Gephi绘制微生物网络图

本文详细介绍了如何使用Gephi绘制微生物网络图,包括软件下载、数据准备与导入、调整外观等步骤。数据准备涉及R分析、基迪奥在线工具,通过边文件和点文件来构建网络图,并提供了数据格式和处理方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1 软件下载

链接:https://pan.baidu.com/s/1AdfqBaJVhTOVnNMT_DglRw 
提取码:l8ne

需要注意的是,本软件的运行像Cytoscape一样也依赖JAVA,如果你的电脑没有安装较新版本的JRE,可以到官网下载安装

JRE安装包链接https://www.java.com/zh_CN/download/

2 数据准备与导入

2.1 软件所需数据介绍

类似于Cytoscape,网络图的数据一般有两个:边文件和点文件

边文件edgeex.csv,如下图,主要是由成对的节点Id构成,SourseTarget两个点连成一条线(边),边文件中也可以加入边的描述信息,比如边的id、作用类型、权重等。

点文件nodeex.csv,主要是对边文件中的“点”进

<think>好的,我现在需要帮用户找到用于分析土壤微生物网络的代码,用户提到用Python或R,以及GitHub仓库。首先,我应该回忆一下常见的微生物组分析工具和库,比如QIIME2、SPINGO、CoNet、SpiecEasi这些。用户可能需要具体的代码示例或者GitHub上的项目。 首先,用户引用了QIIME2的相关内容,比如引用5中的教程,这可能意味着用户对QIIME2有一定了解,但QIIME2主要用于16S分析,可能不直接处理网络分析。不过,QIIME2的输出结果可以和其他工具结合使用。 然后,微生物网络分析通常涉及构建共现网络,这需要处理OTU表或ASV表,计算相关性,比如斯皮尔曼或皮尔逊相关系数,然后构建网络。常见的R包有igraph、phyloseq、SpiecEasi、cooccur等,Python的话可能有NetworkX、scikit-bio等。 引用3中提到了Canonical correspondence analysis (CCA),这可能与生态学分析有关,但用户需要的是网络分析,所以可能需要其他工具。 接下来,我应该考虑推荐具体的工具和代码库。比如在R中,使用SpiecEasi包,它专门用于微生物网络推断,支持稀疏逆协方差估计。另外,CoNet也是一个常用的工具,可能有相关的R脚本。Python方面,可能较少,但可以结合Pandas处理数据,用NetworkX构建网络。 GitHub仓库的话,可能需要搜索相关关键词,比如“microbial network analysis”,或者“co-occurrence network soil microbiome”。例如,用户可能找到像SpiecEasi的GitHub页面,或者一些研究项目的仓库,里面包含示例代码。 此外,用户可能需要预处理步骤,比如使用QIIME2生成特征表,然后导出为CSV,再导入到R或Python中进行网络分析。所以,流程可能包括:数据预处理、相关性计算、网络构建、可视化、拓扑分析。 还需要考虑代码示例,比如在R中使用SpiecEasi的示例代码,或者Python中使用Pandas和NetworkX的步骤。同时,用户可能需要可视化工具,如Gephi或Cytoscape,但代码方面可能涉及导出边列表和节点属性。 最后,确保推荐的工具和代码库是当前维护的,有文档支持的,比如SpiecEasi在CRAN或Bioconductor上,或者GitHub上有活跃的仓库。同时,提醒用户注意参数设置,如相关性阈值、p值校正方法,以及网络属性的计算,如模块性、中心性等。</think>### 土壤微生物网络分析代码及工具 分析土壤微生物网络通常涉及共现网络构建、拓扑属性计算及可视化。以下是基于Python和R的常用工具及代码库推荐: --- #### **1. R语言工具与代码示例** **a. SpiecEasi (Sparse Inverse Covariance for Ecological Association Inference)** 用于推断微生物群落的生态关联网络,支持稀疏逆协方差估计方法[^4]。 ```R # 安装 install.packages("SpiecEasi") # 示例代码 library(SpiecEasi) data(amgut1.filt) # 加载示例数据(肠道微生物数据) se.mb <- spiec.easi(amgut1.filt, method='mb', lambda.min.ratio=1e-2, nlambda=15) se.gl <- spiec.easi(amgut1.filt, method='glasso', lambda.min.ratio=1e-2, nlambda=15) # 网络可视化 plot(adj2igraph(getRefit(se.mb)), vertex.size=3, main="MB网络") plot(adj2igraph(getRefit(se.gl)), vertex.size=3, main="Glasso网络") ``` **b. igraph + phyloseq** 结合OTU表构建共现网络并分析拓扑属性: ```R library(phyloseq) library(igraph) # 导入OTU表和环境数据 otu_table <- import_biom("otu_table.biom") env_data <- read.csv("environment.csv") # 计算斯皮尔曼相关性 cor_matrix <- cor(t(otu_table@otu_table), method="spearman") adj_matrix <- ifelse(abs(cor_matrix) > 0.6 & p.adjust(cor_test$p.value) < 0.05, 1, 0) # 构建网络 net <- graph.adjacency(adj_matrix, mode="undirected") plot(net, vertex.label=NA, vertex.size=5) ``` **GitHub仓库推荐** - [SpiecEasi](https://github.com/zdk123/SpiecEasi) - [cooccur](https://github.com/cran/cooccur)(共现分析) --- #### **2. Python工具与代码示例** **a. NetworkX + pandas** 基于OTU表构建共现网络: ```python import pandas as pd import networkx as nx from scipy.stats import spearmanr # 读取OTU表 otu_df = pd.read_csv("otu_table.csv", index_col=0) # 计算相关性 corr_matrix, p_values = spearmanr(otu_df.T) # 构建邻接矩阵(阈值过滤) adj_matrix = (abs(corr_matrix) > 0.7) & (p_values < 0.05) # 创建网络图 G = nx.from_pandas_adjacency(pd.DataFrame(adj_matrix)) nx.draw(G, node_size=20, with_labels=False) ``` **b. GEMINI** 用于微生物互作网络推断的Python库: ```python # 安装 pip install gemini-network # 示例代码 from gemini import Gemini model = Gemini(n_init=10) model.fit(otu_df) # OTU表需为样本×物种矩阵 edges = model.get_edges(threshold=0.8) ``` **GitHub仓库推荐** - [Microbial Network Analysis Tutorial](https://github.com/StochasticBiology/microbial-network-tutorial) - [NetCoMi](https://github.com/stefpeschel/NetCoMi)(R/Python跨平台工具) --- #### **3. 其他工具与流程** - **QIIME2 + CoNet**:通过QIIME2生成特征表后,导出为CSV并导入CoNet进行网络分析[^5]。 - **Gephi/Cytoscape**:用于网络可视化(需导出边列表和节点属性表)。 --- ### **注意事项** 1. **数据预处理**:需标准化OTU表(如CSS或log转换)以消除测序深度差异。 2. **阈值选择**:相关性系数(如0.7)和p值校正(如FDR)需根据数据调整。 3. **网络验证**:建议通过随机网络对比(如Erdős–Rényi模型)验证模块性等属性[^4]。 ---
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