Cytoscape可視化物種分類(lèi)樹(shù)結(jié)構(gòu)

前兩天偶然看到了這樣一張圖，聽(tīng)群友說(shuō)這是Cytoscape調(diào)出來(lái)的效果，就想試一試。

折騰一番后，發(fā)現(xiàn)這個(gè)圖的工作量貌似蠻大的。因此本篇就只是概括了一下大致的過(guò)程，包括如何準(zhǔn)備輸入數(shù)據(jù)，以及在Cytoscape可視化時(shí)大致上要點(diǎn)擊哪些按鈕等，并未仔細(xì)琢磨成品圖。所以，下文略顯粗糙，大家有興趣就看吧……

這其實(shí)是個(gè)物種分類(lèi)樹(shù)，代表的微生物分類(lèi)。從高級(jí)分類(lèi)水平（界，細(xì)菌和真菌）的根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，依次往低分類(lèi)層級(jí)（門(mén)綱目科屬等）延伸，逐漸形成分支，末端節(jié)點(diǎn)應(yīng)該是OTU或者種水平。因此，分支呈簇狀展示，分支的顏色主要按門(mén)水平著色，將衍生自同一類(lèi)門(mén)的微生物分支賦值相同的顏色。節(jié)點(diǎn)的大小應(yīng)該對(duì)應(yīng)了微生物的豐度，而節(jié)點(diǎn)的顏色主要有兩種，猜測(cè)紅色代表了一些重要的微生物，白色是不重要的。圖中文字部分則標(biāo)識(shí)了主要的微生物門(mén)所含的節(jié)點(diǎn)數(shù)量，以及這些微生物的總豐度占比。

好吧，其實(shí)白魚(yú)同學(xué)并不知道這是來(lái)自哪篇文章的插圖，不清楚它的任何細(xì)節(jié)，包括其具體的指代信息以及作者試圖表達(dá)的意義等，上一段文字純粹是看圖瞎猜的……又懶得問(wèn)其來(lái)源，那就按照這種理解去模仿吧，反正只是隨手畫(huà)個(gè)圖嘛，不要在意那么多細(xì)節(jié)。

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準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

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示例數(shù)據(jù)和預(yù)處理R代碼的百度盤(pán)鏈接（提取碼，sf9f）：

https://pan.baidu.com/s/1nS402FLH3lQu8CNq6JjEsA

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網(wǎng)盤(pán)附件“otu.txt”如下所示，以O(shè)TU的豐度為主，后面跟上這些OTU所屬的界門(mén)綱目科屬分類(lèi)。需要事先把一些注釋不明確的物種提前去除（比如unidentified、unknown、others等），否則導(dǎo)致了一些分類(lèi)關(guān)系混亂。然后將它讀到R中，整合各個(gè)分類(lèi)水平的包含關(guān)系，即上一級(jí)分類(lèi)和下一級(jí)分類(lèi)的對(duì)應(yīng)列表用作邊列表，并統(tǒng)計(jì)共計(jì)多少分類(lèi)類(lèi)型及其豐度用作節(jié)點(diǎn)列表。

