生物信息工具 | 如何绘制“上流”的共发生网络图？

Question

如题所述

Answer 1

撰写：莫北

文章标题：生物信息工具 | 如何快速绘制出高质“上流”的共发生网络图？

在生物信息学领域中，共发生网络图的绘制是分析微生物群落结构、识别重要功能节点等任务的关键工具。若已经了解如何使用Gephi生成共发生网络图的基本流程，本文将带领读者深入解析如何高效准备数据，以R语言为核心，实现从OTU（Operational Taxonomic Unit）绝对丰度表开始，到数据过滤、相关性系数计算，直至生成“graphml”格式网络图文件，完成整个数据预处理过程，并与Gephi、Cytoscape等专业软件兼容，实现个性化绘制。

数据的准备与过滤是整个流程中至关重要的一步。为了使实践过程更具针对性，本文提供了基于OmicShare论坛资源的范例数据下载链接，确保读者能直接利用真实数据，进行实践操作，获取第一手经验。同时，使用Hmisc包中的rcorr()函数计算Spearman相关系数，对列进行两两计算，通过转置的方式，实现对OTU间的相关性分析，精准把握数据间的关联性。

随着相关性系数计算完成，生成网络图阶段将数据转化为视觉化表征变得异常直观。以对称矩阵形式展示，该结构非常适合网络图可视化，尤其是将相关系数矩阵呈现为不同节点间的关系权重。在这个环节中，对于数据的处理逻辑尤为重要，考虑到n维矩阵（即n个OTU）情况，需要剔除对角线，计算出所有可能的组合关系，确保数据结构既满足逻辑，又便于后续分析。

在生成网络图后，导出的格式以“graphml”为主，该格式为网络图提供了良好的兼容性和易于操作的界面，使得后续利用Gephi和Cytoscape等软件进行个性化调整、美化成为可能。通过选择合适的文件格式，不仅能够实现不同软件间的数据无缝传输，还能提升网络图的视觉吸引力，对研究成果进行更有效的诠释。

面对数据量较大、手工整理成本高时，上述步骤提供了一套从数据准备到网络图绘制的全面解决方案，使得专业分析过程更为高效、精准。结合R语言的强大计算能力与图形化输出的强大功能，使生物信息分析在效率与成果质量之间取得平衡，为科研、教育、产业等多个领域提供支持。

总结而言，本文介绍的数据预处理、网络图生成与个性化绘图的全过程，不仅提供了一套简洁、高效、可操作性强的方法论，也为生物信息分析领域的同行们提供了宝贵的经验参考，进一步推动了生物信息学在研究及应用层面的深入发展。