networkD3是基于D3JS的R包交互式绘图工具，用于转换R语言生成的图为交互式网页嵌套图。目前支持网络图，桑基图，树枝图 (后续相继推出)等。

关于网络图的绘制，我们之前有5篇文章，可点击查看。

• Cytoscape教程1

• Cytoscape之操作界面介绍

• 新出炉的Cytoscape视频教程

• Cytoscape: MCODE增强包的网络模块化分析

• 一文学会网络分析——Co-occurrence网络图在R中的实现

也可以使用此文介绍的network3D绘制交互式网络图，输入数据与Cytoscape需要的数据格式一致。

运行下方脚本，可得到这个网络图。是关于我们培训现在开通报名的课程、开过的课程和即将要开的课程。

如果需要用自己的数据，也只需替换数据部分，其它部分都是写好的通用脚本。

#install.packages("networkD3")
library("networkD3")# 网络数据和节点属性数据以类似格式存入文本文件即可
# 网络文件有3列组成，第一列为
network <- "Src;Target;Value
Bioinfo;Biology;4
Bioinfo;Math;4
Bioinfo;Program;4
Bioinfo;NGS;4
Program;Linux;1
Program;Python;1
Program;R;1
NGS;RNAseq;1
NGS;ChIPseq;3
NGS;16Sseq;3
NGS;Metagenome;1
NGS;SingeCellSeq;3
NGS;DNAmethylseq;1
NGS;lncRNA;3
NGS;Exomeseq;1
NGS;TCGA;1
"attribute <- "name;group;size
Bioinfo;Class;4
Biology;Class;4
Math;Class;4
Program;Class;4
NGS;Class;4
Linux;On;2
Python;Off;2
R;Off;2
RNAseq;Off;1
ChIPseq;On;1
16Sseq;On;1
Metagenome;On;1
SingeCellSeq;InPrepare;1
DNAmethylseq;InPrepare;1
lncRNA;InPrepare;1
Exomeseq;InPrepare;1
TCGA;InPrepare;1"network <- read.table(text=network, sep=";", header=T, row.names=NULL, quote="", comment="")network <- network[,1:3]
colnames(network) <- c("Src", "Target", "Value")nodes <- unique(c(network$Src, network$Target))
factor_list <- sort(unique(c(levels(network$Src), levels(network$Target))))
num_list <- 0:(length(factor_list)-1)
levels(network$Src) <- num_list[factor_list %in% levels(network$Src)]
levels(network$Target) <- num_list[factor_list %in% levels(network$Target)]attribute <- read.table(text=attribute, sep=";", header=T, row.names=NULL, quote="", comment="")
attribute <- attribute[match(factor_list, attribute$name),]

forceNetwork(Links = network, Nodes = attribute,width = 600, height=400,Source = "Src", Target = "Target",Value = "Value", NodeID = "name",Group = "group", opacity = 1,legend = T, zoom = T, Nodesize = "size",bounded = T, opacityNoHover = 1, fontSize = 15)

说到交互式可视化，还有之前推出的：

• R语言交互式可视化包CanvasXpress

• 视频教程：R语言recharts包绘制交互式图形

关于R绘图, 更多文章如下：

• 在R中赞扬下努力工作的你，奖励一份CheatShet

• 别人的电子书，你的电子书，都在bookdown

• R语言 - 入门环境Rstudio

• R语言 - 热图绘制 (heatmap)

• R语言 - 基础概念和矩阵操作

• R语言 - 热图简化

• R语言 - 热图美化

• R语言 - 线图绘制

• R语言 - 线图一步法

• R语言 - 箱线图（小提琴图、抖动图、区域散点图）

• R语言 - 箱线图一步法

• R语言 - 火山图

• R语言 - 富集分析泡泡图 （文末有彩蛋）

• R语言 - 散点图绘制

• 一文看懂PCA主成分分析

• 富集分析DotPlot，可以服

• R语言 - 韦恩图

• R语言 - 柱状图

• R语言 - 图形设置中英字体

• R语言 - 非参数法生存分析

• 基因共表达聚类分析和可视化

• R中1010个热图绘制方法

• 还在用PCA降维？快学学大牛最爱的t-SNE算法吧, 附Python/R代码

• 一个函数抓取代谢组学权威数据库HMDB的所有表格数据

• 文章用图的修改和排版

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