在线作图丨绘制一个含饼图的组内网络分析图(Network Analysis)
前几期小编给大家介绍了如何做一个组间网络分析图(Network Analysis)
在线作图丨绘制组间网络分析(Network Analysis),有小伙伴希望小编更新一期组内互作网络的说明。所以,它来了~
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。
组内互作网络图反应的是一组数据内部不同元素间的关联性。如:微生物物种间的相互关系等。图中每个圆圈可以代表一种微生物、基因、蛋白质或者代谢物等,连线代表元素之间的相关性高低。TUTU云平台的组内网络分析中不同颜色的圆圈对应不同的元素聚类。如果有分组信息,图图还能在节点上以饼图的形式显示该物种上的权重(左)目前网络分析的常见展现形式有分散型(中)和球型(右),通过Gephi软件可以将分散的点转换为球型布局。
Q2:能否不学R语言就能做网络分析?
小编和他的小伙伴们开发了一个在线的作图小网站——图图云(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内Network图喽~
话不多说,我们开始行动吧~
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) 准备一个数据矩阵(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) 表格需要带表头和列名,第一行为样本名,第一列为组成因子名,例如OTU ID,基因ID、身高、代谢物名称等。
c) 请提交txt(制表符分隔)文本文件或者.csv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.txt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。
Tips: 皮尔森评估的是两个变量的线性关系,而斯皮尔曼评估的两变量的单调关系。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 绘制数量:选取丰度排名前多少的元素进行绘图,上线为200,大于200个元素绘制的图片很乱,影响可解释性,不推荐使用。
2.3 Seed值:用来微调图片布局的参数。
2.4 线条颜色:图中连线的颜色,以浅灰色为主。
2.5 标签比例:图中标签的字体大小。
2.6 是否分组:可根据需求选择是否对数据进行分组。
在绘图区的下方对分组信息进行在线编辑,也可点击“输入分组”手动粘贴分组信息,如图:第一列为样品名称,第二列为样品组名。
有分组信息时,图中圆圈会以饼图的形式展示组间该元素的含量差异。如图:
Step 3 下载文件
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(edge)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。
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。下边是小编用自己的数据在线画的网络图(左图),和用Gephi调整后的结果(右图),是不是还不错~
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~
在线作图丨绘制一个含饼图的组内网络分析图(Network Analysis)相关推荐
- 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 m ...
- 在线作图|如何绘制一个好看的堆叠柱状图
Question 1:什么是堆叠柱状图? 柱形图用来比较两个或多个的含量或者丰度(不同时间或者不同条件),只有一个变量,通常适用于于较小的数据集分析,堆叠柱形图是柱形图的变形,可以清晰地比较某一个维 ...
- 在线作图丨如何画一个优美的相关性热图
相关性热图 相关性分析是通过计算两种因子之间的相关性(Spearman.Pearson.Kendall's Tau系数等),将获得的数值矩阵通过热图直观展示.通过颜色变化反映二维矩阵或表格中的数据信息 ...
- 在线作图|如何绘制一张哑铃图
哑铃图 哑铃图(Dumbbell plot)是展示数据差异的可视化图表之一.当样本个数为两个时,图形类似哑铃,同时它也用来绘制多个样本,类似于多个"哑铃"的节点连接.哑铃图在生信分 ...
- 在线作图|如何绘制一张三元相图
三元相图 三元相图即三元系统的相图,三元系统是包括三个独立单元的系统.三元相图有三个变量,且三个变量之和为常数,常以一个等边三角形坐标系中的某点来表示三个变量之间的比例关系.等边三角形内任意一点到三角 ...
- 在线作图|如何绘制一张山脊图
山脊图(Ridgeline chart) 山脊图(Ridgeline chart)作为可视化图形的一种,可以研究不同群组的数值变量的分布情况,展示不同类别数据在同一因素的不同水平下的分布差异,分布可以 ...
- 在线作图丨差异分析——ANOSIM相似性分析
Question 1:什么是ANOSIM分析? ANOSIM分析(Analysis of Similarities)即相似性分析,主要用于分析高维数据组间相似性,为数据间差异显著性评价提供依据.在一些 ...
- 如何做一个流畅的UI 组内分享记录
前提 最近做了一次组内分享,这个 idea 来自去沪江的分享会听到的,学到了一些,也分享给组内的小伙伴. ###什么是卡顿? 这件事要从RunLoop开始,RunLoop是一个60FPS[注1]的回调 ...
- 在线作图丨如何绘制精美的3D饼图
Question 1:什么是饼图? 饼图(pie chart)是常用的基本统计图形之一,可以直观地展示整体与个体之间的比较情况.在生信分析中,饼图常用于展示各元素数值相对于总数的占比情况,图中每个扇 ...
最新文章
- word2vec代码_TensorFlow2.0 代码实战专栏(四):Word2Vec (Word Embedding)
- java 真数组 伪数组_伪数组(ArrayLike)
- Android Linux内核编译调试
- 【Linux】虚拟地址空间
- LINUX ltrace命令-用来跟踪进程调用库函数的情况学习
- [CF 526 F] Pudding Monsters(单调栈 + 线段树)
- safari的一些问题
- 使用canvas实现擦玻璃效果
- 怎么判断linux22端口是否通,在Linux环境下使用SSH判断端口是否通(示例代码)
- sqlserver中能用when_【SQL】SQL中Case When的用法
- 8196国开计算机专业英语,电大计算机网络(本)学习周期01任务A_0002答案
- linux刻录文件,Linux命令行下刻录CD-ROM数据光盘详细过程
- MPB:林科院袁志林组-树木共生真菌菌株纯化及快速鉴定方法
- 人生第一次和第二次车祸
- 多线程读文本写入OracleNoSQL数据库
- 【知识兔】自学Excel之11:模板使用和打印设置
- JVM cpu过高排查
- python 小说人物分析_用Python来看金庸先生的小说,这一生向大侠致敬
- css怎么设置页面缩放最小宽度
- Camunda流程引擎 Modeler (二)