R语言多层桑基图_桑基图的绘制核心微生物组分类学及丰度展示

为什么要用桑基图

桑基图 (Sankey diagram)是一种展现数据之间流动和相互关系的图像，类似于一种网络图，通过不同层级节点之间的连接以及连接边的宽度，展示数据之间的流动关系。

在微生物群落分析中，桑基图可以用来展示不同分类学水平微生物的丰度及其从属关系，可以简单的说是一种包含物种丰度信息的系统发育树。

在一些时间序列或大规模区域样本的研究中，研究人员通常都会非常关注核心微生物组，也就是在一系列时间序列样品或各种不同类型样品中共有的微生物，这些微生物代表了样本中最基本也是最重要的功能微生物。

使用桑基图可以达到同时展示核心微生物组成、系统发育关系以及相对丰度的目的。

桑基图的绘制

可以使用R语言的“d3Network”包进行桑基图的绘制，该包是在R环境下基于D3.j绘制桑基图的专门的包。

还是照例先介绍一下绘图主函数的各项参数。

d3Sankey(Links, Nodes, Source, Target, Value = NULL, NodeID, height = 600,  width = 900, fontsize = 7, nodeWidth = 15, nodePadding = 10,  parentElement = "body", standAlone = TRUE, file = NULL,  iframe = FALSE, d3Script = "http://d3js.org/d3.v3.min.js")

各参数意义：

Links，用于绘图的数据框，给出了节点及其关联信息；
Nodes，包含节点ID及相关信息的数据框；
Source，Links文件中指定Source源的向量；
Target，Links文件中指定Target的向量；
Value，Links文件中指定节点关联边宽度的向量；
NodeID，Nodes文件中指定节点ID名称的向量；
height，输出图像的高度；
width，输出图像的宽度；
fontsize，图像中节点标签文字的字号；
nodeWidth，用于指定每一个节点的宽度；
nodePadding，介绍里的英语没看明白是什么意思；
file，输出文件的名称，要输出html格式。

3dNetwork包绘制桑基图需要两个文件，一个是提供节点及其关联信息的数据框，另一个是提供节点名称及其性质的数据框。

我们首先要手动制作一个原始的数据文件，结构类似于网络分析的输入文件，包含三列信息，第一列为source，内容为节点的名称，第二列为target，内容为属于该source的target名称，第三列为value，及其对应target的相对丰度数据。

我的示例数据格式如下，数据是一套时间序列微生物群落样本的共有OTU，之后手动计算各物种的丰度及其对应的系统发育层次信息。

3dNetwork输入的文件要求使用数字来定义source和target的现实顺序，再用nodes文件将节点名称于数字匹配，因此要对输入文件进行一定的处理。

sankey "sankey.txt",header = TRUE,sep = "\t")nodes as.character(sankey$source),as.character(sankey$target))),stringsAsFactors = FALSE)nodes$ID 0:(nrow(nodes)-1)sankey by.x = "source",by.y = "name")sankey by.x = "target",by.y = "name")colnames(sankey) "X","Y","value","source","target")sankey select = c("source","target","value"))nodes select = c("name"))

之后就可以绘制图像了。

d3Sankey(Links = sankey,Nodes = nodes,fontsize = 20,         Source = "source",Target = "target",Value = "value",         NodeID = "name",file = "Sankey.html",         width = 1200,height = 900)

打开输出的html文件，我们会发现部分图像的元素存在一定的重叠，并且有些节点的顺序可能需要修改。

这一步就非常简单了，输出的结果是可交互的，直接鼠标拖动节点模块即可改变其位置。

关注公众号“红皇后学术”，后台回复“桑基图”获取本文介绍的绘图示例文件和完整代码。

`扩展阅读`

高通量测序基础知识
转录组测序技术和结果解读
红皇后学术文献解读列表
基本分子生物学实验
PAST：最简便易用的统计学分析软件教程目录
每天学习一点R系列
微生物群落数据分析系列教程
微生物研究相关工具
微生物研究投稿期刊简介