python:在生物网络上使用networkX实现定向边缘

Question

正如标题所述，我使用networkX来表示Python中的一些单元网络。因为这是一张大图片，所以网络就在这篇文章的底部。

我这么做的原因是，有些节点被认为是“输入”，而有些则被认为是“输出”，我需要能够计算每个节点参与的信号路径数(从输入到输出的路径数)。但是，我不认为networkX提供边缘方向性，我认为这是计算节点信号路径所必需的。

有没有人知道它是否有可能在networkX中增加方向，或者是否有可能在没有方向性的情况下计算信号路径？

下面是我编写的代码，直到我意识到我需要定向边缘：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
G=nx.Graph()
molecules = ["CD40L", "CD40", "NF-kB", "XBP1", "Pax5", "Bach2", "Irf4", "IL-4", 
"IL-4R", "STAT6", "AID", "Blimp1", "Bcl6", "ERK", "BCR", "STAT3", "Ag", "STAT5", 
"IL-21R", "IL-21", "IL-2", "IL-2R"]
Bcl6_edges = [("Bcl6", "Bcl6"), ("Bcl6", "Blimp1"), ("Bcl6", "Irf4")]
STAT5_edges = [("STAT5", "Bcl6")]
edges = Bcl6_edges + STAT5_edges
G.add_nodes_from(molecules)
G.add_edges_from(edges)

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Answer 1

使用G = nx.DiGraph()获取有向图。