Co-occurrence网络图在R中的实现
本仓库提供了详细的指南，以便于研究人员能够利用R语言高效地构建和分析共现网络。共现网络作为生态学、微生物学等领域研究的热门工具，能够揭示物种间的相互关系，通过分析这些网络，科学家们能更好地理解生态系统中的复杂互动。
文档概述
依据CSDN博客上的教程，这篇README旨在总结实现共现网络的关键步骤，特别是聚焦于如何使用R语言及其igraph包来进行操作。该教程适合微生物组数据分析的初学者和希望深化网络分析技能的研究人员。
主要内容包括：
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基础知识：介绍了网络科学的概念，以及为何在生态学中共同出现(co-occurrence)网络成为了重要工具。
- 构建流程：
- 如何基于相关性推断（如Spearman相关）来确定物种间的联系。
- 使用
igraph包从相关性矩阵或相互作用列表创建网络图。 - 函数介绍：
graph_from_incidence_matrix,graph_from_adjacency_matrix,graph_from_edgelist。
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网络参数计算：解释如何评估网络性质，例如平均路径长度、聚集系数、介数 centrality 和连接性等。
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实例演示：详细的代码示例，从数据准备到网络构建，再到最终的可视化，每一步都有清晰的解释。
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高级定制：包括如何改变边的颜色和宽度、设置节点的大小和颜色、以及应用不同的布局算法。
- 网络属性分析：如何计算常用的网络特性，如平均度、直径和模块性等，这对于深入理解网络结构至关重要。
使用本仓库的步骤：
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环境准备：确保您的R环境中安装了必要的包，主要是
igraph和psych。 -
数据准备：您需要OTU表和相应的物种属性数据，按照示例格式准备。
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执行代码：遵循提供的脚本逐步操作，您可以根据自己的数据调整相关参数和阈值。
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分析与解释：生成网络图后，进行网络特性的分析，并根据结果进行生物学解释。
请注意，本教程基于R语言环境，建议有一定R编程基础的用户使用。如果您是新手，建议先熟悉R的基本操作和数据处理方式，然后再进行共现网络的构建和分析。
通过实践这个教程，您不仅能学到如何在R中实现共现网络图的构建，还能加深对网络分析在生态和微生物组研究中应用的理解。这是一次结合理论与实践的学习之旅，将极大提升您的数据解析能力。