadive.solution:1490.

    14. \n", + "

  14. Group with 3 nodes (degree 22): mediadive.solution:2505, mediadive.solution:2506 and mediadive.solution:2508.

    15. \n", + "

  15. Group with 3 nodes (degree 21): mediadive.solution:1119, mediadive.solution:1120 and mediadive.solution:1118.

And other 129 isomorphic node groups.

Dendritic trees

A dendritic tree is a tree-like structure starting from a root node that is part of another strongly connected component. We have detected 2.65K dendritic trees in the graph, involving a total of 2.26M nodes (83.15%) and 4.52M edges (77.09%), with the largest one involving 1.96M nodes and 3.92M edges. The detected dendritic trees, sorted by decreasing size, are:

  1. Dendritic tree starting from the root node NCBITaxon:131567 (degree 4), and containing 1.96M nodes, with a maximal depth of 36, which are NCBITaxon:2759 (degree 22), NCBITaxon:1 (degree 4), NCBITaxon:2598132, NCBITaxon:2608240 (degree 4) and NCBITaxon:2611352 (degree 8).

    2. \n", + "

  2. Dendritic tree starting from the root node NCBITaxon:49928 (degree 33.70K), and containing 33.70K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1001001, NCBITaxon:1001168, NCBITaxon:1003102, NCBITaxon:1007206 and NCBITaxon:1007213.

    3. \n", + "

  3. Dendritic tree starting from the root node NCBITaxon:2 (degree 35), and containing 31.86K nodes, with a maximal depth of 10, which are NCBITaxon:2323 (degree 25), NCBITaxon:3071909 (degree 3), NCBITaxon:3031715, NCBITaxon:3039652 (degree 3) and NCBITaxon:1802340 (degree 3).

    4. \n", + "

  4. Dendritic tree starting from the root node NCBITaxon:2593676 (degree 22.06K), and containing 22.05K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1005096, NCBITaxon:1006893, NCBITaxon:1007599, NCBITaxon:1007614 and NCBITaxon:1009461.

    5. \n", + "

  5. Dendritic tree starting from the root node NCBITaxon:2613769 (degree 4.96K), and containing 4.96K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1004093, NCBITaxon:1004362, NCBITaxon:1006904, NCBITaxon:1007551 and NCBITaxon:1029650.

    6. \n", + "

  6. Dendritic tree starting from the root node NCBITaxon:28211 (degree 25), and containing 4.93K nodes, with a maximal depth of 5, which are NCBITaxon:1921002 (degree 7), NCBITaxon:2066484 (degree 3), NCBITaxon:1191478 (degree 5), NCBITaxon:54526 (degree 6) and NCBITaxon:47925 (degree 601).

And other 2.64K dendritic trees.

Stars

A star is a tree with a maximal depth of one, where nodes with maximal unique degree one are connected to a central root node with a high degree. We have detected 5 stars in the graph, involving a total of 46 nodes and 82 edges, with the largest one involving 34 nodes and 66 edges. The detected stars, sorted by decreasing size, are:

  1. Star starting from the root node OBO:NCBITaxon#_taxonomic_rank (degree 33), and containing 34 nodes, with a maximal depth of 1, which are NCBITaxon:family, NCBITaxon:phylum, NCBITaxon:subkingdom, NCBITaxon:superkingdom and NCBITaxon:infraorder.

    2. \n", + "

  2. Star starting from the root node mediadive.solution:3766 (degree 2), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 1, which are mediadive.medium:J126 and mediadive.ingredient:1633.

    3. \n", + "

  3. Star starting from the root node mediadive.medium:J996 (degree 2), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 1, which are mediadive.solution:5031 and mediadive.solution:5030.

    4. \n", + "

  4. Star starting from the root node mediadive.solution:3748 (degree 2), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 1, which are mediadive.medium:J111 and CAS-RN:264622-58-4.

    5. \n", + "

  5. Star starting from the root node mediadive.solution:6049 (degree 2), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 1, which are mediadive.medium:C58 and mediadive.ingredient:2359.

Dendritic stars

A dendritic star is a dendritic tree with a maximal depth of one, where nodes with maximal unique degree one are connected to a central root node with high degree and inside a strongly connected component. We have detected 2.79K dendritic stars in the graph, involving a total of 288.37K nodes (10.61%) and 576.73K edges (9.84%), with the largest one involving 30.01K nodes and 60.02K edges. The detected dendritic stars, sorted by decreasing size, are:

  1. Dendritic star starting from the root node NCBITaxon:185979 (degree 30.02K), and containing 30.01K nodes, with a maximal depth of 1, which are NCBITaxon:1000454, NCBITaxon:1003382, NCBITaxon:1005872, NCBITaxon:1005915 and NCBITaxon:1007254.

    2. \n", + "

  2. Dendritic star starting from the root node NCBITaxon:2614977 (degree 13.28K), and containing 13.28K nodes, with a maximal depth of 1, which are NCBITaxon:1001886, NCBITaxon:1001893, NCBITaxon:1004318, NCBITaxon:1004325 and NCBITaxon:1004332.

    3. \n", + "

  3. Dendritic star starting from the root node NCBITaxon:2631580 (degree 9.15K), and containing 9.14K nodes, with a maximal depth of 1, which are NCBITaxon:100227, NCBITaxon:103735, NCBITaxon:1041696, NCBITaxon:1041704 and NCBITaxon:1043190.

    4. \n", + "

  4. Dendritic star starting from the root node NCBITaxon:2613784 (degree 6.66K), and containing 6.66K nodes, with a maximal depth of 1, which are NCBITaxon:1001353, NCBITaxon:1002549, NCBITaxon:1002557, NCBITaxon:1002565 and NCBITaxon:1002573.

    5. \n", + "

  5. Dendritic star starting from the root node CHEBI:16670 (degree 6.36K), and containing 6.32K nodes, with a maximal depth of 1, which are CHEBI:107049, CHEBI:112938, CHEBI:120962, CHEBI:125409 and CHEBI:125492.

    6. \n", + "

  6. Dendritic star starting from the root node NCBITaxon:235627 (degree 5.76K), and containing 5.76K nodes, with a maximal depth of 1, which are NCBITaxon:1004340, NCBITaxon:1004543, NCBITaxon:1007993, NCBITaxon:1010737 and NCBITaxon:1010745.

And other 2.79K dendritic stars.

Dendritic tendril stars

A dendritic tendril star is a dendritic tree with a depth greater than one, where the arms of the star are tendrils. We have detected 299 dendritic tendril stars in the graph, involving a total of 47.38K nodes (1.74%) and 94.75K edges (1.62%), with the largest one involving 27.61K nodes and 55.21K edges. The detected dendritic tendril stars, sorted by decreasing size, are:

  1. Dendritic tendril star starting from the root node NCBITaxon:196821 (degree 27.61K), and containing 27.61K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1000010, NCBITaxon:1001299, NCBITaxon:1002660, NCBITaxon:1004899 and NCBITaxon:1005315.

    2. \n", + "

  2. Dendritic tendril star starting from the root node NCBITaxon:2609290 (degree 4.72K), and containing 4.72K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1002620, NCBITaxon:1002652, NCBITaxon:1027962, NCBITaxon:1030103 and NCBITaxon:1034221.

    3. \n", + "

  3. Dendritic tendril star starting from the root node NCBITaxon:185978 (degree 4.20K), and containing 4.19K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1003833, NCBITaxon:1004551, NCBITaxon:1005807, NCBITaxon:1005814 and NCBITaxon:1005858.

    4. \n", + "

  4. Dendritic tendril star starting from the root node NCBITaxon:196869 (degree 3.79K), and containing 3.79K nodes, with a maximal depth of 4, which are NCBITaxon:1004348, NCBITaxon:1009006, NCBITaxon:1029908, NCBITaxon:1035325 and NCBITaxon:1037875.

    5. \n", + "

  5. Dendritic tendril star starting from the root node CHEBI:50699 (degree 1.96K), and containing 1.89K nodes, with a maximal depth of 2, which are CHEBI:142633, CHEBI:146056, CHEBI:146063, CHEBI:146079 and CHEBI:146117.

    6. \n", + "

  6. Dendritic tendril star starting from the root node CHEBI:64674 (degree 605), and containing 539 nodes, with a maximal depth of 3, which are CHEBI:136466, CHEBI:136474, CHEBI:137216, CHEBI:169690 and CHEBI:170077.

And other 293 dendritic tendril stars.

Tendrils

A tendril is a path starting from a node of degree one, connected to a strongly connected component. We have detected 3.54K tendrils in the graph, involving a total of 4.00K nodes (0.15%) and 7.99K edges (0.14%), with the largest one involving 3 nodes and 6 edges. The detected tendrils, sorted by decreasing size, are:

  1. Tendril starting from the root node NCBITaxon:3071002 (degree 3), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 3, which are NCBITaxon:32631, NCBITaxon:1434687 and NCBITaxon:1434688.

    2. \n", + "

  2. Tendril starting from the root node CHEBI:16152 (degree 7), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 3, which are CHEBI:145877, CHEBI:145878 and CHEBI:145879.

    3. \n", + "

  3. Tendril starting from the root node CHEBI:64431 (degree 11), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 3, which are CHEBI:145312, CHEBI:145313 and CHEBI:145314.

    4. \n", + "

  4. Tendril starting from the root node CHEBI:85834 (degree 3), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 3, which are CHEBI:145306, CHEBI:145307 and CHEBI:145229.

    5. \n", + "

  5. Tendril starting from the root node NCBITaxon:1313210 (degree 3), and containing 2 nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1678695 and NCBITaxon:1678696.

    6. \n", + "

  6. Tendril starting from the root node NCBITaxon:1505233 (degree 3), and containing 2 nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:2663013 and NCBITaxon:2663014.

And other 3.54K tendrils.

