2021-06-25
對于QIIME 2云分析，我們悉心整理了各個分析模塊中的熱點分析內容，推出了。今天開始，我們將帶來微生物組研究中的熱門分析方法——關聯網絡分(fen)析的講解，帶您從入門走向精通！
提到(dao)關(guan)聯網絡分析(xi)，大家首先(xian)想(xiang)到(dao)的，可能只是一張張網絡圖，比如：
實(shi)際(ji)上(shang)，網(wang)絡(luo)圖(tu)確(que)實(shi)是關聯(lian)網(wang)絡(luo)分(fen)析結果的(de)一種直觀展(zhan)示形式，也(ye)是在論文中“出(chu)鏡率(lv)”較高的(de)。但(dan)是，網(wang)絡(luo)圖(tu)展(zhan)示了關聯(lian)網(wang)絡(luo)分(fen)析得到的(de)一部分(fen)內(nei)容，相當于“門面”，看上(shang)去比(bi)較酷炫，實(shi)則背后還有很多信息量有待深入挖掘(jue)哦！
知識點1
什么是關聯網絡分析？
關聯網絡分析主要用于尋找特定微生物群落在時空變化，環境過程驅動下所呈現的共現（Co-occurrence）或互(hu)斥(chi)（Co-exclusion）的(de)固有模式，從而(er)分析環境(jing)差異(yi)或實驗處(chu)理是(shi)否導致了群落物種(zhong)裝配的(de)差異(yi)，探究(jiu)微(wei)生物群落中是(shi)否存在特定(ding)的(de)模塊單(dan)元（Module）以完成特定(ding)的(de)生態功能，并據此(ci)尋(xun)找足以撬(qiao)動(dong)整個群落的(de)組成變化(hua)的(de)關鍵物種（Hubs或keystone species）。
知識點2
什么是模塊單元（Module）？
模塊單(dan)元是指在網絡(luo)中，相較于其余節點，關系(xi)更緊(jin)(jin)密復雜的節點相互(hu)之間組成(cheng)的一(yi)(yi)系(xi)列結(jie)構，通(tong)常(chang)認為，同一(yi)(yi)模塊的微(wei)生(sheng)(sheng)物(wu)在生(sheng)(sheng)存或功能上關系(xi)可(ke)能更緊(jin)(jin)密。
關聯(lian)網絡分析主要涉及(ji)5個環(huan)節：
1. 構建(jian)關聯網絡
2. 繪制關聯網絡
3. 計算(suan)拓撲指數
4. 評估度(du)分布模(mo)式
5. ZiPi分析(xi)——關(guan)鍵物種查(cha)找
今(jin)天，我(wo)們先(xian)來講解關聯網絡的構(gou)建和(he)繪制，即識別微生物之間的相互關系(xi)，篩選可靠的相關性結果。
1. 構建關聯網絡
在(zai)關聯網絡的構(gou)建上，我們選(xuan)用(yong)目前公(gong)認(ren)的成熟的SparCC算法（SparCC優于Spearman、Pearson等簡單計算(suan)(suan)相關性的(de)算(suan)(suan)法，更適合生(sheng)態學數據），根據微生物群(qun)落(luo)的組成(cheng)數據，計算群(qun)落(luo)成(cheng)員之(zhi)間的相(xiang)關性。但(dan)初步(bu)的計算結果中，往(wang)往(wang)會有一(yi)些隨機噪聲(sheng)干擾，阻礙我們挖掘有生物學意(yi)義的相關(guan)值，因此，初步(bu)的相(xiang)關(guan)性(xing)結果需要經過篩選(xuan)，將有生物學(xue)意義的相(xiang)關(guan)性(xing)篩選(xuan)出(chu)來。為達成(cheng)這一目的，我們選用(yong)隨機矩陣理論（RMT）來確定(ding)相(xiang)關(guan)性閾值，結果如下圖：
圖中，X軸代表相關性閾值（r），y軸代表卡方檢驗值（P），豎線與X軸(zhou)的(de)交叉處，即篩選得到(dao)的(de)相關性(xing)閾值。比如(ru)上(shang)圖，后續構(gou)建相(xiang)關性網絡，便(bian)篩選相(xiang)關性系數（r）絕(jue)對值在0.625以上(shang)的(de)相(xiang)關性進行繪圖（若圖中沒(mei)有豎(shu)線，則以第一個低于虛線的(de)點為(wei)閾值(zhi)，虛線優先級：藍線＞紅線＞綠線；若既沒有豎線，也沒有低于虛線的值，則以0.6為閾值）。
2. 繪制關聯網絡
根據第一步(bu)篩(shai)選后的(de)相關性數據，我(wo)們就能(neng)繪制關聯網絡圖啦~繪制成功的(de)示例圖說明(ming)如下：
默認情況(kuang)下(xia)，基因云中的(de)關聯(lian)網絡(luo)圖是基于豐度(du)前100的(de)ASV或OTU繪制的(de)，如果想掌(zhang)握更完(wan)整的(de)關聯(lian)分析結果，可以將(jiang)分(fen)析設(she)置 | 豐度數目的(de)數值調(diao)大(da)。比如(ru)，上述例圖展示的(de)，便是(shi)豐(feng)度數目調(diao)大(da)至1000的(de)結果。
另外，網絡(luo)圖的顏色、注釋(shi)方式等都可以(yi)在圖表調(diao)整(zheng)部分進(jin)行修改哦~我們還可以(yi)將(jiang)上述按(an)照模塊單元(yuan)來展(zhan)示的網絡(luo)圖，改變為(wei)按照物種組成或分(fen)組來著色、注(zhu)釋(shi)和展示~
按門(men)水(shui)平物種著(zhu)色和注(zhu)釋的關(guan)聯網絡圖，注(zhu)意(yi)節點和邊的關(guan)系是不會改變的
按分組著色和注釋的關聯網絡圖，注意節點和邊的關系是不會改變的
如(ru)果想要(yao)自行繪制更加個性(xing)化的關聯網絡圖，也可(ke)以通過基因云(yun)下載gml文件，導入gephi或Cytoscape軟件中，按照(zhao)需要(yao)自行繪制。
關(guan)聯網絡(luo)圖(tu)繪制成功后，我(wo)們(men)根據圖(tu)中展示(shi)的(de)內容，即可分析整個(ge)微生物群落中的(de)成員互作(zuo)關(guan)系。比如，根據模塊(kuai)化著色的(de)網絡圖結果(guo)，可探究微生(sheng)物類群間(jian)是(shi)否(fou)存在特(te)定(ding)的(de)模塊單元能(neng)完成(cheng)特(te)定(ding)的(de)生(sheng)態(tai)功(gong)能(neng)；根據物(wu)種(zhong)著色(se)的網絡圖，可(ke)用于分析具有相關性(xing)的物種主(zhu)要屬于哪些分類(lei)單(dan)元等(deng)等(deng)。
以上就是本次的(de)QIIME 2云分析內容(rong)講(jiang)(jiang)解(jie)哦，下次我們(men)將繼續帶來網絡拓撲指數的(de)講(jiang)(jiang)解(jie)，敬(jing)請(qing)關注哦！我們(men)也(ye)衷心歡迎大(da)家進入嘗試使用(yong)哦(e)！
