R可视化——共现性网络分析第二弹

Question

如题所述

Answer 1

在前一篇文章中，我们探讨了网络共现性分析的基础，通过使用igraph包实现了最终的可视化效果。为了进一步深入理解这一主题，我们将会展示如何结合Hmisc包和igraph包来构建网络图，并最终利用Gephi软件展示网络共现性分析的结果。请确保你已安装了所需的R包。

首先，加载数据。以高通量测序获得的OTU绝对分度表数据为例，这是进行网络分析的理想数据集。在处理数据时，我们需要过滤掉检测率过低的值，通常设定检测率低于20%作为筛选标准。接下来，获取相关性系数，创建网络并加入OTU丰度信息、物种信息和标签等详细信息，具体配置取决于个人需求。数据保存为"graphml"和"gml"格式，以便在后续步骤中导入Gephi。

接下来，利用Gephi进行可视化。在Gephi中打开保存的数据，选择"Fruchterman Reingold"布局进行网络图的初步展示。在节点设置阶段，可以基于文件中的物种信息、丰度信息和模块化信息，为节点分配不同的颜色，增强视觉效果。调整节点大小，使其反映丰度或Degree，进一步优化网络图的可读性。最后，保存图片为svg、pdf或png格式，方便后续分享或使用。

完成基础操作后，我们如何进一步拓展网络共现性分析的深度？例如，如何展示网络的节点平均度、网络直径、图密度及模块化指数等关键指标？同样，当我们需要比较不同处理方式下两组数据的共现性网络差异时，又应如何操作？

获取这些指标时，Gephi软件提供了直观的界面，只需在概览的右栏中选择相应的选项即可轻松获取所需数据。比较两组网络图的degree数据差异性时，先通过R语言构建每个数据集的网络图，并在Gephi中进行可视化。然后，使用R代码提取degree数据，将这两组数据进行对比，分析它们之间的差异。

为了帮助你更深入地了解整个流程，我们提供了一系列代码和数据，你可以在微信公众号后台回复"共现性分析"获取。通过这些资源，你将能够更全面地掌握网络共现性分析的技巧，进一步提升数据分析和可视化的能力。