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'CHEBI:1100',\n", + " 'CHEBI:11005',\n", + " 'CHEBI:11026',\n", + " 'CHEBI:11031',\n", + " 'CHEBI:11042',\n", + " 'CHEBI:1105',\n", + " 'CHEBI:11055',\n", + " 'CHEBI:11068',\n", + " 'CHEBI:11073',\n", + " 'CHEBI:11086',\n", + " 'CHEBI:11134',\n", + " 'CHEBI:11145',\n", + " 'CHEBI:11148',\n", + " 'CHEBI:1117',\n", + " 'CHEBI:11175',\n", + " 'CHEBI:11183',\n", + " 'CHEBI:11199',\n", + " 'CHEBI:11201',\n", + " 'CHEBI:11204',\n", + " 'CHEBI:11207',\n", + " 'CHEBI:11215',\n", + " 'CHEBI:11220',\n", + " 'CHEBI:11236',\n", + " 'CHEBI:11244',\n", + " 'CHEBI:112504',\n", + " 'CHEBI:11252',\n", + " 'CHEBI:11268',\n", + " 'CHEBI:11278',\n", + " 'CHEBI:11283',\n", + " 'CHEBI:11296',\n", + " 'CHEBI:11306',\n", + " 'CHEBI:11311',\n", + " 'CHEBI:11319',\n", + " 'CHEBI:11324',\n", + " 'CHEBI:11337',\n", + " 'CHEBI:11342',\n", + " 'CHEBI:11345',\n", + " 'CHEBI:11350',\n", + " 'CHEBI:11358',\n", + " 'CHEBI:11363',\n", + " 'CHEBI:11395',\n", + " 'CHEBI:1140',\n", + " 'CHEBI:11405',\n", + " 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This would use the sklearn\n", + " # implementation, which is terribly slow. Therefore, we force it to use the Euclidean distance\n", + " # and therefore the Multicore TSNE implementation (when available).\n", + " decomposition_kwargs=dict(metric=\"euclidean\")\n", + ")\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "id": "cbb71fa4-0fa3-4ecd-9ac9-2d0a49ed0e3c", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "%%time\n", + "vis.fit_nodes(Node2VecSkipGramEnsmallen_embedding)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "id": "0c736c2e-fe6a-4187-adb3-7f1256773422", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "%%time\n", + "vis.plot_connected_components()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "id": "175b3b8e-615a-4bf9-8422-a5e5395f9b24", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "vis.plot_node_ontologies()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "id": "1d6db5f2-1ed2-482d-8a64-40d95c384e76", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + 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+ "###probably SLOW too\n", + "%%time\n", + "from grape.embedders import DeepWalkSkipGramEnsmallen\n", + "\n", + "model = DeepWalkSkipGramEnsmallen(\n", + " normalize_by_degree=True\n", + ")\n", + "\n", + "degree_normalized_deepwalk_embedding = model.fit_transform(kg_microbe)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "id": "120c8423-ab4f-48e4-9aa0-6113d7d07a40", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.10.11" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 5 +} diff --git a/notebooks/kg_microbe_embedding_withoutput.ipynb b/notebooks/kg_microbe_embedding_withoutput.ipynb new file mode 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"\u001b[1m[\u001b[0m\u001b[34;49mnotice\u001b[0m\u001b[1;39;49m]\u001b[0m\u001b[39;49m A new release of pip is available: \u001b[0m\u001b[31;49m23.0.1\u001b[0m\u001b[39;49m -> \u001b[0m\u001b[32;49m23.3.1\u001b[0m\n", + "\u001b[1m[\u001b[0m\u001b[34;49mnotice\u001b[0m\u001b[1;39;49m]\u001b[0m\u001b[39;49m To update, run: \u001b[0m\u001b[32;49mpip install --upgrade pip\u001b[0m\n" + ] + } + ], + "source": [ + "!pip install graphviz" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "id": "b27d9788-9fef-4f47-8144-6711ff0b16e9", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "#either run THIS ... or ... the cell BELOW!\n", + "\n", + "from grape.datasets.kghub import KGMicrobe\n", + "\n", + "kg_microbe = KGMicrobe()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "id": "8a71b53f-7614-4595-9fa8-1a7f0d15022b", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from grape import Graph\n", + "\n", + "kg_microbe = Graph.from_csv(\n", + " # Edges related parameters\n", + "\n", + " ## The path to the edges list tsv\n", + " edge_path=edge_path,\n", + " ## Set the tab as the separator between values\n", + " edge_list_separator=\"\\t\",\n", + " ## The first rows should NOT be used as the columns names\n", + " edge_list_header=True,\n", + " ## The source nodes are in the first nodes\n", + " sources_column=\"subject\",\n", + " #sources_column_number=1,\n", + " ## The destination nodes are in the second column\n", + " destinations_column=\"object\",\n", + " #destinations_column_number=4,\n", + " ## Both source and destinations columns use numeric node_ids instead of node names\n", + " edge_list_numeric_node_ids=False,\n", + " ## The weights are in the third column\n", + " weights_column_number=None,\n", + "\n", + " #edge_type_path=edge_path,\n", + " edge_list_edge_types_column=\"predicate\", \n", + "\n", + " # Nodes related parameters\n", + " ## The path to the nodes list tsv\n", + " node_path=node_path,\n", + " ## Set the tab as the 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kg_microbe

The undirected multigraph kg_microbe has 1.07M heterogeneous nodes and 1.45M heterogeneous edges. The graph contains 28.03K connected components (of which 27.83K are disconnected nodes), with the largest one containing 1.04M nodes and the smallest one containing a single node. The RAM requirements for the nodes and edges data structures are 131.90MB and 20.16MB respectively.

Degree centrality

The minimum node degree is 0, the maximum node degree is 33.70K, the mode degree is 1, the mean degree is 2.72 and the node degree median is 1.

The nodes with the highest degree centrality are NCBITaxon:49928 (degree 33.70K and node type biolink:OrganismTaxon), NCBITaxon:185979 (degree 30.02K and node type biolink:OrganismTaxon), NCBITaxon:196821 (degree 27.61K and node type biolink:OrganismTaxon), NCBITaxon:48479 (degree 24.11K and node type biolink:OrganismTaxon) and NCBITaxon:2593676 (degree 22.06K and node type biolink:OrganismTaxon).

Node types

The graph has 19 node types, of which the 10 most common are biolink:OrganismTaxon (815.97K nodes, 76.40%), biolink:ChemicalSubstance (184.56K nodes, 17.28%), biolink:BiologicalProcess (30.66K nodes, 2.87%), biolink:MolecularActivity (12.54K nodes, 1.17%), biolink:OntologyClass (9.16K nodes, 0.86%), biolink:ChemicalEntity (9.16K nodes, 0.86%), biolink:CellularComponent (4.49K nodes, 0.42%), biolink:AnatomicalEntity (592 nodes, 0.06%), biolink:ChemicalEntity|biolink:ChemicalSubstance (507 nodes, 0.05%) and biolink:ChemicalRole|biolink:ChemicalSubstance (228 nodes, 0.02%). The RAM requirement for the node types data structure is 68.36MB.

Singleton node types

Singleton node types are node types that are assigned exclusively to a single node, making the node type relatively meaningless, as it adds no more information than the node name itself. The graph contains a singleton node type, which is biolink:EnvironmentalFeature|biolink:OrganismTaxon (node NCBITaxon:1 (degree 628 and node type biolink:EnvironmentalFeature|biolink:OrganismTaxon)).

Edge types

The graph has 12 edge types, of which the 10 most common are biolink:subclass_of (2.26M edges, 77.86%), biolink:related_to (200.27K edges, 6.89%), biolink:has_part (192.78K edges, 6.64%), biolink:capable_of (137.18K edges, 4.72%), biolink:location_of (53.30K edges, 1.83%), biolink:has_phenotype (39.45K edges, 1.36%), biolink:occurs_in (17.19K edges, 0.59%), biolink:has_chemical_role (2.07K edges, 0.07%), biolink:subPropertyOf (426 edges, 0.01%) and biolink:interacts_with (178 edges). The RAM requirement for the edge types data structure is 11.62MB.

Topological Oddities

A topological oddity is a set of nodes in the graph that may be derived by an error during the generation of the edge list of the graph and, depending on the task, could bias the results of topology-based models. In the following paragraph, we will describe the detected topological oddities.

Singleton nodes

A singleton node is a node disconnected from all other nodes. We have detected 27.83K singleton nodes in the graph, involving a total of 27.83K nodes (2.61%). The detected singleton nodes are:

And other 27.82K singleton nodes.

Chains

A chain is a path of nodes with unique degree 2, that is ignoring self-loop and multi-edges, connecting two strongly connected components of the graph. We have detected a single chain in the graph, involving a total of 13 nodes and 12 edges, with the largest one involving 13 nodes and 12 edges.

Node tuples

A node tuple is a connected component composed of two nodes. We have detected 183 node tuples in the graph, involving a total of 366 nodes (0.03%) and 183 edges. The detected node tuples are:

And other 168 node tuples.

Isomorphic node groups

Isomorphic node groups are nodes with exactly the same neighbours, node types, edge types and weights (if present in the graph). Nodes in such groups are topologically indistinguishable, that is swapping their ID would not change the graph topology. We have detected 151 isomorphic node groups in the graph, involving a total of 327 nodes (0.03%) and 6.80K edges (0.23%), with the largest one involving 4 nodes and 354 edges. The detected isomorphic node groups, sorted by decreasing size, are:

  1. Group with 2 nodes (degree 177 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.ingredient:1855 and mediadive.ingredient:1856.

    2. \n", + "

  2. Group with 2 nodes (degree 66 and node type biolink:BiologicalProcess): traits.pathways:anoxygenic_photoautotrophy and traits.pathways:photoautotrophy.

    3. \n", + "

  3. Group with 4 nodes (degree 25 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:668, mediadive.solution:669, mediadive.solution:667 and mediadive.solution:666.

    4. \n", + "

  4. Group with 2 nodes (degree 48 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:3890 and mediadive.solution:3891.

    5. \n", + "

  5. Group with 3 nodes (degree 31 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:3316, mediadive.solution:3318 and mediadive.solution:3317.

    6. \n", + "

  6. Group with 3 nodes (degree 30 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:457, mediadive.solution:458 and mediadive.solution:456.

    7. \n", + "

  7. Group with 3 nodes (degree 27 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:2124, mediadive.solution:2123 and mediadive.solution:2122.

    8. \n", + "

  8. Group with 2 nodes (degree 40 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:5570 and mediadive.solution:5571.

    9. \n", + "

  9. Group with 3 nodes (degree 25 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:420, mediadive.solution:422 and mediadive.solution:421.

    10. \n", + "

  10. Group with 2 nodes (degree 37 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:3575 and mediadive.solution:3574.

    11. \n", + "

  11. Group with 2 nodes (degree 37 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:5725 and mediadive.solution:5726.

    12. \n", + "

  12. Group with 3 nodes (degree 24 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:3310, mediadive.solution:3311 and mediadive.solution:3309.

    13. \n", + "

  13. Group with 3 nodes (degree 23 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:1499, mediadive.solution:1498 and mediadive.solution:1500.

    14. \n", + "

  14. Group with 4 nodes (degree 17 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:1754, mediadive.solution:1756, mediadive.solution:1753 and mediadive.solution:1755.

    15. \n", + "

  15. Group with 3 nodes (degree 22 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:2508, mediadive.solution:2506 and mediadive.solution:2505.

And other 136 isomorphic node groups.

Dendritic trees

A dendritic tree is a tree-like structure starting from a root node that is part of another strongly connected component. We have detected 3.40K dendritic trees in the graph, involving a total of 467.76K nodes (43.80%) and 935.52K edges (32.21%), with the largest one involving 193.01K nodes and 386.01K edges. The detected dendritic trees, sorted by decreasing size, are:

  1. Dendritic tree starting from the root node NCBITaxon:4751 (degree 7), and containing 193.01K nodes, with a maximal depth of 16, which are NCBITaxon:451864 (degree 6), NCBITaxon:57731 (degree 100), NCBITaxon:584652 (degree 3), NCBITaxon:89443 (degree 11.67K) and NCBITaxon:112252 (degree 11). Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    2. \n", + "

  2. Dendritic tree starting from the root node NCBITaxon:2759 (degree 23), and containing 58.39K nodes, with a maximal depth of 13, which are NCBITaxon:2489521, NCBITaxon:2763 (degree 8), NCBITaxon:2608109 (degree 3), NCBITaxon:2795258 (degree 3) and NCBITaxon:554296 (degree 4). Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    3. \n", + "

  3. Dendritic tree starting from the root node NCBITaxon:49928 (degree 33.70K), and containing 33.70K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1003103, NCBITaxon:1007202, NCBITaxon:1007217, NCBITaxon:1007224 and NCBITaxon:1007231. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    4. \n", + "

  4. Dendritic tree starting from the root node NCBITaxon:48479 (degree 24.11K), and containing 26.21K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1004095, NCBITaxon:1004103, NCBITaxon:1004111, NCBITaxon:1004119 and NCBITaxon:1004127. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    5. \n", + "

  5. Dendritic tree starting from the root node NCBITaxon:2593676 (degree 22.06K), and containing 21.91K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1001154, NCBITaxon:1002205, NCBITaxon:1006892, NCBITaxon:1007062 and NCBITaxon:1007491. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    6. \n", + "

  6. Dendritic tree starting from the root node NCBITaxon:2613769 (degree 4.96K), and containing 4.91K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1004362, NCBITaxon:1007551, NCBITaxon:1026809, NCBITaxon:1028235 and NCBITaxon:1029620. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

And other 3.40K dendritic trees.