#讀入數(shù)據(jù) otu <- read.delim('otu.txt', stringsAsFactors = FALSE, check.names = FALSE)#整合各分類(lèi)層級(jí)和所含物種豐度的嵌套關(guān)系，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)邊列表 #source 和 target 分別對(duì)應(yīng)了上下級(jí)物種分類(lèi)層級(jí)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，abundance 表示 target 的豐度 genus_otu <- otu[c('genus', 'otu', 'abundance')] names(genus_otu) <- c('source', 'target', 'abundance') family_genus <- aggregate(otu$abundance, by = list(otu$family, otu$genus), FUN = sum) names(family_genus) <- c('source', 'target', 'abundance') order_family <- aggregate(otu$abundance, by = list(otu$order, otu$family), FUN = sum) names(order_family) <- c('source', 'target', 'abundance') class_order <- aggregate(otu$abundance, by = list(otu$class, otu$order), FUN = sum) names(class_order) <- c('source', 'target', 'abundance') phylum_class <- aggregate(otu$abundance, by = list(otu$phylum, otu$class), FUN = sum) names(phylum_class) <- c('source', 'target', 'abundance') kingdom_phylum <- aggregate(otu$abundance, by = list(otu$kingdom, otu$phylum), FUN = sum) names(kingdom_phylum) <- c('source', 'target', 'abundance')edge_list <- rbind(kingdom_phylum, phylum_class, class_order, order_family, family_genus, genus_otu)#將各個(gè)分類(lèi)層級(jí)對(duì)應(yīng)至 phylum，以便用于在 Cytoscape 中調(diào)整樹(shù)分支的顏色 otu_phylum <- otu[c('phylum', 'otu')] names(otu_phylum)[2] <- 'target' genus_phylum <- otu[c('phylum', 'genus')] names(genus_phylum)[2] <- 'target' family_phylum <- otu[c('phylum', 'family')] names(family_phylum)[2] <- 'target' order_phylum <- otu[c('phylum', 'order')] names(order_phylum)[2] <- 'target' class_phylum <- otu[c('phylum', 'class')] names(class_phylum)[2] <- 'target' phylum_phylum <- otu[c('phylum', 'phylum')] names(phylum_phylum)[2] <- 'target'tax_phylum <- rbind(phylum_phylum, class_phylum, order_phylum, family_phylum, genus_phylum, otu_phylum) tax_phylum <- tax_phylum[!duplicated(tax_phylum$target), ] edge_list <- merge(edge_list, tax_phylum, by = 'target', all.x = TRUE)#輸出邊列表 edge_list <- edge_list[c('source', 'target', 'abundance', 'phylum')] edge_list$weight <- 1 head(edge_list)write.table(edge_list, 'edge_list.txt', row.names = FALSE, sep = '\t', quote = FALSE)

#構(gòu)建節(jié)點(diǎn)列表，包括各個(gè)分類(lèi)水平的名稱(chēng)，以及所含物種總豐度等 node_list <- reshape2::melt(otu, id = 'abundance') node_list <- aggregate(node_list$abundance, by = list(node_list$value, node_list$variable), FUN = sum) names(node_list) <- c('shared name', 'taxonomy', 'abundance')#原始豐度 abundance 的數(shù)值差較大，不利于直接使用該列在 Cytoscape 中定義節(jié)點(diǎn)大小 #再指定個(gè)新列 abundance2，對(duì)原始的 abundance 作些轉(zhuǎn)換，比如 log 降低高豐度的權(quán)重等 node_list$abundance2 <- log(node_list$abundance+1, 2) #log 轉(zhuǎn)化時(shí)加個(gè)基數(shù) 1#添加節(jié)點(diǎn)的 phylum 水平分類(lèi) otu_phylum <- otu[c('phylum', 'otu')] names(otu_phylum)[2] <- 'shared name' genus_phylum <- otu[c('phylum', 'genus')] names(genus_phylum)[2] <- 'shared name' family_phylum <- otu[c('phylum', 'family')] names(family_phylum)[2] <- 'shared name' order_phylum <- otu[c('phylum', 'order')] names(order_phylum)[2] <- 'shared name' class_phylum <- otu[c('phylum', 'class')] names(class_phylum)[2] <- 'shared name' phylum_phylum <- otu[c('phylum', 'phylum')] names(phylum_phylum)[2] <- 'shared name'tax_phylum <- rbind(phylum_phylum, class_phylum, order_phylum, family_phylum, genus_phylum, otu_phylum) tax_phylum <- tax_phylum[!duplicated(tax_phylum$'shared name'), ] node_list <- merge(node_list, tax_phylum, by = 'shared name', all.x = TRUE)#根據(jù)事先選擇的一些重要節(jié)點(diǎn)名稱(chēng)，在節(jié)點(diǎn)列表中標(biāo)識(shí)出后輸出節(jié)點(diǎn)列表 select_node <- read.delim('select_node.txt', stringsAsFactors = FALSE)node_list[which(node_list$'shared name' %in% select_node$id),'select'] <- 1 node_list[which(! node_list$'shared name' %in% select_node$id),'select'] <- 0 head(node_list)write.table(node_list, 'node_list.txt', row.names = FALSE, sep = '\t', quote = FALSE)

