SBML - это в основном модели процессов или реакций. Соответствующий сетевой граф таких моделей представляет собой двудольный граф, т. Е. В графе есть два класса узлов (реакции и виды) и только ребра между видами и узлами реакции, но никогда не между видом-видом или видом-реакцией. Важным понятием в SBML является стехиометрия в реакции, которая является в основном краевым атрибутом, определяющим, как виды происходят в соответствующих реакциях.
Таким образом, для того, чтобы графы были конвертируемыми в SBML, они должны следовать определенной структуре, то есть они должны быть двудольными ориентированными графами с узлами реакции и видов со стехиометрической информацией по краям.
Такие графы можно легко преобразовать в SBML, используя, например, libsbml или JSBML (обе библиотеки для манипулирования SBML). Ниже приведен пример с привязками python из libsbml.
"""
Converts simple bipartite species-reaction graph to SBML
using python bindings in libsbml
requirements:
pip install python-libsbml networkx
"""
import networkx as nx
import libsbml
'''
Create bipartite networkx graph consisting of species and reaction nodes.
Edges require stoichiometry (or set to 1 otherwise).
'''
G = nx.DiGraph()
# add species nodes
G.add_node("S1", ntype="specie")
G.add_node("S2", ntype="specie")
G.add_node("S3", ntype="specie")
G.add_node("S4", ntype="specie")
G.add_node("S5", ntype="specie")
G.add_node("S6", ntype="specie")
# add reaction nodes (and reaction edges)
G.add_node("r1", ntype="reaction") # 2 S1 -> S2
G.add_edges_from([
("S1", "r1", {'stoichiometry': 2}),
("r1", "S2", {'stoichiometry': 1})])
G.add_node("r2", ntype="reaction") # S2 -> S3
G.add_edges_from([
("S2", "r2", {'stoichiometry': 1}),
("r2", "S3", {'stoichiometry': 1})])
G.add_node("r3", ntype="reaction") # S3 + S4 -> S5 + S6
G.add_edges_from([
("S3", "r3", {'stoichiometry': 1}),
("S4", "r3", {'stoichiometry': 1}),
("r3", "S5", {'stoichiometry': 1}),
("r3", "S6", {'stoichiometry': 1})
])
print(G)
for sid, n in G.nodes.items():
print(sid, n)
for sid, e in G.edges.items():
print(sid, e)
'''
Create SBML model from the graph
'''
doc = libsbml.SBMLDocument() # type: libsbml.SBMLDocument
model = doc.createModel() # type: libsbml.Model
model.setId("graph_model")
# create species
for sid, n in G.nodes.items():
print(sid, n)
if n['ntype'] == "specie":
s = model.createSpecies() # type: libsbml.Species
s.setId(sid)
# create reactions
for sid, n in G.nodes.items():
if n['ntype'] == "reaction":
r = model.createReaction() # type: libsbml.Reaction
r.setId(sid)
for reactant_id in G.predecessors(sid):
stoichiometry = G.edges[reactant_id, sid]['stoichiometry']
reactant = model.getSpecies(reactant_id)
r.addReactant(reactant, stoichiometry)
for product_id in G.successors(sid):
product = model.getSpecies(product_id)
stoichiometry = G.edges[sid, product_id]['stoichiometry']
r.addProduct(product, stoichiometry)
# serialization
sbml_str = libsbml.writeSBMLToString(doc)
print("-" * 80)
print(sbml_str)
libsbml.writeSBMLToFile(doc, "graph2sbml.xml")
с выводом
S1 {'ntype': 'specie'}
S2 {'ntype': 'specie'}
S3 {'ntype': 'specie'}
S4 {'ntype': 'specie'}
S5 {'ntype': 'specie'}
S6 {'ntype': 'specie'}
r1 {'ntype': 'reaction'}
r2 {'ntype': 'reaction'}
r3 {'ntype': 'reaction'}
('S1', 'r1') {'stoichiometry': 2}
('S2', 'r2') {'stoichiometry': 1}
('S3', 'r3') {'stoichiometry': 1}
('S4', 'r3') {'stoichiometry': 1}
('r1', 'S2') {'stoichiometry': 1}
('r2', 'S3') {'stoichiometry': 1}
('r3', 'S5') {'stoichiometry': 1}
('r3', 'S6') {'stoichiometry': 1}
S1 {'ntype': 'specie'}
S2 {'ntype': 'specie'}
S3 {'ntype': 'specie'}
S4 {'ntype': 'specie'}
S5 {'ntype': 'specie'}
S6 {'ntype': 'specie'}
r1 {'ntype': 'reaction'}
r2 {'ntype': 'reaction'}
r3 {'ntype': 'reaction'}
--------------------------------------------------------------------------------
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<sbml xmlns="http://www.sbml.org/sbml/level3/version2/core" level="3" version="2">
<model id="graph_model">
<listOfSpecies>
<species id="S1"/>
<species id="S2"/>
<species id="S3"/>
<species id="S4"/>
<species id="S5"/>
<species id="S6"/>
</listOfSpecies>
<listOfReactions>
<reaction id="r1">
<listOfReactants>
<speciesReference species="S1" stoichiometry="2" constant="true"/>
</listOfReactants>
<listOfProducts>
<speciesReference species="S2" stoichiometry="1" constant="true"/>
</listOfProducts>
</reaction>
<reaction id="r2">
<listOfReactants>
<speciesReference species="S2" stoichiometry="1" constant="true"/>
</listOfReactants>
<listOfProducts>
<speciesReference species="S3" stoichiometry="1" constant="true"/>
</listOfProducts>
</reaction>
<reaction id="r3">
<listOfReactants>
<speciesReference species="S3" stoichiometry="1" constant="true"/>
<speciesReference species="S4" stoichiometry="1" constant="true"/>
</listOfReactants>
<listOfProducts>
<speciesReference species="S5" stoichiometry="1" constant="true"/>
<speciesReference species="S6" stoichiometry="1" constant="true"/>
</listOfProducts>
</reaction>
</listOfReactions>
</model>
</sbml>
. Затем SBML можно визуализировать с помощью таких инструментов, как cy3sbml в Cytoscape .