Stars

A star is a tree with a maximal depth of one, where nodes with maximal unique degree one are connected to a central root node with a high degree. We have detected 5 stars in the graph, involving a total of 46 nodes and 82 edges, with the largest one involving 34 nodes and 66 edges. The detected stars, sorted by decreasing size, are:

  1. Star starting from the root node OBO:NCBITaxon#_taxonomic_rank (degree 33 and node type biolink:OntologyClass), and containing 34 nodes, with a maximal depth of 1, which are NCBITaxon:kingdom (node type biolink:OrganismTaxon), NCBITaxon:subcohort (node type biolink:OrganismTaxon), NCBITaxon:subtribe (node type biolink:OrganismTaxon), OBO:NCBITaxon#_species_group (node type biolink:OntologyClass) and NCBITaxon:forma (node type biolink:OrganismTaxon). Its nodes have 2 node types, which are biolink:OrganismTaxon (31 nodes) and biolink:OntologyClass (2 nodes). Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    2. \n", + "

  2. Star starting from the root node RO:0001000 (degree 2), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 1, which are RO:0001001 and ENVO:01003004. Its nodes have a single node type, which is biolink:OntologyClass. Its edges have 2 edge types, which are biolink:inverseOf and biolink:subPropertyOf.

    3. \n", + "

  3. Star starting from the root node RO:0002479 (degree 2), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 1, which are RO:0002231 and RO:0002232. Its nodes have a single node type, which is biolink:OntologyClass. Its edges have a single edge type, which is biolink:subPropertyOf.

    4. \n", + "

  4. Star starting from the root node mediadive.solution:3748 (degree 2), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 1, which are mediadive.medium:J111 and CAS-RN:264622-58-4. Its nodes have a single node type, which is biolink:ChemicalEntity. Its edges have a single edge type, which is biolink:has_part.

    5. \n", + "

  5. Star starting from the root node mediadive.medium:J996 (degree 2), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 1, which are mediadive.solution:5030 and mediadive.solution:5031. Its nodes have a single node type, which is biolink:ChemicalEntity. Its edges have a single edge type, which is biolink:has_part.

Dendritic stars

A dendritic star is a dendritic tree with a maximal depth of one, where nodes with maximal unique degree one are connected to a central root node with high degree and inside a strongly connected component. We have detected 4.39K dendritic stars in the graph, involving a total of 356.91K nodes (33.42%) and 713.82K edges (24.58%), with the largest one involving 29.95K nodes and 59.90K edges. The detected dendritic stars, sorted by decreasing size, are:

  1. Dendritic star starting from the root node NCBITaxon:185979 (degree 30.02K), and containing 29.95K nodes, with a maximal depth of 1, which are NCBITaxon:1000449, NCBITaxon:1002109, NCBITaxon:1002685, NCBITaxon:1002810 and NCBITaxon:1003340. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    2. \n", + "

  2. Dendritic star starting from the root node NCBITaxon:2614977 (degree 13.28K), and containing 13.27K nodes, with a maximal depth of 1, which are NCBITaxon:1001889, NCBITaxon:1001897, NCBITaxon:1004313, NCBITaxon:1004321 and NCBITaxon:1004329. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    3. \n", + "

  3. Dendritic star starting from the root node NCBITaxon:2631580 (degree 9.15K), and containing 9.11K nodes, with a maximal depth of 1, which are NCBITaxon:100230, NCBITaxon:1009687, NCBITaxon:103738, NCBITaxon:1041696 and NCBITaxon:1041704. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    4. \n", + "

  4. Dendritic star starting from the root node NCBITaxon:2613784 (degree 6.66K), and containing 6.61K nodes, with a maximal depth of 1, which are NCBITaxon:1001350, NCBITaxon:1002555, NCBITaxon:1002563, NCBITaxon:1002571 and NCBITaxon:1002579. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    5. \n", + "

  5. Dendritic star starting from the root node CHEBI:16670 (degree 6.36K), and containing 6.32K nodes, with a maximal depth of 1, which are CHEBI:113540, CHEBI:119940, CHEBI:125532, CHEBI:135686 and CHEBI:135829. Its nodes have a single node type, which is biolink:ChemicalSubstance. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    6. \n", + "

  6. Dendritic star starting from the root node NCBITaxon:235627 (degree 5.76K), and containing 5.73K nodes, with a maximal depth of 1, which are NCBITaxon:1004338, NCBITaxon:1004544, NCBITaxon:1005149, NCBITaxon:1010737 and NCBITaxon:1010745. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

And other 4.39K dendritic stars.

Dendritic tendril stars

A dendritic tendril star is a dendritic tree with a depth greater than one, where the arms of the star are tendrils. We have detected 573 dendritic tendril stars in the graph, involving a total of 45.08K nodes (4.22%) and 90.16K edges (3.10%), with the largest one involving 27.44K nodes and 54.88K edges. The detected dendritic tendril stars, sorted by decreasing size, are:

  1. Dendritic tendril star starting from the root node NCBITaxon:196821 (degree 27.61K), and containing 27.44K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1000010, NCBITaxon:1001298, NCBITaxon:1001555, NCBITaxon:1002659 and NCBITaxon:1003384. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    2. \n", + "

  2. Dendritic tendril star starting from the root node CHEBI:50699 (degree 1.96K), and containing 1.89K nodes, with a maximal depth of 2, which are CHEBI:140851, CHEBI:146039, CHEBI:146491, CHEBI:146565 and CHEBI:146697. Its nodes have a single node type, which is biolink:ChemicalSubstance. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    3. \n", + "

  3. Dendritic tendril star starting from the root node NCBITaxon:36866 (degree 1.83K), and containing 1.82K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:100119, NCBITaxon:1010661, NCBITaxon:1052064, NCBITaxon:1070138 and NCBITaxon:1093227. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    4. \n", + "

  4. Dendritic tendril star starting from the root node NCBITaxon:2608887 (degree 1.79K), and containing 1.74K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1006915, NCBITaxon:1084488, NCBITaxon:1084496, NCBITaxon:1133784 and NCBITaxon:1141414. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    5. \n", + "

  5. Dendritic tendril star starting from the root node NCBITaxon:1280 (degree 4.65K), and containing 1.59K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1075077, NCBITaxon:1194085, NCBITaxon:1216958, NCBITaxon:1268292 and NCBITaxon:1288966. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    6. \n", + "

  6. Dendritic tendril star starting from the root node NCBITaxon:1126 (degree 1.02K), and containing 1.01K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1009696, NCBITaxon:1050227, NCBITaxon:1051976, NCBITaxon:1079716 and NCBITaxon:1079915. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

And other 567 dendritic tendril stars.

Free-floating chains

A free-floating chain is a tree with maximal degree two. We have detected a single free-floating chain in the graph, involving a total of 4 nodes and 6 edges.

Tendrils

A tendril is a path starting from a node of degree one, connected to a strongly connected component. We have detected 5.20K tendrils in the graph, involving a total of 5.99K nodes (0.56%) and 11.97K edges (0.41%), with the largest one involving 9 nodes and 18 edges. The detected tendrils, sorted by decreasing size, are:

  1. Tendril starting from the root node NCBITaxon:32524 (degree 3), and containing 9 nodes, with a maximal depth of 9, which are NCBITaxon:8457, NCBITaxon:32561, NCBITaxon:1329799, NCBITaxon:8492 and NCBITaxon:436486. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    2. \n", + "

  2. Tendril starting from the root node PO:0000003 (degree 5), and containing 6 nodes, with a maximal depth of 6, which are FOODON:03411013, FOODON:03411048, FOODON:03411009, FOODON:03411016 and FOODON:03412344. Its nodes have a single node type, which is biolink:OntologyClass. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    3. \n", + "

  3. Tendril starting from the root node RO:0000052 (degree 6), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 3, which are RO:0002314, RO:0002502 and RO:0002503. Its nodes have a single node type, which is biolink:OntologyClass. Its edges have a single edge type, which is biolink:subPropertyOf.

    4. \n", + "

  4. Tendril starting from the root node NCBITaxon:2793120 (degree 3), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 3, which are NCBITaxon:2793121, NCBITaxon:2793122 and NCBITaxon:2339232. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    5. \n", + "

  5. Tendril starting from the root node CHEBI:85834 (degree 3), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 3, which are CHEBI:145306, CHEBI:145307 and CHEBI:145229. Its nodes have a single node type, which is biolink:ChemicalSubstance. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    6. \n", + "

  6. Tendril starting from the root node NCBITaxon:3071002 (degree 3), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 3, which are NCBITaxon:32631, NCBITaxon:1434687 and NCBITaxon:1434688. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

And other 5.20K tendrils.

" + ], + "text/plain": [ + "

kg_microbe

The undirected multigraph kg_microbe has 1.07M heterogeneous nodes and 1.45M heterogeneous edges. The graph contains 28.03K connected components (of which 27.83K are disconnected nodes), with the largest one containing 1.04M nodes and the smallest one containing a single node. The RAM requirements for the nodes and edges data structures are 131.90MB and 20.16MB respectively.

Degree centrality

The minimum node degree is 0, the maximum node degree is 33.70K, the mode degree is 1, the mean degree is 2.72 and the node degree median is 1.

The nodes with the highest degree centrality are NCBITaxon:49928 (degree 33.70K and node type biolink:OrganismTaxon), NCBITaxon:185979 (degree 30.02K and node type biolink:OrganismTaxon), NCBITaxon:196821 (degree 27.61K and node type biolink:OrganismTaxon), NCBITaxon:48479 (degree 24.11K and node type biolink:OrganismTaxon) and NCBITaxon:2593676 (degree 22.06K and node type biolink:OrganismTaxon).

Node types

The graph has 19 node types, of which the 10 most common are biolink:OrganismTaxon (815.97K nodes, 76.40%), biolink:ChemicalSubstance (184.56K nodes, 17.28%), biolink:BiologicalProcess (30.66K nodes, 2.87%), biolink:MolecularActivity (12.54K nodes, 1.17%), biolink:OntologyClass (9.16K nodes, 0.86%), biolink:ChemicalEntity (9.16K nodes, 0.86%), biolink:CellularComponent (4.49K nodes, 0.42%), biolink:AnatomicalEntity (592 nodes, 0.06%), biolink:ChemicalEntity|biolink:ChemicalSubstance (507 nodes, 0.05%) and biolink:ChemicalRole|biolink:ChemicalSubstance (228 nodes, 0.02%). The RAM requirement for the node types data structure is 68.36MB.

Singleton node types

Singleton node types are node types that are assigned exclusively to a single node, making the node type relatively meaningless, as it adds no more information than the node name itself. The graph contains a singleton node type, which is biolink:EnvironmentalFeature|biolink:OrganismTaxon (node NCBITaxon:1 (degree 628 and node type biolink:EnvironmentalFeature|biolink:OrganismTaxon)).

Edge types

The graph has 12 edge types, of which the 10 most common are biolink:subclass_of (2.26M edges, 77.86%), biolink:related_to (200.27K edges, 6.89%), biolink:has_part (192.78K edges, 6.64%), biolink:capable_of (137.18K edges, 4.72%), biolink:location_of (53.30K edges, 1.83%), biolink:has_phenotype (39.45K edges, 1.36%), biolink:occurs_in (17.19K edges, 0.59%), biolink:has_chemical_role (2.07K edges, 0.07%), biolink:subPropertyOf (426 edges, 0.01%) and biolink:interacts_with (178 edges). The RAM requirement for the edge types data structure is 11.62MB.

