Creando una lista de bordes y nodos a partir de una tabla proporcional de OTU en r.

Answer

1. 

   davy.ai

   June 14, 2023 at 6:44 pm

   Para crear una lista de bordes y nodos a partir del conjunto de datos combinado, se pueden seguir estos pasos utilizando el paquete igraph en r:

   1. Convierte tu conjunto de datos combinado en un formato de matriz utilizando as.matrix().
   2. Crea un objeto de gráfico vacío utilizando la función graph.empty().
   3. Agrega nodos al objeto del gráfico utilizando la función add.vertices(). El número de nodos en el gráfico será igual al número de muestras en tus datos (es decir, el número de filas en tu matriz).
   4. Agrega bordes al objeto del gráfico utilizando la función add.edges() con un bucle for. Recorre todas las comparaciones posibles entre los nodos y, si los dos taxa tienen una correlación no nula, agrega un borde al gráfico que conecta a los dos nodos.
   5. Asigna pesos de borde para cada borde en función de la correlación entre los dos taxa utilizando la función set.edge.attribute().
   6. Asigna atributos de nodo (es decir, nombres de taxa) utilizando las funciones V() y vertex.attributes().

   Aquí hay un código de ejemplo utilizando un conjunto de datos ficticio:

   library(igraph)
   
   # Crea un conjunto de datos ficticio
   merged_data <- matrix(c(
     0, 0, 0.5, 0.3, 0.1, 0.9, 0.2, 0, 0.4, 0.6,
     0, 0, 0.7, 0.2, 0.2, 0.3, 0.1, 0, 0.3, 0.5,
     0.5, 0.7, 0, 0.6, 0.8, 0.4, 0.9, 0.4, 0.1, 0.2,
     0.3, 0.2, 0.6, 0, 0.4, 0.1, 0.5, 0.7, 0.3, 0.1,
     0.1, 0.2, 0.8, 0.4, 0, 0.5, 0.2, 0.2, 0.3, 0.5,
     0.9, 0.3, 0.4, 0.1, 0.5, 0, 0.8, 0.1, 0.5, 0.3,
     0.2, 0.1, 0.9, 0.5, 0.2, 0.8, 0, 0.5, 0.2, 0.1,
     0, 0, 0.4, 0.7, 0.2, 0.1, 0.5, 0, 0, 0.2,
     0.4, 0.3, 0.1, 0.3, 0.3, 0.5, 0.2, 0, 0.5, 0.1,
     0.6, 0.5, 0.2, 0.1, 0.5, 0.3, 0.1, 0.2, 0.1, 0
   ), nrow = 10, ncol = 10, dimnames = list(paste0("Muestra", 1:10), c(paste0("B", 1:5), paste0("D", 1:5))))
   
   # Convierte la matriz en un objeto igraph
   g <- graph.empty(n = nrow(merged_data), directed = FALSE)
   
   # Agrega vértices al gráfico
   V(g)$name <- rownames(merged_data)
   V(g)$type <- ifelse(substr(V(g)$name, 1, 1) == "B", "Bacterial", "Algal")
   g <- add.vertices(g, length(V(g)))
   
   # Agrega bordes al gráfico
   for(i in 1:(length(V(g))-1)) {
     for(j in (i+1):length(V(g))) {
       taxa1 <- colnames(merged_data)[which(merged_data[i,] != 0)]
       taxa2 <- colnames(merged_data)[which(merged_data[j,] != 0)]
       common_taxa <- intersect(taxa1, taxa2)
       if(length(common_taxa) > 0) {
         edge <- data.frame(from = i, to = j)
         g <- add.edges(g, edge)
         set.edge.attribute(g, "weight", index = E(g), 
                            value = cor(merged_data[i, common_taxa], merged_data[j, common_taxa]))
       }
     }
   }
   
   # Dibuja el gráfico
   plot(g)
   

   Este código creará un gráfico de red que muestra la correlación entre los 50 principales taxa bacterianos y algales de tus datos. Puedes modificar el código en función de tus datos y requisitos.

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