R包不太冷之网络图绘制简单方法，你值得拥有！

2022-02-07 21:28:33, 多层组学定制服务上海欧易生物医学科技有限公司

网络图可以展示数据与数据之间关系，尤其在生信学领域可以展示代谢与蛋白的相互关系，也可以展示与通路的关系。那怎么绘制简单的网络图呢？

这边给大家介绍一个R包 ggraph。ggraph 是建立在ggplot2一个扩展R包，它的目标是为网络、树和系统树等等表示关系与层次的数据结构进行可视化。ggraph继承了ggplot2的图形语法，建立了面向节点和连接的新图形对象（geom），并添加了布局的概念。可以在ggplot2框架下进行更加灵活美观的网络可视化。

基本核心概念

ggraph 建立在三个易于理解的核心概念之上：

1.节点是关系结构中的连接实体，可以使用 geom_node_* 绘制，指代基因、蛋白、代谢物、通路等。

2.布局定义了节点如何放置在绘图上，即将关系结构转换为图形中每个节点的 x 和 y。

3.连接是关系结构中实体之间的连接。可以使用 geom_edge_*() 进行可视化，代表基因、蛋白、代谢物、通路之间的关系。

数据准备

# 节点数据node <- data.frame(name = c("Alice", "Bob", "Cecil", "David", "Esmeralda"),                   age = c(48,33,45,34,21),                   gender = c("F","M","F","M","F"))# 连接数据edge <- data.frame(from = c("Bob", "Cecil", "Cecil", "David", "David","Esmeralda"),                   to = c("Alice", "Bob", "Alice", "Alice", "Bob","Alice"),                   same.dept = c(FALSE,FALSE,TRUE,FALSE,FALSE,TRUE),                   friendship = c(4,5,5,2,1,1), advice=c(4,5,5,4,2,3))

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节点数据

连接数据

网络图绘制

数据准备好了，那我们就开始绘图吧！

首先，我们先加载需要的R包。

library(igraph)library(ggraph)

加载完包后，使用igraph的graph_from_data_frame函数，将节点与连接关系的矩阵转化数据格式。

graph <- graph_from_data_frame(d = edge, # 至少包含两列Node关联信息的数据框                               vertices = node, # Node信息的数据框                               directed = TRUE) # 是否有方向print(graph)

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## IGRAPH cff68fd DN-- 5 6 -- ## + attr: name (v/c), age (v/n), gender (v/c), same.dept (e/l),## | friendship (e/n), advice (e/n)## + edges from cff68fd (vertex names):## [1] Bob      ->Alice Cecil    ->Bob   Cecil    ->Alice David    ->Alice## [5] David    ->Bob   Esmeralda->Alice

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最后使用ggraph进行网络图的绘制。

ggraph(graph) +  geom_edge_link() +  geom_node_point()

网络图优化

是不是觉得这张图比较单调，下面我们开始美化下这张图。

布局优化

布局是绘制特定图形结构时节点的垂直和水平位置。由于布局是节点空间位置的全局规范，因此它跨越了绘图中的所有层，因此应在调用到geom或stat之外进行定义。ggraph() 是作为图层的初始化使用。

ggraph(graph,layout = ''circle'') +  geom_edge_link() +  geom_node_point()

ggraph(graph,layout = ''star'') +  geom_edge_link() +  geom_node_point()

ggraph(graph,layout = ''kk'') +  geom_edge_link() +  geom_node_point()

节点优化

网络图中的节点是连接的实体。虽然图形中的节点是实体的抽象概念，布局是实体的物理位置，但节点呈现是实体的视觉表现。可以对节点进行颜色、大小、形状等的设置。

ggraph(graph,layout = ''kk'') +  geom_edge_link() +  geom_node_point(size = 5,                  mapping = aes(colour = gender),                  alpha = 0.5)+  scale_color_manual(values = c("red", "blue"))

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连接优化

连接是一个抽象的概念，表示两个节点实体之间的关系。可以对连接进行颜色、粗细、箭头等的设置。

ggraph(graph, layout = ''kk'')+  geom_node_point(size = 5,                  mapping = aes(colour = gender),                  alpha = 0.5)+  scale_color_manual(values = c("red", "blue"))+  geom_edge_link(mapping = aes(edge_width = friendship,                               edge_color = advice),                 arrow = arrow(length = unit(4, ''mm'')),                 start_cap = circle(3, ''mm''),                 end_cap = circle(3, ''mm''))+  scale_edge_width_continuous(range = c(0.5,0.9))+  scale_edge_color_continuous(low = "orange",high = "red")

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最终网络图

ggraph(graph, layout = ''kk'')+  geom_node_point(size = 5,                  mapping = aes(colour = gender),                  alpha = 0.5)+  scale_color_manual(values = c("red", "blue"))+  geom_edge_link(mapping = aes(edge_width = friendship,                               edge_color = advice),                 arrow = arrow(length = unit(4, ''mm'')),                 start_cap = circle(3, ''mm''),                 end_cap = circle(3, ''mm''))+  scale_edge_width_continuous(range = c(0.5,0.9))+  scale_edge_color_continuous(low = "orange",high = "red")+  geom_node_text(mapping = aes(label=name),repel = T,size = 4)+  theme_graph()