Topological Oddities

A topological oddity is a set of nodes in the graph that may be derived by an error during the generation of the edge list of the graph and, depending on the task, could bias the results of topology-based models. In the following paragraph, we will describe the detected topological oddities.

Singleton nodes

A singleton node is a node disconnected from all other nodes. We have detected 27.83K singleton nodes in the graph, involving a total of 27.83K nodes (2.61%). The detected singleton nodes are:

And other 27.82K singleton nodes.

Chains

A chain is a path of nodes with unique degree 2, that is ignoring self-loop and multi-edges, connecting two strongly connected components of the graph. We have detected a single chain in the graph, involving a total of 13 nodes and 12 edges, with the largest one involving 13 nodes and 12 edges.

Node tuples

A node tuple is a connected component composed of two nodes. We have detected 183 node tuples in the graph, involving a total of 366 nodes (0.03%) and 183 edges. The detected node tuples are:

And other 168 node tuples.

Isomorphic node groups

Isomorphic node groups are nodes with exactly the same neighbours, node types, edge types and weights (if present in the graph). Nodes in such groups are topologically indistinguishable, that is swapping their ID would not change the graph topology. We have detected 151 isomorphic node groups in the graph, involving a total of 327 nodes (0.03%) and 6.80K edges (0.23%), with the largest one involving 4 nodes and 354 edges. The detected isomorphic node groups, sorted by decreasing size, are:

  1. Group with 2 nodes (degree 177 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.ingredient:1855 and mediadive.ingredient:1856.

    2. \n", + "

  2. Group with 2 nodes (degree 66 and node type biolink:BiologicalProcess): traits.pathways:anoxygenic_photoautotrophy and traits.pathways:photoautotrophy.

    3. \n", + "

  3. Group with 4 nodes (degree 25 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:668, mediadive.solution:669, mediadive.solution:667 and mediadive.solution:666.

    4. \n", + "

  4. Group with 2 nodes (degree 48 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:3890 and mediadive.solution:3891.

    5. \n", + "

  5. Group with 3 nodes (degree 31 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:3316, mediadive.solution:3318 and mediadive.solution:3317.

    6. \n", + "

  6. Group with 3 nodes (degree 30 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:457, mediadive.solution:458 and mediadive.solution:456.

    7. \n", + "

  7. Group with 3 nodes (degree 27 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:2124, mediadive.solution:2123 and mediadive.solution:2122.

    8. \n", + "

  8. Group with 2 nodes (degree 40 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:5570 and mediadive.solution:5571.

    9. \n", + "

  9. Group with 3 nodes (degree 25 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:420, mediadive.solution:422 and mediadive.solution:421.

    10. \n", + "

  10. Group with 2 nodes (degree 37 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:3575 and mediadive.solution:3574.

    11. \n", + "

  11. Group with 2 nodes (degree 37 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:5725 and mediadive.solution:5726.

    12. \n", + "

  12. Group with 3 nodes (degree 24 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:3310, mediadive.solution:3311 and mediadive.solution:3309.

    13. \n", + "

  13. Group with 3 nodes (degree 23 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:1499, mediadive.solution:1498 and mediadive.solution:1500.

    14. \n", + "

  14. Group with 4 nodes (degree 17 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:1754, mediadive.solution:1756, mediadive.solution:1753 and mediadive.solution:1755.

    15. \n", + "

  15. Group with 3 nodes (degree 22 and node type biolink:ChemicalEntity): mediadive.solution:2508, mediadive.solution:2506 and mediadive.solution:2505.

And other 136 isomorphic node groups.

Dendritic trees

A dendritic tree is a tree-like structure starting from a root node that is part of another strongly connected component. We have detected 3.40K dendritic trees in the graph, involving a total of 467.76K nodes (43.80%) and 935.52K edges (32.21%), with the largest one involving 193.01K nodes and 386.01K edges. The detected dendritic trees, sorted by decreasing size, are:

  1. Dendritic tree starting from the root node NCBITaxon:4751 (degree 7), and containing 193.01K nodes, with a maximal depth of 16, which are NCBITaxon:451864 (degree 6), NCBITaxon:57731 (degree 100), NCBITaxon:584652 (degree 3), NCBITaxon:89443 (degree 11.67K) and NCBITaxon:112252 (degree 11). Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    2. \n", + "

  2. Dendritic tree starting from the root node NCBITaxon:2759 (degree 23), and containing 58.39K nodes, with a maximal depth of 13, which are NCBITaxon:2489521, NCBITaxon:2763 (degree 8), NCBITaxon:2608109 (degree 3), NCBITaxon:2795258 (degree 3) and NCBITaxon:554296 (degree 4). Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    3. \n", + "

  3. Dendritic tree starting from the root node NCBITaxon:49928 (degree 33.70K), and containing 33.70K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1003103, NCBITaxon:1007202, NCBITaxon:1007217, NCBITaxon:1007224 and NCBITaxon:1007231. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    4. \n", + "

  4. Dendritic tree starting from the root node NCBITaxon:48479 (degree 24.11K), and containing 26.21K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1004095, NCBITaxon:1004103, NCBITaxon:1004111, NCBITaxon:1004119 and NCBITaxon:1004127. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    5. \n", + "

  5. Dendritic tree starting from the root node NCBITaxon:2593676 (degree 22.06K), and containing 21.91K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1001154, NCBITaxon:1002205, NCBITaxon:1006892, NCBITaxon:1007062 and NCBITaxon:1007491. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    6. \n", + "

  6. Dendritic tree starting from the root node NCBITaxon:2613769 (degree 4.96K), and containing 4.91K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1004362, NCBITaxon:1007551, NCBITaxon:1026809, NCBITaxon:1028235 and NCBITaxon:1029620. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

And other 3.40K dendritic trees.

Stars

A star is a tree with a maximal depth of one, where nodes with maximal unique degree one are connected to a central root node with a high degree. We have detected 5 stars in the graph, involving a total of 46 nodes and 82 edges, with the largest one involving 34 nodes and 66 edges. The detected stars, sorted by decreasing size, are:

  1. Star starting from the root node OBO:NCBITaxon#_taxonomic_rank (degree 33 and node type biolink:OntologyClass), and containing 34 nodes, with a maximal depth of 1, which are NCBITaxon:kingdom (node type biolink:OrganismTaxon), NCBITaxon:subcohort (node type biolink:OrganismTaxon), NCBITaxon:subtribe (node type biolink:OrganismTaxon), OBO:NCBITaxon#_species_group (node type biolink:OntologyClass) and NCBITaxon:forma (node type biolink:OrganismTaxon). Its nodes have 2 node types, which are biolink:OrganismTaxon (31 nodes) and biolink:OntologyClass (2 nodes). Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    2. \n", + "

  2. Star starting from the root node RO:0001000 (degree 2), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 1, which are RO:0001001 and ENVO:01003004. Its nodes have a single node type, which is biolink:OntologyClass. Its edges have 2 edge types, which are biolink:inverseOf and biolink:subPropertyOf.

    3. \n", + "

  3. Star starting from the root node RO:0002479 (degree 2), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 1, which are RO:0002231 and RO:0002232. Its nodes have a single node type, which is biolink:OntologyClass. Its edges have a single edge type, which is biolink:subPropertyOf.

    4. \n", + "

  4. Star starting from the root node mediadive.solution:3748 (degree 2), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 1, which are mediadive.medium:J111 and CAS-RN:264622-58-4. Its nodes have a single node type, which is biolink:ChemicalEntity. Its edges have a single edge type, which is biolink:has_part.

    5. \n", + "

  5. Star starting from the root node mediadive.medium:J996 (degree 2), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 1, which are mediadive.solution:5030 and mediadive.solution:5031. Its nodes have a single node type, which is biolink:ChemicalEntity. Its edges have a single edge type, which is biolink:has_part.

Dendritic stars

A dendritic star is a dendritic tree with a maximal depth of one, where nodes with maximal unique degree one are connected to a central root node with high degree and inside a strongly connected component. We have detected 4.39K dendritic stars in the graph, involving a total of 356.91K nodes (33.42%) and 713.82K edges (24.58%), with the largest one involving 29.95K nodes and 59.90K edges. The detected dendritic stars, sorted by decreasing size, are:

  1. Dendritic star starting from the root node NCBITaxon:185979 (degree 30.02K), and containing 29.95K nodes, with a maximal depth of 1, which are NCBITaxon:1000449, NCBITaxon:1002109, NCBITaxon:1002685, NCBITaxon:1002810 and NCBITaxon:1003340. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    2. \n", + "

  2. Dendritic star starting from the root node NCBITaxon:2614977 (degree 13.28K), and containing 13.27K nodes, with a maximal depth of 1, which are NCBITaxon:1001889, NCBITaxon:1001897, NCBITaxon:1004313, NCBITaxon:1004321 and NCBITaxon:1004329. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    3. \n", + "

  3. Dendritic star starting from the root node NCBITaxon:2631580 (degree 9.15K), and containing 9.11K nodes, with a maximal depth of 1, which are NCBITaxon:100230, NCBITaxon:1009687, NCBITaxon:103738, NCBITaxon:1041696 and NCBITaxon:1041704. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    4. \n", + "

  4. Dendritic star starting from the root node NCBITaxon:2613784 (degree 6.66K), and containing 6.61K nodes, with a maximal depth of 1, which are NCBITaxon:1001350, NCBITaxon:1002555, NCBITaxon:1002563, NCBITaxon:1002571 and NCBITaxon:1002579. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    5. \n", + "

  5. Dendritic star starting from the root node CHEBI:16670 (degree 6.36K), and containing 6.32K nodes, with a maximal depth of 1, which are CHEBI:113540, CHEBI:119940, CHEBI:125532, CHEBI:135686 and CHEBI:135829. Its nodes have a single node type, which is biolink:ChemicalSubstance. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    6. \n", + "

  6. Dendritic star starting from the root node NCBITaxon:235627 (degree 5.76K), and containing 5.73K nodes, with a maximal depth of 1, which are NCBITaxon:1004338, NCBITaxon:1004544, NCBITaxon:1005149, NCBITaxon:1010737 and NCBITaxon:1010745. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

And other 4.39K dendritic stars.

Dendritic tendril stars

A dendritic tendril star is a dendritic tree with a depth greater than one, where the arms of the star are tendrils. We have detected 573 dendritic tendril stars in the graph, involving a total of 45.08K nodes (4.22%) and 90.16K edges (3.10%), with the largest one involving 27.44K nodes and 54.88K edges. The detected dendritic tendril stars, sorted by decreasing size, are:

  1. Dendritic tendril star starting from the root node NCBITaxon:196821 (degree 27.61K), and containing 27.44K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1000010, NCBITaxon:1001298, NCBITaxon:1001555, NCBITaxon:1002659 and NCBITaxon:1003384. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    2. \n", + "

  2. Dendritic tendril star starting from the root node CHEBI:50699 (degree 1.96K), and containing 1.89K nodes, with a maximal depth of 2, which are CHEBI:140851, CHEBI:146039, CHEBI:146491, CHEBI:146565 and CHEBI:146697. Its nodes have a single node type, which is biolink:ChemicalSubstance. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    3. \n", + "

  3. Dendritic tendril star starting from the root node NCBITaxon:36866 (degree 1.83K), and containing 1.82K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:100119, NCBITaxon:1010661, NCBITaxon:1052064, NCBITaxon:1070138 and NCBITaxon:1093227. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    4. \n", + "

  4. Dendritic tendril star starting from the root node NCBITaxon:2608887 (degree 1.79K), and containing 1.74K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1006915, NCBITaxon:1084488, NCBITaxon:1084496, NCBITaxon:1133784 and NCBITaxon:1141414. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    5. \n", + "

  5. Dendritic tendril star starting from the root node NCBITaxon:1280 (degree 4.65K), and containing 1.59K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1075077, NCBITaxon:1194085, NCBITaxon:1216958, NCBITaxon:1268292 and NCBITaxon:1288966. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    6. \n", + "

  6. Dendritic tendril star starting from the root node NCBITaxon:1126 (degree 1.02K), and containing 1.01K nodes, with a maximal depth of 2, which are NCBITaxon:1009696, NCBITaxon:1050227, NCBITaxon:1051976, NCBITaxon:1079716 and NCBITaxon:1079915. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

And other 567 dendritic tendril stars.

