相关性网络图
date: 2023.10.12
教程收集与整理： 小杜的生信笔记
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教程图形
本期教程图形
相关性网络图
写在前面
相关性分析，在前期教程中也有提及。但是使用R语言绘制相关性网络图，除了使用ggcor包做Meantal分析外，就没有类似的教程。本期教程，自己也收集相关的包和教程，分别绘制对应的图形。本期教程，也是值得大家收藏，现在的代码基本是直接粘贴复制即可。
1 安装和加载相关的R包
library(ggraph)
library(tidygraph)
# install.packages("devtools")
#devtools::install_github("Hy4m/linkET", force = TRUE)
library("linkET")
packageVersion("linkET")
packageVersion("igraph")
#devtools::install_github("Hy4m/netET")
library(netET)
设置路径
setwd("E:\\小杜的生信筆記\\2023\\20231012-mental分析网络图")
2 加载数据
matrix_data(list(mtcars = mtcars))
matrix_data(list(mtcars = mtcars)) %>%
as_md_tbl()
as_matrix_data(mtcars)
head(mtcars)
3 计算r值和p值
as_md_tbl(mtcars)
correlate(mtcars) %>%
as_md_tbl()
4 绘图
4.1 绘制组内相关性热图
组内相关性分析，我们在前面的教程重要发表过，详情可以看R语言可视化-精美图形绘制系列--组内相关性分析。我们也提供完整的输出P值和cor值的代码。
correlate(mtcars) %>%
as_md_tbl() %>%
qcorrplot() +
geom_square()
前期教程代码，计算组内相关性
library(reshape2)
library(corrplot)
library(plyr)
library(igraph)
library(autoReg)
library(tidyverse)
library(ggsci)
library(stats)
## 详情可以到此教程中查看
corr <- cor(mtcars, method = "spearman")
corrplot(corr,title = "",
method = "circle", #或"circle" (default), "square", "ellipse", "number", "pie", "shade" and "color"
outline = T,
addgrid.col = "darkgray",
order="hclust", addrect = 4, #hclust聚为4类，根据数据的具体情况调整
mar = c(4,0,4,0),
rect.col = "black", rect.lwd = 2, cl.pos = "b",
tl.col = "black", tl.cex = 1, cl.cex = 1.5, tl.srt=60)
corrplot(corr,order = "AOE",type="upper",tl.pos = "tp")
corrplot(corr, title = "",
method = "number",
outline = T,
add = TRUE, type = "lower",
order="AOE",
# col="black",
# diag=FALSE,
tl.pos="n", cl.pos="n")
## 注意:此步骤在R MarkDown格式中运行报错，但在非R MarkDown格式中可以正常运行
输出相关性p值和corr值代码如下：
4.1 绘制组间相关热图
同样组内相关分析分析，在前期教程中也发布过。详情请看R语言可视化-精美图形绘制系列--组间相关性分析。
4.2.1 加载数据
首先，使用教程中的代码进行计算，运行。
library(vegan)
data("varespec")
data("varechem")
dim(varespec)
varespec[1:10,1:10]
查看数据
dim(varechem)
varechem[1:10,1:10]
4.2.2 计算两数据的相关性
绘制相关性热图
correlate(varespec[1:30], varechem) %>%
qcorrplot() +
geom_square() +
scale_fill_gradientn(colours = RColorBrewer::brewer.pal(11, "RdBu"))
qcorrplot(varespec[1:30], type = "lower") +
geom_square() +
scale_fill_gradientn(colours = RColorBrewer::brewer.pal(11, "RdBu"))
5 进行mantel分析
mantel相关性分析，早期教程ggcor包作图 | 相关性热图 | mental分析图。
那么使用linkET包，也是非常的方便。
5.1 加载数据
##mantel test
library(dplyr)
data("varechem", package = "vegan")
data("varespec", package = "vegan")
5.2 查看数据
## 查看数据
dim(varespec)
# [1] 24 44
varespec[1:10,1:10]
dim(varechem)
# [1] 24 14
varechem[1:10,1:10]
5.3 计算网络关系
mantel <- mantel_test(varespec, ## 分类数据
varechem, ## 影响因子数据
## 以下代码是根据varespec（分类数据）进行分析计算
spec_select = list(Spec01 = 1:7,
Spec02 = 8:18,
Spec03 = 19:37,
Spec04 = 38:44)) %>%
mutate(rd = cut(r, breaks = c(-Inf, 0.2, 0.4, Inf),
labels = c("< 0.2", "0.2 - 0.4", ">= 0.4")),
pd = cut(p, breaks = c(-Inf, 0.01, 0.05, Inf),
labels = c("< 0.01", "0.01 - 0.05", ">= 0.05")))
查看数据
head(mantel)
###
> head(mantel)
# A tibble: 6 × 6
spec env r p rd pd
<chr> <chr> <dbl> <dbl> <fct> <fct>
1 Spec01 N 0.256 0.015 0.2 - 0.4 0.01 - 0.05
2 Spec01 P 0.137 0.093 < 0.2 >= 0.05
3 Spec01 K 0.400 0.004 >= 0.4 < 0.01
4 Spec01 Ca 0.0113 0.427 < 0.2 >= 0.05
5 Spec01 Mg 0.0263 0.366 < 0.2 >= 0.05
6 Spec01 S 0.275 0.021 0.2 - 0.4 0.01 - 0.05
5.3 绘制mantel分析图
## 绘制相关性热图
D0 <- qcorrplot(correlate(varechem), type = "lower", diag = FALSE) +
geom_square() + ## 相关性热图的形状
##
geom_couple(aes(colour = pd, size = rd),
data = mantel,
curvature = nice_curvature()) +
## 颜色参数调整
scale_fill_gradientn(colours = RColorBrewer::brewer.pal(11, "RdBu")) +
scale_size_manual(values = c(0.5, 1, 2)) +
scale_colour_manual(values = color_pal(3)) +
guides(size = guide_legend(title = "Mantel's r",
