Сеть сходства вкусов, пищевых продуктов и химических веществ | скачать в хорошем качестве

Сеть сходства вкусов, пищевых продуктов и химических веществ |

На 30-й день #30DayMapChallenge (тема: «Преображение») я решил вернуться к своим истокам в сетевой науке и построить и визуализировать сеть сходства пищевых продуктов, объединяющую 300 продуктов на основе химических соединений, отвечающих за их вкус. Кроме того, эта работа — дань уважения моему наставнику и другу Альберту-Ласло Барабаши и его лаборатории, которая разработала и опубликовала сеть сходства OG! Взяв за основу базу данных продуктов питания FSBI, я извлек все ингредиенты и извлек их химические профили, связанные со вкусом. После очистки и предварительной обработки данных я преобразовал каждый ингредиент в вектор нормализованных и взвешенных по редкости соединений (в стиле TF-IDF) и вычислил парное косинусное сходство для всех профилей ингредиентов. Таким образом, мы взвешивали как общую редкость химических веществ во всех продуктах, так и относительную концентрацию каждого химического вещества в них (после экспериментов с несколькими другими, более стандартными методами взвешивания). Исходя из этого, я построил сеть, в которой продукты питания связаны, если их химические сигнатуры сильно схожи. После фильтрации слабых связей итоговая сеть выявила чёткие вкусовые кластеры, которые довольно чистые, однако они также содержат несколько странных выбросов. Какой из них вы заметили? Наконец, я визуализировал полученный граф из 300 узлов в Gephi, используя пользовательские цвета и макет с направленными силами после фильтрации рёбер. Код и данные: #30DayMapChallenge #Metamapping #FoodChemistry #NetworkScience #DataScraping #CosineSlikeity #Gephi #PythonDataScience #Cartography #Visualization #Chemoinformatics #FoodNetwork #ComplexSystems #PythonGIS #30DayMapChallenge2024