Free-floating chains

A free-floating chain is a tree with maximal degree two. We have detected a single free-floating chain in the graph, involving a total of 4 nodes and 6 edges.

Tendrils

A tendril is a path starting from a node of degree one, connected to a strongly connected component. We have detected 5.20K tendrils in the graph, involving a total of 5.99K nodes (0.56%) and 11.97K edges (0.41%), with the largest one involving 9 nodes and 18 edges. The detected tendrils, sorted by decreasing size, are:

  1. Tendril starting from the root node NCBITaxon:32524 (degree 3), and containing 9 nodes, with a maximal depth of 9, which are NCBITaxon:8457, NCBITaxon:32561, NCBITaxon:1329799, NCBITaxon:8492 and NCBITaxon:436486. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    2. \n", + "

  2. Tendril starting from the root node PO:0000003 (degree 5), and containing 6 nodes, with a maximal depth of 6, which are FOODON:03411013, FOODON:03411048, FOODON:03411009, FOODON:03411016 and FOODON:03412344. Its nodes have a single node type, which is biolink:OntologyClass. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    3. \n", + "

  3. Tendril starting from the root node RO:0000052 (degree 6), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 3, which are RO:0002314, RO:0002502 and RO:0002503. Its nodes have a single node type, which is biolink:OntologyClass. Its edges have a single edge type, which is biolink:subPropertyOf.

    4. \n", + "

  4. Tendril starting from the root node NCBITaxon:2793120 (degree 3), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 3, which are NCBITaxon:2793121, NCBITaxon:2793122 and NCBITaxon:2339232. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    5. \n", + "

  5. Tendril starting from the root node CHEBI:85834 (degree 3), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 3, which are CHEBI:145306, CHEBI:145307 and CHEBI:145229. Its nodes have a single node type, which is biolink:ChemicalSubstance. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

    6. \n", + "

  6. Tendril starting from the root node NCBITaxon:3071002 (degree 3), and containing 3 nodes, with a maximal depth of 3, which are NCBITaxon:32631, NCBITaxon:1434687 and NCBITaxon:1434688. Its nodes have a single node type, which is biolink:OrganismTaxon. Its edges have a single edge type, which is biolink:subclass_of.

And other 5.20K tendrils.

" + ] + }, + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "kg_microbe" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "id": "f31a9a00-7f74-47be-9086-13feac93be04", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "%%time\n", + "import time\n", + "import threading\n", + "\n", + "def elapsed_time_counter(interval):\n", + " start_time = time.time()\n", + " while True:\n", + " current_time = time.time()\n", + " elapsed_time = current_time - start_time\n", + " print(f\"{elapsed_time:.2f} seconds\")\n", + " time.sleep(interval)\n", + " \n", + "interval = 60 # Update every X second\n", + "\n", + "# Create a thread for the elapsed time counter\n", + "counter_thread = threading.Thread(target=elapsed_time_counter, args=(interval,))\n", + "counter_thread.start()\n", + "\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "id": "1b6e4e59-d9c8-4de3-8a02-27c08df5f424", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "/Users/marcin/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/notebooks/venv/lib/python3.10/site-packages/embiggen/utils/abstract_models/abstract_embedding_model.py:169: UserWarning: Please be advised that the kg_microbe graph contains 27833 disconnected nodes. 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TSNE decomposition and properties distribution of the kg_microbe graph using the Auto node embedding: (a) Node degrees heatmap. (b) Triangless heatmap. (c) Approx closeness centrality heatmap. (d) Approx harmonic centrality heatmap. (e) Node types: 'OrganismTaxon' in blue, 'ChemicalSubstance' in orange, 'BiologicalProcess' in red, 'MolecularActivity' in cyan, 'ChemicalEntity' in green, 'OntologyClass' in yellow, 'CellularComponent' in purple, and Other 12 node types in pink. The node types do not appear to form recognizable clusters (Balanced accuracy: 46.74% ± 4.83%). (f) Detected node ontologies: 'NCBI Taxonomy' in blue, 'CHEBI' in orange, 'Gene Ontology' in red, 'Unknown' in cyan, 'Environment Ontology' in green, 'Uberon multi species anatomy ontology' in yellow, 'FOODON' in purple, and Other 6 ontologies in pink. The node ontologies do not appear to form recognizable clusters (Balanced accuracy: 33.72% ± 0.57%). (g) Connected components: 'Main component' in blue, 'Singletons' in orange, and 'Tuples' in red. The components form some clusters (Balanced accuracy: 66.58% ± 0.10%). (h) Existent and non-existent edges: 'Existent' in blue and 'Non-existent' in orange. The edge prediction concatenate form some possible clusters (Balanced accuracy: 64.98% ± 2.64%). (j) Adamic-Adar heatmap. The metric is not useful as an edge prediction feature (Balanced accuracy: 50.08% ± 0.04%). (k) Jaccard Coefficient heatmap. The metric is not useful as an edge prediction feature (Balanced accuracy: 50.05% ± 0.06%). (i) Preferential Attachment heatmap. This metric may be considered an edge prediction feature (Balanced accuracy: 57.96% ± 0.22%). (l) Resource Allocation Index heatmap. The metric is not useful as an edge prediction feature (Balanced accuracy: 50.14% ± 0.05%). (m) Euclidean distance heatmap. This metric may be considered an edge prediction feature (Balanced accuracy: 59.40% ± 0.65%). (n) Cosine similarity heatmap. This metric is a good edge prediction feature (Balanced accuracy: 75.40% ± 0.32%). Do note that the cosine similarity has been shifted from the range of [-1, 1] to the range [0, 2] to be visualized in a logarithmic heatmap. (o) Edge types: 'Subclass of' in blue, 'Related to' in orange, 'Has part' in red, 'Capable of' in cyan, 'Location of' in green, 'Has phenotype' in yellow, 'Occurs in' in purple, and Other 5 edge types in pink. The edge types concatenate do not appear to form recognizable clusters (Balanced accuracy: 38.92% ± 1.67%) (p) Node degree distribution. Node degree is on the horizontal axis and node counts are on the vertical axis on a logarithmic scale. (q) Triangles distribution. Triangles is on the horizontal axis and node counts are on the vertical axis on a logarithmic scale. (r) Approx Closeness Centrality distribution. Approx Closeness Centrality is on the horizontal axis and node counts are on the vertical axis on a logarithmic scale. (s) Approx Harmonic Centrality distribution. Approx Harmonic Centrality is on the horizontal axis and node counts are on the vertical axis on a logarithmic scale. (t) Adamic-Adar distribution. Adamic-Adar values are on the horizontal axis and edge counts are on the vertical axis on a logarithmic scale. (u) Jaccard Coefficient distribution. Jaccard Coefficient values are on the horizontal axis and edge counts are on the vertical axis on a logarithmic scale. (v) Preferential Attachment distribution. Preferential Attachment values are on the horizontal axis and edge counts are on the vertical axis on a logarithmic scale. (w) Resource Allocation Index distribution. Resource Allocation Index values are on the horizontal axis and edge counts are on the vertical axis on a logarithmic scale. (x) Euclidean distance distribution. Euclidean distance values are on the horizontal axis and edge counts are on the vertical axis on a logarithmic scale. (y) Cosine similarity distribution. Cosine similarity values are on the horizontal axis and edge counts are on the vertical axis on a logarithmic scale.
In the heatmaps, a, b, c, d, j, k, i, l, m, and n, low and high values appear in red and blue hues, respectively. Intermediate values appear in either a yellow or cyan hue. The values are on a logarithmic scale The separability considerations for figures e, f, g, h, j, k, i, l, m, n, and o derive from evaluating a Decision Tree trained on five Monte Carlo holdouts, with a 70/30 split between training and test sets. We have sampled 10.0 thousand existing and 5.0 thousand non-existing edges. We have sampled the non-existent edges' source and destination nodes by avoiding any disconnected nodes present in the graph to avoid biases.

" + ], + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "\n", + "\n", + "GraphVisualizer(kg_microbe).fit_and_plot_all(Node2VecSkipGramEnsmallen_embedding)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "id": "05b57d25-3819-40c1-a994-8b23690647e9", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "vis = GraphVisualizer(\n", + " graph=kg_microbe,\n", + " n_components=4,\n", + " #edge_embedding_method=\"Hadamard\",\n", + " rotate=True,\n", + " verbose=True,\n", + " # Automatically, since GloVe learns a cosine, the visualization tool\n", + " # would dispatch a Cosine-distance based TSNE. This would use the sklearn\n", + " # implementation, which is terribly slow. Therefore, we force it to use the Euclidean distance\n", + " # and therefore the Multicore TSNE implementation (when available).\n", + " decomposition_kwargs=dict(metric=\"euclidean\")\n", + ")\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "id": "cbb71fa4-0fa3-4ecd-9ac9-2d0a49ed0e3c", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[t-SNE] Computing pairwise distances...\n", + "[t-SNE] Computed conditional probabilities for sample 1000 / 20000\n", + "[t-SNE] Computed conditional probabilities for sample 2000 / 20000\n", + "[t-SNE] Computed conditional probabilities for sample 3000 / 20000\n", + "[t-SNE] Computed conditional probabilities for sample 4000 / 20000\n", + "[t-SNE] Computed conditional probabilities for sample 5000 / 20000\n", + "[t-SNE] Computed conditional probabilities for sample 6000 / 20000\n", + "[t-SNE] Computed conditional probabilities for sample 7000 / 20000\n", + "[t-SNE] Computed conditional probabilities for sample 8000 / 20000\n", + "[t-SNE] Computed conditional probabilities for sample 9000 / 20000\n", + "[t-SNE] Computed conditional probabilities for sample 10000 / 20000\n", + "[t-SNE] Computed conditional probabilities for sample 11000 / 20000\n", + "[t-SNE] Computed conditional probabilities for sample 12000 / 20000\n", + "[t-SNE] Computed conditional probabilities for sample 13000 / 20000\n", + "[t-SNE] Computed conditional probabilities for sample 14000 / 20000\n", + "[t-SNE] Computed conditional probabilities for sample 15000 / 20000\n", + "[t-SNE] Computed conditional probabilities for sample 16000 / 20000\n", + "[t-SNE] Computed conditional probabilities for sample 17000 / 20000\n", + "[t-SNE] Computed conditional probabilities for sample 18000 / 20000\n", + "[t-SNE] Computed conditional probabilities for sample 19000 / 20000\n", + "[t-SNE] Computed conditional probabilities for sample 20000 / 20000\n", + "[t-SNE] Mean sigma: 1.547026\n", + "[t-SNE] KL divergence after 250 iterations with early exaggeration: 88.078021\n", + "[t-SNE] KL divergence after 400 iterations: 1.706647\n", + "CPU times: user 43min 6s, sys: 10min 39s, total: 53min 46s\n", + "Wall time: 53min 3s\n" + ] + } + ], + "source": [ + "%%time\n", + "vis.fit_nodes(Node2VecSkipGramEnsmallen_embedding)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "id": "0c736c2e-fe6a-4187-adb3-7f1256773422", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Rendering: 0%| | 0/240 [00:00" + ], + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "%%time\n", + "vis.plot_connected_components()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "id": "175b3b8e-615a-4bf9-8422-a5e5395f9b24", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Rendering: 0%| | 0/240 [00:00 1\u001b[0m \u001b[43mvis\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mplot_node_ontologies\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n", + "File \u001b[0;32m~/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/notebooks/venv/lib/python3.10/site-packages/embiggen/visualizations/graph_visualizer.py:3264\u001b[0m, in \u001b[0;36mGraphVisualizer.plot_node_ontologies\u001b[0;34m(self, figure, axes, scatter_kwargs, other_label, train_indices, test_indices, train_marker, test_marker, show_title, show_legend, return_caption, loc, show_edges, edge_scatter_kwargs, annotate_nodes, **kwargs)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 3261\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39m_handle_notebook_display(\u001b[38;5;241m*\u001b[39mreturned_values)\n\u001b[1;32m 3263\u001b[0m \u001b[38;5;66;03m# TODO! Add caption node abount gaussian ball!\u001b[39;00m\n\u001b[0;32m-> 3264\u001b[0m fig, axes, types_caption \u001b[38;5;241m=\u001b[39m returned_values\n\u001b[1;32m 3266\u001b[0m caption \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[38;5;124mf\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mDetected node ontologies: \u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00mtypes_caption\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[38;5;124m.\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\n\u001b[1;32m 3268\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39m_handle_notebook_display(fig, axes, caption\u001b[38;5;241m=\u001b[39mcaption)\n", + "\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m: cannot unpack non-iterable HTML object" + ] + } + ], + "source": [ + "vis.plot_node_ontologies()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "id": "1d6db5f2-1ed2-482d-8a64-40d95c384e76", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Rendering: 0%| | 0/240 [00:00" + ], + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "vis.plot_approximated_closeness_centrality()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "id": "2efead34-8348-4c05-b426-9456e4a5007d", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "out of memory\n" + ] + }, + { + "ename": "CalledProcessError", + "evalue": "Command '[PosixPath('dot'), '-Kneato', '-Tsvg']' returned non-zero exit status 1. 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\u001b[0;32m~/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/notebooks/venv/lib/python3.10/site-packages/IPython/core/formatters.py:974\u001b[0m, in \u001b[0;36mMimeBundleFormatter.__call__\u001b[0;34m(self, obj, include, exclude)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 971\u001b[0m method \u001b[38;5;241m=\u001b[39m get_real_method(obj, \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39mprint_method)\n\u001b[1;32m 973\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m method \u001b[38;5;129;01mis\u001b[39;00m \u001b[38;5;129;01mnot\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m:\n\u001b[0;32m--> 974\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[43mmethod\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43minclude\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43minclude\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mexclude\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mexclude\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m 975\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m 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Use `zero_division` parameter to control this behavior.\n", + " _warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result))\n", + "/Users/marcin/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/notebooks/venv/lib/python3.10/site-packages/sklearn/metrics/_classification.py:1471: UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior.\n", + " _warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result))\n", + "/Users/marcin/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/notebooks/venv/lib/python3.10/site-packages/sklearn/metrics/_classification.py:1471: UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior.\n", + " _warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result))\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Predict on test data\n", + "y_pred = model.predict(test_data)\n", + "y_pred_proba = model.predict_proba(test_data)[:,1] # Probabilities for the positive class\n", + "\n", + "# Print metrics\n", + "print(\"Accuracy:\", accuracy_score(y_test, y_pred))\n", + "print(\"\\nClassification Report:\\n\", classification_report(y_test, y_pred))\n", + "#print(\"AUC-ROC:\", roc_auc_score(y_test, y_pred_proba))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "id": "bbf8e2e9-91bd-4514-921a-92efe9da5a05", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Accuracy: 0.34546336729742844\n", + "\n", + "Classification Report:\n", + " precision recall f1-score support\n", + "\n", + " mediadive.medium:1 0.24 0.31 0.27 215\n", + " mediadive.medium:104 0.20 0.02 0.03 57\n", + " 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Use `zero_division` parameter to control this behavior.\n", + " _warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result))\n", + "/Users/marcin/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/notebooks/venv/lib/python3.10/site-packages/sklearn/metrics/_classification.py:1471: UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior.\n", + " _warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result))\n", + "/Users/marcin/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/notebooks/venv/lib/python3.10/site-packages/sklearn/metrics/_classification.py:1471: UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior.\n", + " _warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result))\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Predict on train data\n", + "y_pred_train = model.predict(train_data)\n", + "y_pred_proba_train = model.predict_proba(train_data)[:,1] # Probabilities for the positive class\n", + "\n", + "# Print metrics\n", + "print(\"Accuracy:\", accuracy_score(y_train, y_pred_train))\n", + "print(\"\\nClassification Report:\\n\", classification_report(y_train, y_pred_train))\n", + "#print(\"AUC-ROC:\", roc_auc_score(y_test, y_pred_proba))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 25, + "id": "f8d9f80d-d79e-49c4-88fb-52eed1a497af", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "105" + ] + }, + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "len(y_test.unique())" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "id": 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row\n", + "max_values = np.max(probabilities, axis=1)\n", + "\n", + "# Combine row IDs, max values, and column IDs\n", + "result = np.column_stack((np.arange(probabilities.shape[0]), max_values, max_indices))\n", + "\n", + "#for row in result:\n", + "# print(row)\n", + "# print(f\"Row ID: {X2.index.values[int(row[0])]}, Max Value: {row[1]}, Max Value Column ID: {predicted_classes[int(row[2])]}\")\n", + "\n", + "predictions = pd.DataFrame(result, columns=['row_id', 'prob_max', 'media_id'])\n", + "\n", + "predictions['row_id'] = predictions['row_id'].apply(lambda x: X2.index.values[int(x)])\n", + "predictions['media_id'] = predictions['media_id'].apply(lambda x: predicted_classes[int(x)][0])\n", + "\n", + "predictions = predictions.sort_values(by='prob_max', ascending=False)\n", + "\n", + "predictions = predictions.merge(data_nodes[['id', 'name']], left_on='row_id', right_on='id', how='left')\n", + "predictions.rename(columns={'name': 'row_id_label'}, inplace=True)\n", + "predictions.drop('id', axis=1, inplace=True) # Remove the extra 'id' column\n", + "\n", + "# Merge to get media_id_label\n", + "predictions = predictions.merge(data_nodes[['id', 'name']], left_on='media_id', right_on='id', how='left')\n", + "predictions.rename(columns={'name': 'media_id_label'}, inplace=True)\n", + "predictions.drop('id', axis=1, inplace=True) # Remove the extra 'id' column\n", + "\n", + "def extract_ncbi_id(row_id):\n", + " return row_id.split(':')[-1]\n", + "\n", + "# Function to extract ID after colon for MediaDive link\n", + "def extract_media_id(media_id):\n", + " return media_id.split(':')[-1]\n", + "\n", + "# Create the ncbi_link column\n", + "predictions['ncbi_link'] = 'https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Taxonomy/Browser/wwwtax.cgi?id=' + predictions['row_id'].apply(extract_ncbi_id)\n", + "\n", + "# Create the media_link column\n", + "predictions['media_link'] = 'https://mediadive.dsmz.de/medium/' + predictions['media_id'].apply(extract_media_id)\n", + "\n", + "new_column_order = ['row_id', 'media_id', 'prob_max', 'row_id_label', 'media_id_label', 'ncbi_link', 'media_link']\n", + "\n", + "predictions = predictions[new_column_order]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "id": "f47ec5a3-4233-4579-9877-a6d927544978", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "predictions[predictions['prob_max'] > 0.99]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "id": "bbdd8ed0-1929-445a-a092-34a6073d35b4", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "predictions.to_csv('pred20240110_noembeddings_traingreat9.tsv', sep='\\t', index=False)" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": 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./venv/lib/python3.10/site-packages (from ipython->ipython-sql) (5.1.1)\n", + "Requirement already satisfied: exceptiongroup in ./venv/lib/python3.10/site-packages (from ipython->ipython-sql) (1.1.3)\n", + "Requirement already satisfied: matplotlib-inline in ./venv/lib/python3.10/site-packages (from ipython->ipython-sql) (0.1.6)\n", + "Requirement already satisfied: pygments>=2.4.0 in ./venv/lib/python3.10/site-packages (from ipython->ipython-sql) (2.16.1)\n", + "Requirement already satisfied: stack-data in ./venv/lib/python3.10/site-packages (from ipython->ipython-sql) (0.6.3)\n", + "Requirement already satisfied: appnope in ./venv/lib/python3.10/site-packages (from ipython->ipython-sql) (0.1.3)\n", + "Requirement already satisfied: prompt-toolkit!