microeco包中基于模块和门水平的微生物网络交互可视化分析
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/microeco 摘要
本文详细介绍了如何使用microeco包中的trans_network类进行微生物网络分析，特别是针对网络模块间和模块内微生物门水平交互关系的可视化方法。通过chord diagram（弦图）展示微生物群落中不同分类单元间的复杂互作关系，为微生物生态学研究提供直观的分析工具。
背景介绍
微生物群落分析中，网络分析是揭示微生物间互作关系的重要手段。microeco包提供了完整的网络分析流程，包括网络构建、模块划分和可视化等功能。在实际应用中，研究者常需要：
- 分析网络模块内部的微生物互作模式
- 比较不同网络模块间的微生物互作差异
- 在不同分类水平（如门、纲等）上展示这些互作关系
核心方法
1. 网络模块内分析
首先需要提取特定模块的子网络进行分析：
# 克隆原始网络对象
G_1 <- clone(g_net2)
# 提取模块M1的子网络
G_1$res_network <- g_net2$subset_network(
node = g_net2$res_node_table %>% subset(module == "M1") %>% rownames,
rm_single = TRUE
)
# 更新边表信息
G_1$get_edge_table()
# 计算门水平的连接汇总
G_1$cal_sum_links(taxa_level = "Phylum")
# 可视化结果
G_1$plot_sum_links()
2. 网络模块间分析
分析不同模块间的微生物互作关系：
# 获取节点和边表
edge_table <- g_net2$res_edge_table
node_table <- g_net2$res_node_table
# 将节点替换为模块名称
edge_table[, 1] <- node_table[edge_table[, 1], "module"]
edge_table[, 2] <- node_table[edge_table[, 2], "module"]
# 仅保留模块间的边
new_obj <- g_net2$subset_network(
edge = which(edge_table[, 1] != edge_table[, 2]),
return_igraph = FALSE
)
# 计算连接汇总并可视化
new_obj$cal_sum_links(taxa_level = "Phylum")
new_obj$plot_sum_links()
技术要点
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对象克隆：使用
clone()方法创建网络对象的副本，避免修改原始数据。 -
子网络提取：
subset_network()方法支持按节点或边条件筛选子网络，关键参数：node：指定要保留的节点edge：指定要保留的边rm_single：是否移除孤立节点return_igraph：控制返回igraph对象还是trans_network对象
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连接汇总：
cal_sum_links()方法按指定分类水平汇总连接强度，生成弦图所需的矩阵。 -
可视化定制：弦图展示不同分类单元间的互作强度，颜色编码可反映分类学信息。
应用建议
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模块特征分析：通过比较不同模块的弦图模式，识别具有特定互作特征的微生物群体。
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跨模块互作：重点关注连接不同模块的门水平互作，这些可能代表关键的生态功能联系。
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多级可视化：虽然目前microeco包尚未直接支持模块和门水平的双层弦图，但可以通过分步分析实现类似效果。
注意事项
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确保使用最新版microeco包（v1.9.2或更高版本），以获得完整功能支持。
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当网络规模较大时，弦图可能过于复杂，建议：
- 先过滤弱连接（低weight值）
- 聚焦特定模块或分类群
- 调整可视化参数提高可读性
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网络分析结果应结合其他生态学分析方法（如多样性分析、功能预测等）进行综合解读。
通过microeco包提供的这些功能，研究者可以系统地分析微生物网络的结构特征，揭示不同分类水平和网络模块间的复杂互作关系，为理解微生物群落的组装规则和功能联系提供重要线索。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