override.aes = list(colour = "grey35"),
order = 2),
colour = guide_legend(title = "Mantel's p",
override.aes = list(size = 3),
order = 1),
fill = guide_colorbar(title = "Pearson's r", order = 3))
D0
ggsave("Mental相关性网络图.jpg",width = 6, height = 6)
6 网络相关性图
此教程来自
Lingc TONG的推文，原文教程链接基于netET和ggraph展示微生物与环境因子网络相关性。
6.1 数据准备
这里依旧使用前面的数据即可。
devtools::install_github("Hy4m/netET", force = TRUE)
#加载包
library(ggraph)
library(tidygraph)
library(netET)
library(vegan)
data("varespec")
data("varechem")
6.2 计算相关性，并提取绘图信息
p1 <- correlate(varechem, varespec, method = "spearman") |>
as_tbl_graph(abs(r) > 0.5, p < 0.05)
# 计算节点的度中心性
degree_centrality <- degree(p1)
# 计算节点的度中心性
degree_centrality <- degree(p1, mode = "all")
# 将中心性值添加到 p1 中
p1$Degree <- degree_centrality
p1 <- p1 |>
mutate(Degree = degree_centrality)
注意：刚开始，使用原文的代码提取信息，一直报错。后面，提示igraph包的版本过高，需要使用> 0.2版本包。在这里折腾了一会。最后依旧是降此包的版本。
步骤：
- 删除已有的
igraph包 - 重新安装
igraph包，并限制版本
install.packages("igraph",version = '0.1.7')
使用原文代码：
### 简洁代码
p1 <- correlate(varechem, varespec, method = "spearman") |>
as_tbl_graph(abs(r) > 0.5, p < 0.05) |>
mutate(Degree = centrality_degree())
> p1
# A tbl_graph: 58 nodes and 30 edges
#
# An undirected simple graph with 36 components
#
# A tibble: 58 × 2
name Degree
<chr> <dbl>
1 N 2
2 P 1
3 K 1
4 Ca 2
5 Mg 2
6 S 0
# ℹ 52 more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows
#
# A tibble: 30 × 4
from to r p
<int> <int> <dbl> <dbl>
1 13 18 0.608 0.00163
2 1 20 -0.606 0.00168
3 7 26 -0.500 0.0128
# ℹ 27 more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows
xy <- layout_on_circle(p1)
head(xy)
> head(xy)
[,1] [,2]
[1,] 1.0000000 0.0000000
[2,] 0.9941380 0.1081190
[3,] 0.9766206 0.2149704
[4,] 0.9476532 0.3193015
[5,] 0.9075754 0.4198891
[6,] 0.8568572 0.5155539
6.3 绘制环形相关性图
D1 <- ggraph(p1, xy) +
#geom_edge_fan(aes(colour = r > 0), width = 0.75, linetype="dashed") + #width 改变线条粗细
geom_edge_fan(aes(colour = r > 0), width = 0.8) +
geom_node_point(aes(size = Degree), colour = "#fa8c35") +
scale_edge_colour_manual(values = c("TRUE" = "#c93756", "FALSE" = "#21a675"),#R>0,为TRUE
labels = c("Negative", "Positive")) +
geom_node_text(aes(x = 1.07 * x,
y = 1.07 * y,
label = name,
angle = node_angle(x, y)),
hjust = "outward",
data = function(data) dplyr::filter(data, Degree > 0)) +
expand_limits(x = c(-1.5, 1.5), y = c(-1.5, 1.5)) + #
coord_fixed(clip = "off") +
theme(panel.background = element_blank()) +
labs(edge_colour = "Spearman's r")
ggsave("环形网络图.jpg", width = 6, height = 6)
6.4 二分网络图
p2 <- correlate(varechem, varespec, method = "spearman") |>
as_tbl_graph(abs(r) > 0.5, p < 0.05) |>
mutate(Degree = centrality_degree()) |>
as_bipartite_circular(outer_nodes = names(varespec))
p2
绘图
D2 <- ggraph(p2, layout_bipartite_circular(p2)) +
annotate_arc_rect(0, 180,
fill = "#e0eee8",
r0 = 0.55,
r1 = 1.05) +
geom_edge_circular(aes(colour = r > 0), edge_width = 0.75, edge_alpha = 0.8) +
geom_node_point(aes(size = Degree, colour = Degree == 0)) +
geom_node_text_circular(expand = 0.08) +
scale_colour_manual(values = c("TRUE" = "grey55","FALSE" = "#065279"),
guide = "none") +
scale_edge_colour_manual(values = c("TRUE" = "#c93756", "FALSE" = "#21a675"),
labels = c("Negative", "Positive")) +
coord_fixed(clip = "off", xlim = c(-1.2, 1.2), ylim = c(0, 1.1)) +
theme(panel.background = element_blank()) +
guides(edge_colour = guide_legend(override.aes = list(edge_width = 1))) +
labs(edge_colour = "Spearman's r")
D2
ggsave("二分网络图.jpg", width = 8, height = 8)
7 合并图形
library(patchwork)
library(cowplot)
D0+D1+D2+plot_layout(nrow = 1, ncol = 3, widths = c(6,5,6))
ggsave("20231012.jpg", width = 20, height = 10)
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5. 转录组分析教程
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