Soy estudiante de Informática y me interesa la teoría de grafos. Estaba buscando conjuntos de datos para redes cerebrales (estructurales y funcionales) para análisis de gráficos.
He encontrado conjuntos de datos de imágenes cerebrales como HCP y nilearn, pero me preguntaba si hay conjuntos de datos de gráficos sin procesar con los que trabajar. Sería genial si estas redes cerebrales estuvieran diseñadas para también etiquetadas con fenotipo o enfermedad porque estoy buscando realizar análisis de gráficos.
Si crea una cuenta (gratuita) en: https://db.humanconnectome.org , creo que debería poder encontrar conectomas aquí .
Sin embargo, parece un poco complicado descargar los archivos (y solo parecen venir en paquetes muy grandes).
Otro método quizás más fácil, si solo quiere algunos archivos simples y de fácil acceso para trabajar de inmediato es:
https://neurodata.io/project/connectomes/
del que puedes leer más en este artículo .
Allí puede descargar algunos gráficos directamente en formato .graphml. Luego puede usarlos en, por ejemplo, python con networkx . Por ejemplo, para construir un objeto gráfico a partir de un archivo graphml, trazarlo y obtener la matriz de adyacencia, simplemente escribiría:
import networkx as nx
G = nx.read_graphml("/rhesus_brain_2.graphml")
M = nx.adjacency_matrix(G)
nx.draw(G, node_size = 10, width = 0.1, arrowsize = 2, pos = nx.spring_layout(G))
Este es solo un ejemplo simple, pero espero que ayude. Sonaba como si eso fuera quizás justo lo que necesitabas: algo crudo y simple para comenzar; y esos conjuntos de datos son a veces los más difíciles de encontrar.
(Yo mismo estoy buscando tipos más específicos de conectomas; vea mi pregunta aquí . Si encuentra algo más, estaría muy agradecido si me lo hiciera saber).
Jaskaran Veer Singh