=3.0.37,<3.1.0,>=3.0.30 in ./venv/lib/python3.10/site-packages (from ipython->ipython-sql) (3.0.39)\n", + "Requirement already satisfied: pexpect>4.3 in ./venv/lib/python3.10/site-packages (from ipython->ipython-sql) (4.8.0)\n", + "Requirement already satisfied: jedi>=0.16 in ./venv/lib/python3.10/site-packages (from ipython->ipython-sql) (0.19.1)\n", + "Requirement already satisfied: traitlets>=5 in ./venv/lib/python3.10/site-packages (from ipython->ipython-sql) (5.13.0)\n", + "Requirement already satisfied: wcwidth in ./venv/lib/python3.10/site-packages (from prettytable->ipython-sql) (0.2.9)\n", + "Requirement already satisfied: parso<0.9.0,>=0.8.3 in ./venv/lib/python3.10/site-packages (from jedi>=0.16->ipython->ipython-sql) (0.8.3)\n", + "Requirement already satisfied: ptyprocess>=0.5 in ./venv/lib/python3.10/site-packages (from pexpect>4.3->ipython->ipython-sql) (0.7.0)\n", + "Requirement already satisfied: pure-eval in ./venv/lib/python3.10/site-packages (from stack-data->ipython->ipython-sql) (0.2.2)\n", + "Requirement already satisfied: asttokens>=2.1.0 in ./venv/lib/python3.10/site-packages (from stack-data->ipython->ipython-sql) (2.4.1)\n", + "Requirement already satisfied: executing>=1.2.0 in ./venv/lib/python3.10/site-packages (from stack-data->ipython->ipython-sql) (2.0.1)\n", + "Installing collected packages: ipython-genutils, sqlparse, sqlalchemy, prettytable, ipython-sql\n", + "Successfully installed ipython-genutils-0.2.0 ipython-sql-0.5.0 prettytable-3.9.0 sqlalchemy-2.0.23 sqlparse-0.4.4\n", + "\n", + "\u001b[1m[\u001b[0m\u001b[34;49mnotice\u001b[0m\u001b[1;39;49m]\u001b[0m\u001b[39;49m A new release of pip is available: \u001b[0m\u001b[31;49m23.0.1\u001b[0m\u001b[39;49m -> \u001b[0m\u001b[32;49m23.3.1\u001b[0m\n", + "\u001b[1m[\u001b[0m\u001b[34;49mnotice\u001b[0m\u001b[1;39;49m]\u001b[0m\u001b[39;49m To update, run: \u001b[0m\u001b[32;49mpip install --upgrade pip\u001b[0m\n" + ] + } + ], + "source": [ + "!pip install ipython-sql" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 29, + "id": "97377545-b419-4481-9832-9918a4ee64c2", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "%reset -f" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 30, + 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"Dropped table SEEDAnnotation\n", + "Dropped table SEEDClass\n", + "Dropped table SEEDRoles\n", + "Dropped table SEEDAnnotationToRoles\n", + "Dropped table SEEDRoleReaction\n", + "Dropped table SEEDReaction\n", + "Dropped table ECInfo\n", + "Dropped table KEGGCompound\n", + "Dropped table KEGGConf\n", + "Dropped table KEGGMap\n", + "Dropped table Reannotation\n", + "Dropped table ReannotationEC\n", + "Dropped table Publication\n", + "Dropped table ScaffoldSeq\n", + "Dropped table FitByExp_acidovorax_3H11\n", + "Dropped table FitByExp_ANA3\n", + "Dropped table FitByExp_azobra\n", + "Dropped table FitByExp_Btheta\n", + "Dropped table FitByExp_BFirm\n", + "Dropped table FitByExp_Burk376\n", + "Dropped table FitByExp_Caulo\n", + "Dropped table FitByExp_Cola\n", + "Dropped table FitByExp_Cup4G11\n", + "Dropped table FitByExp_Dda3937\n", + "Dropped table FitByExp_Ddia6719\n", + "Dropped table FitByExp_DdiaME23\n", + "Dropped table FitByExp_Dino\n", + "Dropped table FitByExp_DvH\n", + "Dropped table FitByExp_Dyella79\n", + "Dropped table FitByExp_HerbieS\n", + "Dropped table FitByExp_Kang\n", + "Dropped table FitByExp_Keio\n", + "Dropped table FitByExp_Korea\n", + "Dropped table FitByExp_Koxy\n", + "Dropped table FitByExp_Magneto\n", + "Dropped table FitByExp_Marino\n", + "Dropped table FitByExp_Miya\n", + "Dropped table FitByExp_MR1\n", + "Dropped table FitByExp_Phaeo\n", + "Dropped table FitByExp_Ponti\n", + "Dropped table FitByExp_PS\n", + "Dropped table FitByExp_pseudo1_N1B4\n", + "Dropped table FitByExp_pseudo3_N2E3\n", + "Dropped table FitByExp_pseudo5_N2C3_1\n", + "Dropped table FitByExp_pseudo6_N2E2\n", + "Dropped table FitByExp_pseudo13_GW456_L13\n", + "Dropped table FitByExp_psRCH2\n", + "Dropped table FitByExp_Pedo557\n", + "Dropped table FitByExp_Putida\n", + "Dropped table FitByExp_PV4\n", + "Dropped table FitByExp_RalstoniaBSBF1503\n", + "Dropped table FitByExp_RalstoniaGMI1000\n", + "Dropped table FitByExp_RalstoniaPSI07\n", + "Dropped table FitByExp_RalstoniaUW163\n", + "Dropped table FitByExp_SB2B\n", + "Dropped table FitByExp_Smeli\n", + "Dropped table FitByExp_SynE\n", + "Dropped table FitByExp_SyringaeB728a\n", + "Dropped table FitByExp_SyringaeB728a_mexBdelta\n", + "Dropped table FitByExp_WCS417\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Filter and drop tables\n", + "for table in tables:\n", + " table_name = table[0]\n", + " if not table_name.startswith(prefix):\n", + " cursor.execute(f\"DROP TABLE {table_name}\")\n", + " print(f\"Dropped table {table_name}\")\n", + "\n", + "# Commit changes and close connection\n", + "conn.commit()\n", + "conn.close()" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + 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scikit-learn>=0.20.0 in /Users/marcin/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/venv/lib/python3.10/site-packages (from category_encoders) (1.3.2)\n", + "Requirement already satisfied: pandas>=1.0.5 in /Users/marcin/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/venv/lib/python3.10/site-packages (from category_encoders) (2.1.2)\n", + "Requirement already satisfied: numpy>=1.14.0 in /Users/marcin/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/venv/lib/python3.10/site-packages (from category_encoders) (1.26.1)\n", + "Requirement already satisfied: scipy>=1.0.0 in /Users/marcin/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/venv/lib/python3.10/site-packages (from category_encoders) (1.11.3)\n", + "Collecting statsmodels>=0.9.0\n", + " Using cached statsmodels-0.14.0-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.whl (9.4 MB)\n", + "Collecting patsy>=0.5.1\n", + " Using cached patsy-0.5.3-py2.py3-none-any.whl (233 kB)\n", + "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.8.2 in /Users/marcin/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/venv/lib/python3.10/site-packages (from pandas>=1.0.5->category_encoders) (2.8.2)\n", + "Requirement already satisfied: tzdata>=2022.1 in /Users/marcin/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/venv/lib/python3.10/site-packages (from pandas>=1.0.5->category_encoders) (2023.3)\n", + "Requirement already satisfied: pytz>=2020.1 in /Users/marcin/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/venv/lib/python3.10/site-packages (from pandas>=1.0.5->category_encoders) (2023.3.post1)\n", + "Requirement already satisfied: six in /Users/marcin/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/venv/lib/python3.10/site-packages (from patsy>=0.5.1->category_encoders) (1.16.0)\n", + "Requirement already satisfied: threadpoolctl>=2.0.0 in /Users/marcin/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/venv/lib/python3.10/site-packages (from scikit-learn>=0.20.0->category_encoders) 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ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior.\n", + " _warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result))\n", + "/Users/marcin/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/venv/lib/python3.10/site-packages/sklearn/metrics/_classification.py:1471: UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior.\n", + " _warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result))\n", + "/Users/marcin/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/venv/lib/python3.10/site-packages/sklearn/metrics/_classification.py:1471: UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior.\n", + " _warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result))\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Predict on test data\n", + "y_pred = model.predict(test_data)\n", + "y_pred_proba = model.predict_proba(test_data)[:,1] # Probabilities for the positive class\n", + "\n", + "# Print metrics\n", + "print(\"Accuracy:\", accuracy_score(y_test, y_pred))\n", + "print(\"\\nClassification Report:\\n\", classification_report(y_test, y_pred))\n", + "#print(\"AUC-ROC:\", roc_auc_score(y_test, y_pred_proba))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 72, + "id": "bbf8e2e9-91bd-4514-921a-92efe9da5a05", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Accuracy: 0.6212676794133054\n", + "\n", + "Classification Report:\n", + " precision recall f1-score support\n", + "\n", + " mediadive.medium:1 0.58 0.54 0.56 153\n", + " mediadive.medium:104 1.00 0.15 0.26 40\n", + " 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output_tsv \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mgenome_features.tsv\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\n", + "Cell \u001b[0;32mIn[19], line 15\u001b[0m, in \u001b[0;36mget_taxon_genome_features\u001b[0;34m(taxon_id)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 12\u001b[0m search_data \u001b[38;5;241m=\u001b[39m search_response\u001b[38;5;241m.\u001b[39mjson()\n\u001b[1;32m 14\u001b[0m \u001b[38;5;66;03m# Obtain the Taxonomy ID from search response\u001b[39;00m\n\u001b[0;32m---> 15\u001b[0m tax_id \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[43msearch_data\u001b[49m\u001b[43m[\u001b[49m\u001b[38;5;124;43m\"\u001b[39;49m\u001b[38;5;124;43mesearchresult\u001b[39;49m\u001b[38;5;124;43m\"\u001b[39;49m\u001b[43m]\u001b[49m\u001b[43m[\u001b[49m\u001b[38;5;124;43m\"\u001b[39;49m\u001b[38;5;124;43midlist\u001b[39;49m\u001b[38;5;124;43m\"\u001b[39;49m\u001b[43m]\u001b[49m\u001b[43m[\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m0\u001b[39;49m\u001b[43m]\u001b[49m\n\u001b[1;32m 17\u001b[0m \u001b[38;5;66;03m# Use efetch to get genome features using the taxonomy ID\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m 18\u001b[0m fetch_url \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[38;5;124mf\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00mbase_url\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[38;5;124mefetch.fcgi?db=genome&id=\u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00mtax_id\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[38;5;124m&rettype=fasta&retmode=xml\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\n", + "\u001b[0;31mIndexError\u001b[0m: list index out of range" + ] + } + ], + "source": [ + "import requests\n", + "from xml.etree import ElementTree\n", + "import pandas as pd\n", + "\n", + "def get_taxon_genome_features(taxon_id):\n", + " # Base URL for E-utilities\n", + " base_url = \"https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/\"\n", + " \n", + " # Use esearch to search for the taxon identifier in the taxonomy database\n", + " search_url = f\"{base_url}esearch.fcgi?db=taxonomy&term={taxon_id}&retmode=json\"\n", + " search_response = requests.get(search_url)\n", + " search_data = search_response.json()\n", + " \n", + " # Obtain the Taxonomy ID from search response\n", + " tax_id = search_data[\"esearchresult\"][\"idlist\"][0]\n", + "\n", + " # Use efetch to get genome features using the taxonomy ID\n", + " fetch_url = f\"{base_url}efetch.fcgi?db=genome&id={tax_id}&rettype=fasta&retmode=xml\"\n", + " fetch_response = requests.get(fetch_url)\n", + " genome_data = ElementTree.fromstring(fetch_response.content)\n", + " \n", + " # Parse the XML to extract genome features\n", + " features = {}\n", + " for feature in genome_data.findall('.//Feature'):\n", + " feature_key = feature.find('Feature_key').text\n", + " feature_value = feature.find('Feature_value').text\n", + " if feature_key and feature_value:\n", + " features[feature_key] = features.get(feature_key, []) + [feature_value]\n", + " \n", + " return features\n", + "\n", + "def save_to_tsv(data, output_file):\n", + " # Convert the dictionary to a pandas DataFrame\n", + " df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index')\n", + " \n", + " # Transpose the DataFrame so that taxon identifiers are row names\n", + " df = df.transpose()\n", + " \n", + " # Save the DataFrame as TSV\n", + " df.to_csv(output_file, sep='\\t', header=True, index=True)\n", + "\n", + "# Example Taxon ID\n", + "taxon_id = \"NCBITaxon:100053\"\n", + "\n", + "# Strip 'NCBITaxon:' prefix to use with NCBI API\n", + "clean_taxon_id = taxon_id.replace(\"NCBITaxon:\", \"\")\n", + "\n", + "# Obtain genome features\n", + "genome_features = get_taxon_genome_features(clean_taxon_id)\n", + "\n", + "# Specify the output file name\n", + "output_tsv = \"genome_features.tsv\"\n", + "\n", + "# Save the genome features to a TSV file\n", + "save_to_tsv(genome_features, output_tsv)\n", + "\n", + "print(f\"Genome features saved to {output_tsv}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "id": "eec0757e-537c-4753-a813-21365b876a56", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Failed to retrieve data from UniProt for NCBI Taxon ID: 100053\n" + ] + } + ], + "source": [ + "import requests\n", + "\n", + "def get_uniprot_proteome_id(ncbi_taxon_id):\n", + " # Remove the prefix 'NCBITaxon:' if present\n", + " ncbi_taxon_id = ncbi_taxon_id.replace('NCBITaxon:', '')\n", + "\n", + " # UniProt search URL\n", + " url = 'https://rest.uniprot.org/proteomes/search'\n", + " params = {\n", + " 'query': f'taxonomy:{ncbi_taxon_id}',\n", + " 'format': 'list'\n", + " }\n", + "\n", + " response = requests.get(url, params=params)\n", + "\n", + " if response.status_code == 200:\n", + " # Parse the response text for proteome IDs\n", + " proteome_ids = response.text.strip().split('\\n')\n", + " if proteome_ids:\n", + " return proteome_ids # Return a list of found proteome IDs\n", + " else:\n", + " print(f\"No proteome found for NCBI Taxon ID: {ncbi_taxon_id}\")\n", + " return None\n", + " else:\n", + " print(f\"Failed to retrieve data from UniProt for NCBI Taxon ID: {ncbi_taxon_id}\")\n", + " return None\n", + "\n", + "# Example usage\n", + "ncbi_taxon_id = 'NCBITaxon:100053'\n", + "clean_taxon_id = ncbi_taxon_id.replace(\"NCBITaxon:\", \"\")\n", + "proteome_ids = get_uniprot_proteome_id(clean_taxon_id)\n", + "\n", + "if proteome_ids:\n", + " for proteome_id in proteome_ids:\n", + " print(f\"Found UniProtKB proteome identifier: {proteome_id}\")\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 25, + "id": "91528721-a739-4b4b-b9f8-a6ffb758a2a5", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Failed to retrieve data from UniProt for NCBI Taxon ID: 100053\n", + "Failed to retrieve data from UniProt for NCBI Taxon ID: 1000566\n", + "Failed to retrieve data from UniProt for NCBI Taxon ID: 1001240\n", + "Failed to retrieve data from UniProt for NCBI Taxon ID: 1002227\n", + "Failed to retrieve data from UniProt for NCBI Taxon ID: 1004279\n", + "Failed to retrieve data from UniProt for NCBI Taxon ID: 1004304\n", + "Failed to retrieve data from UniProt for NCBI Taxon ID: 1004316\n", + "Failed to retrieve data from UniProt for NCBI Taxon ID: 1004322\n", + "Failed to retrieve data from UniProt for NCBI Taxon ID: 1004326\n", + "Failed to retrieve data from UniProt for NCBI Taxon ID: 1004583\n", + "Failed to retrieve data from UniProt for NCBI Taxon ID: 1005\n", + "Failed to retrieve data from UniProt for NCBI Taxon ID: 1005740\n", + "Failed to retrieve data from UniProt for NCBI Taxon ID: 1005928\n", + "Failed to retrieve data from UniProt for NCBI Taxon ID: 1005944\n", + "Failed to retrieve data from UniProt for NCBI Taxon ID: 1005945\n", + "Failed to retrieve data from UniProt for NCBI Taxon ID: 1007092\n" + ] + }, + { + "ename": "KeyboardInterrupt", + "evalue": "", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mKeyboardInterrupt\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "Cell \u001b[0;32mIn[25], line 3\u001b[0m\n\u001b[1;32m 1\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mfor\u001b[39;00m taxon \u001b[38;5;129;01min\u001b[39;00m data_pairs_clean\u001b[38;5;241m.