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用于的工具包括等。每个工具在网络构建和可视化上各具优势，例如MENA基于随机矩阵理论，具备良好的抗噪性能；WGCNA构建无尺度加权基因网络；SpiecEasi结合数据转换与图形模型推理框架。一些工具如Cytoscape、Gephi和R包（igraph、ggraph）提供可视化功能，但存在的问题。为解决这些局限，南京农业大学袁军和中科院刘永鑫团队开发了，该包于2022年发表在国内主办的微生物领域全球第一期刊上，截止推文发稿日期已经，广受微生物生态研究者关注和喜爱。特点包括、通过。

已成为微生物生态学研究的核心问题，评判微生物互作网络稳定性的方法很多，包括网络的复杂性（节点和连接数）、网络模块性、平均聚类距离等。此外，网络的内聚力指数也被用来评价微生物互作网络的稳定性。Cristina M Herren等人2017年在提出网络的内聚力之后，被和等多篇顶刊引用。现今已被研究者广泛接纳，并成为Nature系列文章用来评价微生物群落特征分析的重要组成部分。

R包ggClusterNet由南京农业大学袁军教授和中科院刘永鑫团队开发，并发布在iMeta上。该工具广受微生物生态学研究者的喜爱和关注。其主要特点包括：快速分析、通过少量代码即可完成网络分析，且具备高度的可重复性。尤其是ggClusterNet提供了多种微生物生态网络可视化工具，支持对网络特性的深度挖掘。图源：Wen,Tao, et al. 2022. iMeta 1, e32. 上期我们介绍ggClusterNet的绘图代码，重点展示其提供的多达十种网络布局选项，帮助研究者解决网络图布局不美

meconetcomp包是microeco包的扩展包。两个包均由福建农林大学姚敏杰教授团队开发，专注于扩增子测序数据的集成分析。Meconetcomp发表在国人创建的顶级生物信息学期刊iMeta中。其中meconetcomp包提供了一种比较微生物共现网络的流程，具有较高的灵活性和可扩展性，可以帮助用户高效地比较不同组样本或不同构建方法构建的网络。（一行代码可实现某个特性分析），因此，掌握了这套代码，可让你快速通关网络分析。本节我们提供了微生物网络分析之网络稳定性评价指标鲁棒性、易损性和内聚力的代码。

meconetcomp包是microeco包的扩展包。两个包均由福建农林大学姚敏杰教授团队开发，专注于扩增子测序数据的集成分析。Meconetcomp发表在国人创建的顶级生物信息学期刊iMeta中。其中meconetcomp包提供了一种比较微生物共现网络的流程，具有较高的灵活性和可扩展性，可以帮助用户高效地比较不同组样本或不同构建方法构建的网络。（一行代码可实现某个特性分析），因此，掌握了这套代码，可让你快速通关网络分析。