在线作图丨绘制组间网络分析(Network Analysis)
Q1:什么是网络分析(Network Analysis)?
网络分析(Network Analysis)是通过计算特征值间的相关系数,寻找变量之间的联系,以网络图或者连接模型(connection model)来展示数据的内部结构,并将显著相关的特征节点用不同粗细的线相连来表示不同变量(物种或基因等)间的相互作用关系。从而简化复杂系统并提取有用信息的一种定量分析方式。在生态学中常利用相关性来构建网络模型,可以使用一个数据集例如物种群落数据进行分析,这时候展现物种之间的共出现模式(co-occurance pattern),也可以结合多个数据集进行分析,例如分析环境因子对物种的影响等。
组间的网络分析反应相同样品内部不同指标的相互关系,如:微生物物种与抗生物抗性基因的关系等。网络分析图中,每一个元素(物种、基因或者环境因子等)可以描述成网络中的一个节点,他们之间的关系被描述成网络中的边 。随着高通量测序技术的普及,网络分析被越来越多的科研工作者使用。构建相关性网络,首先需要计算不同变量之间的相关系数矩阵,然后根据相关系数确定变量之间的网络连接,计算node值和line值,从而绘制网络图。
Q2:如何在线画一个网络组间网络分析图?
小编和他的小伙伴们开发了一个在线的作图小网站——云图图(www.cloudtutu.com,免费的哦~),操作步骤如下:
①登录网址:www.cloudtutu.com(推荐使用360或者谷歌浏览器)
②输入用户名和密码(小编已经为大家填好了,如果不显示可添加文末二维码添加小编获取),输入验证码后即可登录;
③登录后在工具一栏(高级分析)里找到组间网络分析,点击进入;
④请按照界面右侧的说明书或者下文进行操作,即可在2分钟内获得一张精美的组间Network图喽~
Step 1 上传数据
※目前平台仅支持.txt(制表符分隔)文本文件或者.csv文件的文件上传;
平台可对不规范的数据格式进行部分处理,但还是请您尽量按照示例数据的格式调整数据,以便机器可以识别。
a) 准备两个数据矩阵,格式参考示例数据(数据形式可参照示例数据,如微生物物种丰度表、基因表达量矩阵、代谢物含量表,也可以是测量数据,例如身高、体重、表型等);
b) 文件A:表格需要带表头和列名,每一列为所用关联分析数据的列名,每一行为每列对应各种指标数据名,例如:分类信息,样本名等(注意:样品名称命名推荐使用字母和数字的组合,以便于云平台识别样品分组情况)。
c) 文件B:与文件A格式一样,替换成A文件对应的环境因子数据或功能等描述性数据(注意:样品名称命名推荐使用字母和数字的组合,以便于云平台识别样品分组情况) 。
Tips:文件A和文件B格式一样,第一行为样品名称,第一列为因子名。
d) 可直接提交.csv文件或者提交txt(制表符分隔)文本文件。操作方法为:全选excel中的所有内容(ctrl+A),复制到记事本中,将记事本文件另存后上传该文件。
Step 2 设置参数
可以根据自己需求选择计算方法,调整绘制数量,调整seed值,调整线条颜色,调整显示标签比例,设置好参数后点击运行按钮即可生成对应图片。
2.1 计算方法:
(1)Pearson相关系数(皮尔逊积差相关系数)
适用于两个正态分布的连续变量。
(2)Spearman等级相关系数(斯皮尔曼秩相关系数)
利用两变量的秩次大小来进行分析,属于非参数统计方法。适用于不满足Pearson相关系数正态分布要求的连续变量。也可以用于有序分类变量的之间的相关性测量。
皮尔森评估的是两个变量的线性关系,而斯皮尔曼评估两变量的单调关系。斯皮尔曼相关系数对于数据错误和极端值的反应不敏感。
2.2 自定义组名:可根据需求对分组进行命名。
Step 3 下载结果
根据个人需求进行参数调整后点击运行后等待5-10秒即可下载结果,平台提供PDF格式的矢量图下载。Network Analysis结果还包含了点(node)和边(line)文件下载,用户可下载点/边文件用Gephi软件对网络图进行进一步调整。下边是小编用自己的数据画的网络图,是不是还不错~
Step 4 作图后处理
TUTU云平台提供的是PDF格式的矢量图,可通过矢量图处理软件(Inkscape或AI)进行编辑和调整(如:文字字体,文字大小,图片分辨率等)。Network Analysis结果还包含了点(node)和边(line)文件下载,用户可下载点/边文件用Gephi软件对网络图进行进一步调整。图形处理软件和使用方法以及Gephi软件和使用方法可扫描文后的二维码添加小编微信获取。
Step 5 写作建议
Network analysis was performed on Tutoolsplatform (http://www.cloudtutu.com), a free online data analysis website.
Network analysis revealing (a) co-occurrence patterns among ARG subtypes and (b) co-occurrence patterns between ARG subtypes and microbial taxa at the genus level. Nodes are colored according to modularity classes. A connection represents a strong (r > 0.8) and significant (P < 0.01) correlation. The size of each node is proportional to the number of connections. (参考文献:Network analysis revealing a co-occurrence patterns among ARG subtypes, Fig. 4)
尊敬的用户,如果图图云平台在您的科研中有幸提供了些许帮助,我们期望您能在方法学或者致谢中提及我们,引用方法如下:XXXX analysis was performed on Tutools platform (http://www.cloudtutu.com), a free online data analysis website. 目前平台还处于测试阶段,使用过程中有任何疑问或者报错欢迎随时联系小编反馈。您的反馈和建议是我们最大的动力~
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