在线作图|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 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。

组间的网络分析反应相同样品内部不同指标的相互关系，如：微生物物种与抗生物抗性基因的关系等。网络分析图中，每一个元素（物种、基因或者环境因子等）可以描述成网络中的一个节点，他们之间的关系被描述成网络中的边 。随着高通量测序技术的普及，网络分析被越来越多的科研工作者使用。构建相关性网络，首先需要计算不同变量之间的相关系数矩阵，然后根据相关系数确定变量之间的网络连接，计算node值和line值，从而绘制网络图。

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Q2：如何在线画一个网络组间网络分析图？
云图图（www.cloudtutu.com，免费的），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间Network图喽~

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) 准备两个数据矩阵，格式参考示例数据（数据形式可参照示例数据，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) 文件A：表格需要带表头和列名，每一列为所用关联分析数据的列名，每一行为每列对应各种指标数据名，例如：分类信息，样本名等（注意：样品名称命名推荐使用字母和数字的组合，以便于云平台识别样品分组情况）。
c) 文件B：与文件A格式一样，替换成A文件对应的环境因子数据或功能等描述性数据（注意：样品名称命名推荐使用字母和数字的组合，以便于云平台识别样品分组情况） 。
Tips：文件A和文件B格式一样，第一行为样品名称，第一列为因子名。
d) 可直接提交.csv文件或者提交txt(制表符分隔)文本文件。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文件。

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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。

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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。
皮尔森评估的是两个变量的线性关系，而斯皮尔曼评估两变量的单调关系。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 自定义组名：可根据需求对分组进行命名。

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Step 3 下载结果
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(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画的网络图，是不是还不错~

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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。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)