\u001b[39msubject:\n\u001b[1;32m 2\u001b[0m taxon \u001b[38;5;241m=\u001b[39m taxon\u001b[38;5;241m.\u001b[39mreplace(\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mNCBITaxon:\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m, \u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m)\n\u001b[0;32m----> 3\u001b[0m proteome_ids \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[43mget_uniprot_proteome_id\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mtaxon\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m 5\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m proteome_ids:\n\u001b[1;32m 6\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mfor\u001b[39;00m proteome_id \u001b[38;5;129;01min\u001b[39;00m proteome_ids:\n", + "Cell \u001b[0;32mIn[24], line 14\u001b[0m, in \u001b[0;36mget_uniprot_proteome_id\u001b[0;34m(ncbi_taxon_id)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 8\u001b[0m url \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[38;5;124m'\u001b[39m\u001b[38;5;124mhttps://rest.uniprot.org/proteomes/search\u001b[39m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m\n\u001b[1;32m 9\u001b[0m params \u001b[38;5;241m=\u001b[39m {\n\u001b[1;32m 10\u001b[0m \u001b[38;5;124m'\u001b[39m\u001b[38;5;124mquery\u001b[39m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m: \u001b[38;5;124mf\u001b[39m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m\u001b[38;5;124mtaxonomy:\u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00mncbi_taxon_id\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m,\n\u001b[1;32m 11\u001b[0m \u001b[38;5;124m'\u001b[39m\u001b[38;5;124mformat\u001b[39m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m: \u001b[38;5;124m'\u001b[39m\u001b[38;5;124mlist\u001b[39m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m\n\u001b[1;32m 12\u001b[0m }\n\u001b[0;32m---> 14\u001b[0m response \u001b[38;5;241m=\u001b[39m 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\u001b[0;32m~/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/notebooks/venv/lib/python3.10/site-packages/urllib3/connection.py:642\u001b[0m, in \u001b[0;36mHTTPSConnection.connect\u001b[0;34m(self)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 633\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m is_time_off:\n\u001b[1;32m 634\u001b[0m warnings\u001b[38;5;241m.\u001b[39mwarn(\n\u001b[1;32m 635\u001b[0m (\n\u001b[1;32m 636\u001b[0m \u001b[38;5;124mf\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mSystem time is way off (before \u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00mRECENT_DATE\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[38;5;124m). 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It also calls makefile (recv) on the socket.\u001b[39;00m\n", + "File \u001b[0;32m~/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/notebooks/venv/lib/python3.10/site-packages/urllib3/connectionpool.py:468\u001b[0m, in \u001b[0;36mHTTPConnectionPool._make_request\u001b[0;34m(self, conn, method, url, body, headers, retries, timeout, chunked, response_conn, preload_content, decode_content, enforce_content_length)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 467\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mtry\u001b[39;00m:\n\u001b[0;32m--> 468\u001b[0m \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43m_validate_conn\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mconn\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m 469\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mexcept\u001b[39;00m (SocketTimeout, BaseSSLError) \u001b[38;5;28;01mas\u001b[39;00m e:\n", + "File \u001b[0;32m~/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/notebooks/venv/lib/python3.10/site-packages/urllib3/connectionpool.py:1097\u001b[0m, in \u001b[0;36mHTTPSConnectionPool._validate_conn\u001b[0;34m(self, conn)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 1096\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m conn\u001b[38;5;241m.\u001b[39mis_closed:\n\u001b[0;32m-> 1097\u001b[0m \u001b[43mconn\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mconnect\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m 1099\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m \u001b[38;5;129;01mnot\u001b[39;00m conn\u001b[38;5;241m.\u001b[39mis_verified:\n", + "File \u001b[0;32m~/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/notebooks/venv/lib/python3.10/site-packages/urllib3/connection.py:642\u001b[0m, in \u001b[0;36mHTTPSConnection.connect\u001b[0;34m(self)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 634\u001b[0m warnings\u001b[38;5;241m.\u001b[39mwarn(\n\u001b[1;32m 635\u001b[0m (\n\u001b[1;32m 636\u001b[0m \u001b[38;5;124mf\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mSystem time is way off (before \u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00mRECENT_DATE\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[38;5;124m). 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"\u001b[0;31mConnectionResetError\u001b[0m: [Errno 54] Connection reset by peer", + "\nDuring handling of the above exception, another exception occurred:\n", + "\u001b[0;31mProtocolError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "File \u001b[0;32m~/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/notebooks/venv/lib/python3.10/site-packages/requests/adapters.py:486\u001b[0m, in \u001b[0;36mHTTPAdapter.send\u001b[0;34m(self, request, stream, timeout, verify, cert, proxies)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 485\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mtry\u001b[39;00m:\n\u001b[0;32m--> 486\u001b[0m resp \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[43mconn\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43murlopen\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\n\u001b[1;32m 487\u001b[0m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mmethod\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mrequest\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mmethod\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[1;32m 488\u001b[0m \u001b[43m 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\u001b[0;32m~/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/notebooks/venv/lib/python3.10/site-packages/urllib3/util/util.py:38\u001b[0m, in \u001b[0;36mreraise\u001b[0;34m(tp, value, tb)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 37\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m value\u001b[38;5;241m.\u001b[39m__traceback__ \u001b[38;5;129;01mis\u001b[39;00m \u001b[38;5;129;01mnot\u001b[39;00m tb:\n\u001b[0;32m---> 38\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m value\u001b[38;5;241m.\u001b[39mwith_traceback(tb)\n\u001b[1;32m 39\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m value\n", + "File \u001b[0;32m~/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/notebooks/venv/lib/python3.10/site-packages/urllib3/connectionpool.py:791\u001b[0m, in \u001b[0;36mHTTPConnectionPool.urlopen\u001b[0;34m(self, method, url, body, headers, retries, redirect, assert_same_host, timeout, pool_timeout, release_conn, chunked, body_pos, preload_content, decode_content, **response_kw)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 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\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43msslsocket_class\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43m_create\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\n\u001b[1;32m 514\u001b[0m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43msock\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43msock\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[1;32m 515\u001b[0m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mserver_side\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mserver_side\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[1;32m 516\u001b[0m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mdo_handshake_on_connect\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mdo_handshake_on_connect\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[1;32m 517\u001b[0m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43msuppress_ragged_eofs\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43msuppress_ragged_eofs\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[1;32m 518\u001b[0m \u001b[43m 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"\u001b[0;31mProtocolError\u001b[0m: ('Connection aborted.', ConnectionResetError(54, 'Connection reset by peer'))", + "\nDuring handling of the above exception, another exception occurred:\n", + "\u001b[0;31mConnectionError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "Cell \u001b[0;32mIn[28], line 6\u001b[0m\n\u001b[1;32m 4\u001b[0m taxon \u001b[38;5;241m=\u001b[39m taxon\u001b[38;5;241m.\u001b[39mreplace(\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mNCBITaxon:\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m, \u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m)\n\u001b[1;32m 5\u001b[0m \u001b[38;5;28mprint\u001b[39m(\u001b[38;5;124mf\u001b[39m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m\u001b[38;5;124mindex: \u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00mcounter\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[38;5;130;01m\\t\u001b[39;00m\u001b[38;5;124mtaxon:\u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00mtaxon\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m)\n\u001b[0;32m----> 6\u001b[0m lineage 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\u001b[0;32m~/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/notebooks/venv/lib/python3.10/site-packages/requests/api.py:73\u001b[0m, in \u001b[0;36mget\u001b[0;34m(url, params, **kwargs)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 62\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mdef\u001b[39;00m \u001b[38;5;21mget\u001b[39m(url, params\u001b[38;5;241m=\u001b[39m\u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m, \u001b[38;5;241m*\u001b[39m\u001b[38;5;241m*\u001b[39mkwargs):\n\u001b[1;32m 63\u001b[0m \u001b[38;5;250m \u001b[39m\u001b[38;5;124mr\u001b[39m\u001b[38;5;124;03m\"\"\"Sends a GET request.\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m 64\u001b[0m \n\u001b[1;32m 65\u001b[0m \u001b[38;5;124;03m :param url: URL for the new :class:`Request` object.\u001b[39;00m\n\u001b[0;32m (...)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 70\u001b[0m \u001b[38;5;124;03m :rtype: requests.Response\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m 71\u001b[0m \u001b[38;5;124;03m \"\"\"\u001b[39;00m\n\u001b[0;32m---> 73\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m 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57\u001b[0m \u001b[38;5;66;03m# cases, and look like a memory leak in others.\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m 58\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mwith\u001b[39;00m sessions\u001b[38;5;241m.\u001b[39mSession() \u001b[38;5;28;01mas\u001b[39;00m session:\n\u001b[0;32m---> 59\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[43msession\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mrequest\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mmethod\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mmethod\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43murl\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43murl\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;241;43m*\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m*\u001b[39;49m\u001b[43mkwargs\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n", + "File \u001b[0;32m~/Documents/VIMSS/ontology/KG-Hub/KG-Microbe/kg-microbe/notebooks/venv/lib/python3.10/site-packages/requests/sessions.py:589\u001b[0m, in \u001b[0;36mSession.request\u001b[0;34m(self, method, url, 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