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文章目录
- 介绍
- 加载R包
- 数据下载
- 导入数据
- 数据预处理
- 构建网络
- 画图
- 总结
- 系统信息
介绍
在生物医学研究中，微生物与宿主之间的相互作用一直是备受关注的热点领域。随着多组学技术的飞速发展，我们如今能够从基因组学、转录组学、代谢组学等多个层面获取海量的生物数据。这些数据为深入探究微生物与宿主之间的复杂关系提供了前所未有的机遇。本教程旨在通过整合微生物群落数据、宿主基因表达数据以及代谢组数据，构建微生物与宿主互作网络，并进行可视化分析，以揭示微生物与宿主在分子水平上的潜在关联，为相关疾病的研究和治疗开辟新的思路。
在数据处理与准备阶段，我们首先对微生物群落数据进行读取与转置操作。原始数据文件通常以样本为行、微生物分类单元为列，而为了后续分析的便利，需要将其转置为以样本为列、微生物分类单元为行的格式。随后，对列名进行简化，去除不必要的信息，仅保留最具体的微生物分类单元名称，例如通过正则表达式将列名中的特定模式替换为空字符串或空格，使列名更加简洁明了。考虑到可能存在多个样本属于同一受试者的情况，我们以受试者 ID 为依据，对微生物群落数据进行折叠，计算每个受试者在各微生物分类单元上的平均值，从而得到每个受试者对应的微生物群落特征，减少样本重复性对后续分析的影响。
对于宿主基因表达数据，我们分别读取两个时间点的基因表达数据文件，然后将它们合并为一个数据框。在合并过程中，确保基因名称列对齐，并对缺失值进行处理。接着，对合并后的基因表达数据的列名进行调整，去除不必要的前缀字符，并将其转置，使得样本成为列，基因成为行，以便与微生物群落数据的格式保持一致，为后续的相关性分析做好准备。
代谢组数据的处理则包括读取代谢组数据文件，将不同代谢物信息的数据文件按样本 ID 进行合并，得到一个完整的代谢组数据框。在合并过程中，去除重复的样本 ID 列，并对缺失值
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