关于这种“网络模块”和“模块饼图”的可视化方法知道好多同学都很好奇这种网络图，特别是右边这个是怎么得到的，本篇就作个简单操作演示。左图：简单展示了一个微生物关联网络，图中每一个节点代表一种OTU，节点颜色表示该OTU所属的微生物分类单元(这里以门水平划分)，节点之间的边表示OTU之间存在正相关(红色边)或负相关(蓝色边)关系；对网络拓扑结构分析时划分了模块，并在网络可视化时按模块将OTU聚类后以不同的圈展示。这种网络图突出微生物节点间的互作状态和类型。右图：统计了网络中各模块内，不同类别微生物所包含的节点数量，并绘制以饼图表示。此时将微生物节点之间的关联交互淡化，更突出各模块内微生物的分类组成。

关于网络模块：在网络拓扑结构分析中，通过数学方法划分的模块实际上是对节点聚类的过程，结果将是，划分为同一模块内的节点之间往往连接紧密，不同模块间的节点之间连接较少。

当然如果只是这样描述似乎没有任何生物学意义，微生物网络模块的实际价值体现，还需结合具体的文献来理解了。例如这是某种理解方式：模块可以代表相似的生态环境，模块内的物种归因于生态位重叠而通常存在更多的交互，这种交互可以是有利的合作也可以是资源竞争；模块间的物种交互较少，归因于隔离，意味着物种间的共发生模式受到阻碍。(大神师兄们曾这样教导俺)

好了言归正传，来简单描述下这种网络图怎样得到。

左图不多说了，放在Cytoscape中随手一调就出来了。

关于右图怎么得到的，手动拼的......白鱼同学也曾尝试过寻找Cytoscape中有没有插件可以做这种样式，但是很遗憾的是一直没找见，不知是否真的有这种插件存在......但是无妨，其实手动拿AI(Adobe Illustrator)拼一下，也是很简单的。具体而言，首先在Cytoscape中调整出节点网络图，然后设法(如使用R)统计各模块内不同微生物类群所包含的节点数量并绘制饼图，最后在AI中将饼图叠加到网络图上方。

以下是大致的过程。

准备网络数据

示例数据的百度盘链接(提取码，hk18)：

https://pan.baidu.com/s/111RDUmyoD-oyHuH8R2Q3jQ

网盘附件提供了一个OTU水平的微生物关联网络的示例数据。

“edge.txt”是网络边列表文件，记录了存在关联的微生物OTU，包括名称(source和target)、权重(weigth，代表了OTU间关联的强度)以及关联类型等信息(type，copresence代表共存，mutualExclusion代表互斥)。

“node.txt”是网络节点列表文件，shared name为网络中各节点的名称，即参与网络互作的各微生物OTU的名称；其后的各列为节点属性信息，包括这些OTU所属的门水平分类(phylum，界门纲目科属种的“门”)，以及提前划分好的网络模块(modularity_class)等。

接下来：

(1)使用R读取节点列表进行统计，网络各模块中，各类微生物门所含OTU节点的数量，并绘制饼图展示各模块中各类门水平节点的数量比例；

(2)将边列表和节点列表两个文件，导入Cytoscape中可视化微生物关联网络；

(3)使用AI(Adobe Illustrator)进行拼图，将R绘制的饼图和Cytoscape的网络图组合，得到“饼图模块”网络样式。

(1)R语言统计各模块内的节点分类数量并绘制饼图

针对示例数据，代码如下。大家替换成自己的数据运行时，记得对颜色指定项进行修改。

#读取节点属性列表node  #查看网络中一共包含哪些门类群细菌#并统计各门类群细菌所含节点数量，由大到小排个序phylum phylum  #这个示例中共计 12 类细菌门，因此手动分配 12 种颜色代指#大家使用自己的数据时，视情况修改颜色数量和赋值color     '#FFED6F', '#CCEBC5', '#BC80BD', '#FCCDE5', '#B3DE69', '#FDB462')names(color)  color    #查看预指定的颜色#最后统计网络中各模块内，各门水平细菌所含节点数量#并绘制饼图展示，通过 ggplot2 实现library(ggplot2)dir.create('plot', recursive = TRUE)  #创建目录“plot”用于存放图片for (module in unique(node$modularity_class)) {        node_module         node_phylum                 p                 geom_bar(stat = 'identity', width = 1) +                coord_polar(theta = 'y') +                scale_fill_manual(limits = names(color), values = color) +                theme(panel.grid = element_blank(), panel.background = element_blank(),                        axis.text.x = element_blank()) +                labs(x = '', y = '')        ggsave(paste('plot/', module,'.pdf', sep = ''), p)}#备注：#scale_fill_manual() 指定颜色时，limit 和 values 搭配，可以使颜色和微生物一一对应，即使数据中缺失该微生物也不会使顺序错乱#输出的每个图片，文件名称均以模块名称命名

工作路径下将生成一个目录“plot”，本示例网络中共计8个模块，因此将获得8个饼图，存储在“plot”中，样式大致如此。

(2-3)Cytoscape网络图可视化及AI拼图

上面是准备工作，接下来是具体的可视化操作过程，包括如何在Cytoscape中进行微生物网络的可视化，以及通过AI(Adobe Illustrator)组合图片。过程总体来说不是很难，以下是一个简单的操作视频，帮助大家理解。

注：4:45之前，是Cytoscape调整网络图过程；如果只关注饼图怎样叠加，直接跳到4:45之后即可。此外，视频没有声音(声音难听，懒得说话......)，操作过程看鼠标点击的位置和字幕注解就可以了，还是很好理解的。备注：bilibili视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1zA411t7MD友情链接

基础统计图(以R作图为主)

柱形图类：堆叠柱形图分组柱形图双向柱形图蝴蝶图箱线图类：箱线图    提琴图    密度提琴图饼图类：饼图扇形图圆环图蜘蛛饼图旭日图星形图面积图类：堆叠面积图散点图类：二维散点图    三维散点图    火山图    曼哈顿图折线或曲线图类：折线图和拟合线    平行坐标图雷达图类：雷达图集合可视化：在线韦恩图韦恩图花瓣图UpSet图    网络图代Venn图圈图：关联弦图    简单弦图   基因组变异圈图SNV位点圈图三元相图：三元图树形图：聚类树    聚类树+堆叠柱形图    聚类树+排序散点图

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网络和流：CytoscapeGephi    冲击图桑基图 弧线图

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