一邊學習抖剿，一邊總結，一邊分享识窿！
本期教程
寫在前面
此圖是一位同學看到后牙躺，想出的一期教程。
最近腕扶，自己的事情比較多孽拷，會無暇顧及社群和公眾號教程。
1 安裝和加載相關的R包
library(ggraph)
library(tidygraph)
# install.packages("devtools")
#devtools::install_github("Hy4m/linkET", force = TRUE)
library("linkET")
packageVersion("linkET")
packageVersion("igraph")
#devtools::install_github("Hy4m/netET")
library(netET)
設置路徑
setwd("E:\\小杜的生信筆記\\2023\\20231012-mental分析網(wǎng)絡圖")
2 加載數(shù)據(jù)
##mantel test
library(dplyr)
data("varechem", package = "vegan")
data("varespec", package = "vegan")
2.1 查看數(shù)據(jù)
## 查看數(shù)據(jù)
dim(varespec)
# [1] 24 44
varespec[1:10,1:10]
dim(varechem)
# [1] 24 14
varechem[1:10,1:10]
2.2 計算網(wǎng)絡關系
mantel <- mantel_test(varespec, ## 分類數(shù)據(jù)
varechem, ## 影響因子數(shù)據(jù)
## 以下代碼是根據(jù)varespec（分類數(shù)據(jù)）進行分析計算
spec_select = list(Spec01 = 1:7,
Spec02 = 8:18,
Spec03 = 19:37,
Spec04 = 38:44)) %>%
mutate(rd = cut(r, breaks = c(-Inf, 0.2, 0.4, Inf),
labels = c("< 0.2", "0.2 - 0.4", ">= 0.4")),
pd = cut(p, breaks = c(-Inf, 0.01, 0.05, Inf),
labels = c("< 0.01", "0.01 - 0.05", ">= 0.05")))
查看數(shù)據(jù)
head(mantel)
###
> head(mantel)
# A tibble: 6 × 6
spec env r p rd pd
<chr> <chr> <dbl> <dbl> <fct> <fct>
1 Spec01 N 0.256 0.015 0.2 - 0.4 0.01 - 0.05
2 Spec01 P 0.137 0.093 < 0.2 >= 0.05
3 Spec01 K 0.400 0.004 >= 0.4 < 0.01
4 Spec01 Ca 0.0113 0.427 < 0.2 >= 0.05
5 Spec01 Mg 0.0263 0.366 < 0.2 >= 0.05
6 Spec01 S 0.275 0.021 0.2 - 0.4 0.01 - 0.05
2.3 繪制基礎mantel相關性網(wǎng)絡圖
## 繪制相關性熱圖
D0 <- qcorrplot(correlate(varechem), type = "lower", diag = FALSE) +
geom_square() + ## 相關性熱圖的形狀
##
geom_couple(aes(colour = pd, size = rd),
data = mantel,
curvature = nice_curvature()) +
## 顏色參數(shù)調(diào)整
scale_fill_gradientn(colours = RColorBrewer::brewer.pal(11, "RdBu")) +
scale_size_manual(values = c(0.5, 1, 2)) +
scale_colour_manual(values = color_pal(3)) +
guides(size = guide_legend(title = "Mantel's r",
override.aes = list(colour = "grey35"),
order = 2),
colour = guide_legend(title = "Mantel's p",
override.aes = list(size = 3),
order = 1),
fill = guide_colorbar(title = "Pearson's r", order = 3))
D0
ggsave("Mental相關性網(wǎng)絡圖.jpg",width = 6, height = 6)
2.4 繪制顯著性網(wǎng)絡圖
我們在代碼中詳細標注了調(diào)整參數(shù)半抱，可以自行根據(jù)需求進行調(diào)整即可脓恕。
本教程詳細教程：相關性網(wǎng)絡圖 | 熱圖中添加顯著性
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2. 《生信知識庫訂閱須知》,同步更新，易于搜索與管理窿侈。
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4. 精美圖形繪制教程
5. 轉(zhuǎn)錄組分析教程
小杜的生信筆記 炼幔，主要發(fā)表或收錄生物信息學的教程，以及基于R的分析和可視化（包括數(shù)據(jù)分析史简，圖形繪制等）乃秀；分享感興趣的文獻和學習資料!!