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Cytoscape的可視化

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這樣兩個(gè)輸入文件就準(zhǔn)備好了，分別為上述R輸出的“edge_list.txt”和“node_list.txt”，導(dǎo)入至Cytoscape中進(jìn)行可視化。

1 讀取輸入文件

打開(kāi)Cytoscape后，點(diǎn)擊“Import Network from File System”讀取邊列表，也就是上述輸出的“edge_list.txt”；以及點(diǎn)擊“Import Table from File”讀取節(jié)點(diǎn)列表，“node_list.txt”。

文件導(dǎo)入后，Cytoscape中自動(dòng)呈現(xiàn)一幅網(wǎng)絡(luò)圖，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)圖的結(jié)構(gòu)就代表了給定的物種分類(lèi)樹(shù)了。

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2 邊的顏色和尺寸等屬性調(diào)整

點(diǎn)擊界面左側(cè)“Style”按鈕進(jìn)入外觀調(diào)整選項(xiàng)。首先是對(duì)邊的調(diào)整，點(diǎn)擊下方“Edge”后進(jìn)入邊樣式調(diào)整界面。

已知該網(wǎng)絡(luò)代表了物種分類(lèi)樹(shù)，如上所述，從高級(jí)分類(lèi)水平（界）的根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，依次往低分類(lèi)層級(jí)（門(mén)綱目科屬等）延伸，逐漸形成分支。因此，下游的分類(lèi)分支都衍生自上游高級(jí)分類(lèi)分支。參考圖中將衍生自同一門(mén)分類(lèi)的微生物分支賦值相同的顏色，這里我們效仿，在上文的R操作過(guò)程中已經(jīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)中每條邊做了歸類(lèi)，邊列表中的“phylum”列就記錄了分支對(duì)應(yīng)的門(mén)分類(lèi)水平。點(diǎn)擊“Stroke Color”，按邊列表中的“phylum”列分配顏色。

邊的顏色是主要的調(diào)節(jié)屬性。對(duì)于其它的屬性，視情況自定義修改。例如如果覺(jué)得邊太細(xì)，就可以點(diǎn)擊“Width”將邊的尺寸設(shè)置的寬一些，使其更清晰。

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3 背景色調(diào)整

隨后，點(diǎn)擊下方“Network”，將“Background Paint”背景色設(shè)置為黑色。

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4 節(jié)點(diǎn)的顏色和尺寸等屬性調(diào)整

然后是對(duì)節(jié)點(diǎn)的調(diào)整，點(diǎn)擊下方“Node”后進(jìn)入節(jié)點(diǎn)樣式調(diào)整界面。

對(duì)于節(jié)點(diǎn)顏色，點(diǎn)擊“Fill Color”，按節(jié)點(diǎn)列表中的“select”列分配顏色，將1（標(biāo)記的重要的微生物）賦值為紅色，0（不重要的）賦值為白色。

對(duì)于節(jié)點(diǎn)形狀，勾選下方“Lock node width and height”后，點(diǎn)擊“Shape”統(tǒng)一設(shè)置為圓形。

對(duì)于節(jié)點(diǎn)大小，點(diǎn)擊“Size”，按節(jié)點(diǎn)列表中的“abundance2”列指定大小。該列是個(gè)連續(xù)的數(shù)值，大值對(duì)應(yīng)大點(diǎn)，小值對(duì)應(yīng)小點(diǎn)。

