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R包绘制网络图-使用R中的包绘制网络图-R01

R包绘制网络图-使用R中的包绘制网络图-R01

作者: 一车小面包人 | 来源:发表于2023-09-12 11:02 被阅读0次

    背景:网络图是由点和边构成的图结构,常用来可视化基因调控网络等。本地图形化界面的网络图软件有Gephi和Cytoscape,这里使用R中的包绘制网络图,以便可视化加入到流程中。

    • 数据预处理
      可视化的网络图通常需要两个文件,边edges文件和点nodes文件,其中边文件通常包含(源节点,目标节点,边权重)的信息,点文件则包括所有的节点的唯一值即可。
    #'数据预处理,构建edges和nodes表格
    p_load("navdata","tidyverse", "igraph", "tidygraph", "ggraph")
    data("phone.call")
    head(phone.call, 3)
    sources <- phone.call %>% distinct(source) %>% rename(label = source)
    destinations <- phone.call %>% distinct(destination) %>% rename(label = destination)
    nodes <- full_join(sources, destinations, by = "label")
    nodes <- nodes %>% mutate(id = 1:nrow(nodes)) %>% select(id, everything()) #' 添加id
    head(nodes)
    phone.call <- phone.call %>% rename(weight = n.call) #' 列重命名
    edges <- phone.call %>% left_join(nodes, by = c("source" = "label")) %>% rename(from = id) #'构建边列表
    edges <- edges %>% left_join(nodes, by = c("destination" = "label")) %>% rename(to = id)
    edges <- select(edges, from, to, weight)
    head(edges)
    
    • 方法一 使用igraph
    #'方法一 使用igraph
    library(igraph)
    net.igraph <- graph_from_data_frame(d = edges, vertices = nodes,directed = TRUE)
    set.seed(123)
    png("fig1_my_test.png")
    plot(net.igraph, edge.arrow.size = 0.2,layout = layout_with_graphopt)
    dev.off()
    

    结果like this:


    igraph.png
    • 方法二 使用tidygraph和ggraph
    library(tidygraph)
    library(ggraph)
    net.tidy <- tbl_graph(nodes = nodes, edges = edges, directed = TRUE)
    pp<-ggraph(net.tidy, layout = "graphopt") +
      geom_node_point(col = 'gold',size = 2) + #'点信息
      geom_edge_link(aes(width = weight), alpha = 0.8) +  #'边信息
      scale_edge_width(range = c(0.2, 2)) + #'控制粗细
      geom_node_text(aes(label = label), repel = TRUE) + #'增加节点的标签,reple避免节点重叠
      labs(edge_width = "phone.call") + #'图例标签
      theme_graph()
    ggsave("fig2_test.png",pp)
    

    结果like this:


    ggraph.png

    如果想画成圆形:

    pp<-ggraph(net.tidy, layout = "linear",circular=TRUE) +
      geom_node_point(col = 'gold',size = 2) + #'点信息
      geom_edge_link(aes(width = weight), alpha = 0.8) +  #'边信息
      scale_edge_width(range = c(0.2, 2)) + #'控制粗细
      geom_node_text(aes(label = label), repel = TRUE) + #'增加节点的标签,reple避免节点重叠
      labs(edge_width = "phone.call") + #'图例标签
      theme_graph()
    ggsave("fig3_test.png",pp)
    
    ggraph.png
    ggraph的参数可以仔细调整,有很多叠加的图层。

    总结:根据自己的习惯,封装成函数很好用。

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