图中的微生物网络分析

Question

我在所有分类法级别上都有细菌OTU表。我想使用igraph（或任何其他软件包）来绘制网络。我从来没有创建过这样的情节，所以请问有人知道一些初学者的教程链接吗？或者，如果有人用脚本指导我，那么您的时间将不胜感激。谢谢！

Answer 1

1. 网络分析中的关系数据集至少由一个描述链接的data.frame（或矩阵）组成，并包含至少2个cols，以便在2个链接上指示“ from”和“ to”链接data.frame的第一个列。此“边缘列表”的其他栏目指示每个链接的特征。此后，我们将其称为data.frame edgeslist

2. 您可能想要第二个数据集，以指示节点的特征，即 aka 'nodes-list'。这些是第二个data.frame（或矩阵），其中第一个col表示节点名称，其他cols表示每个节点的特性。 Igraph中的节点列表必须指示每个单个节点。每个节点只能在节点列表中出现一次，并且不能在edges列表（“ from”或“ to”列）中丢失单个节点。此后，我们将此数据称为框架nodeslist。

   1. 然后，您必须使用igraph::graph_from_data_frame(edgeslist, directed = F, vertices = nodeslist)

   创建一个Igraph对象

   2. 您可以访问此对象以编译一堆全局统计信息或获取与某些节点（例如cliques <- igraph::largest_cliques(mygraph)或igraph::edge_density(mygraph, loops=T)）相关的一些新数据

      < / li>
   3. 或者访问一组非常精确的节点或边（例如igraph::E(mygraph)$weight <- 1或其他函数）。
   4. 我建议使用边缘列表和tidyverse，以进行分组统计。

尝试找到一些现有的教程，例如this one。

Answer 2

我不明白您拥有什么数据，这是小型网络分析例程的示例：

1. 您首先必须定义要分析的链接类型（例如，什么关系？边缘是否有方向性（可能是对等的）？节点和边缘的哪些特征是相关的？）。

2. 然后，您必须构建边缘列表。就我而言最常见 小型网络（不需要高性能）的一种方法是制作一个data.frame tidyverse。在网络分析的每种情况下，都需要一个边缘列表。通常是一个data.frame，其中有两个您称为网络的实体之间的链接。 然后分析：

   • 仅适用于小图，您首先要进行绘图并阅读该图。此后，假设您需要关于tidyverse语法（%>%），将发送到igraph并绘制的边列表：

   myedgeslist <- data.frame(from = c('man1', 'man2','man3', 'man3'), to = c('man3','man1','man1', 'man2') ) mygraph <- myedgeslist %>% igraph::graph_from_data_frame(directed = T) mygraph %>% igraph::plot.igraph()

在3个节点和4个链接之间绘制一个小型定向网络（Igraph说：IGRAPH DN-- 3 4 --表示DN定向网络，3个节点和4个链接）。

• 与此同时，您必须进行一些整理组统计，例如

myedgeslist %>% group_by(to) %>% summarise(nlinksto= n(), n_nodes=n_distinct(from)) %>% arrange(desc(n_nodes))说'man1'是最中心的节点，因为有2个链接指向他（与man3和man2的单个链接相比）。

• 并行地，如我上面所述，阅读一些网络分析和计算指标的理论知识，以了解网络（集中度，互惠性……）。例如，

  mygraph %>% igraph::edge_density()说，在此网络中实现了66％的定向链接。

PS ：绘制大型网络通常不是一个好主意，您必须将它们分成几部分，或者通过全局/分组统计信息恢复网络。