以及點(diǎn)擊“Properties”顯示出“Label Transparency”選項(xiàng)后統(tǒng)一設(shè)置為0，即將節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽均設(shè)置為透明，以去除節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽。

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5 網(wǎng)絡(luò)布局調(diào)整

上述過(guò)程都很簡(jiǎn)單，不再多說(shuō)了，大家看著來(lái)設(shè)置就行。

最后是調(diào)整網(wǎng)絡(luò)布局，獲得類(lèi)似示例圖中的樹(shù)狀結(jié)構(gòu)?？梢韵葒L試一些自動(dòng)布局，看看哪些布局風(fēng)格效果較好。下圖展示一些和示例圖較為相似的自動(dòng)布局，以及一些不相似但是可能有趣的自動(dòng)布局，供大家參考吧。

點(diǎn)擊菜單欄“Layout”，提供了N種預(yù)設(shè)布局；此外“Apps”中可以下載更多樣式的插件，例如yFiles布局就是在“Apps”中找的拓展插件之一。

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這些自動(dòng)布局也就是有幾分相似而已。一般來(lái)說(shuō)，網(wǎng)絡(luò)圖布局光靠自動(dòng)布局是難以滿足需求的，配合手工調(diào)整肯定是免不了的，只是手工調(diào)整的過(guò)程會(huì)很糟心……哦對(duì)了，說(shuō)不定真的有自動(dòng)布局能夠出來(lái)示例圖樣式，只是沒(méi)找到而已。

以下簡(jiǎn)單展示一個(gè)手工調(diào)節(jié)布局的過(guò)程。以“Prefuse Force Directed Layout?（按?weight?列定義布局）”布局為例，因?yàn)樗奈⑸锕?jié)點(diǎn)分類(lèi)層次不明確，有待手動(dòng)拖一下。當(dāng)然，實(shí)際情況中盡可能找一個(gè)最相似的布局來(lái)，這樣可以簡(jiǎn)化手動(dòng)的工作量。點(diǎn)擊“Select”，按微生物節(jié)點(diǎn)所屬的門(mén)分類(lèi)水平進(jìn)行選擇，并將選中的節(jié)點(diǎn)拉動(dòng)至一旁，就可和其它類(lèi)群分開(kāi)了。隨后，設(shè)法手動(dòng)選擇節(jié)點(diǎn)子集，并拖動(dòng)將該類(lèi)群內(nèi)部的節(jié)點(diǎn)的層次結(jié)構(gòu)盡可能區(qū)分明顯。

把所有節(jié)點(diǎn)的層次關(guān)系調(diào)整好，將微生物的分類(lèi)關(guān)系較好地呈現(xiàn)出，總之工作量挺大的。所以，白魚(yú)同學(xué)就沒(méi)再繼續(xù)，為了一個(gè)示例耗費(fèi)大量時(shí)間在里面就不值得了……本篇教程只是作為方法類(lèi)指引，幫助大家了解大體上是怎樣的操作過(guò)程就可以了。真正有需要時(shí)，再花點(diǎn)時(shí)間配合手工琢磨布局，再慢1天也能搞定了吧。

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6 關(guān)于文字圖例的添加

最后，如果在Cytoscape中調(diào)試出了想要的結(jié)果，點(diǎn)擊“File > Export > Network to Image”將圖片導(dǎo)出為pdf矢量圖后，放在AI（Adobe Illustrator）中補(bǔ)充文字標(biāo)簽。例如示例圖中，微生物門(mén)水平的名稱(chēng)、節(jié)點(diǎn)數(shù)量和所含物種的豐度占比等，就可以通過(guò)AI補(bǔ)充。

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整體過(guò)程大致就這樣吧，最麻煩的在布局調(diào)整那一步，其它倒還好?？傊嬉写诳梢暬@樣一張圖的話，有耐心就是了……集中精力，1天差不多也能搞定了。

新出爐的Cytoscape視頻教程

Cytoscape制作帶bar圖和pie圖節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)圖

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Cytoscape可视化物种分类树结构的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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