多方法、多版本的微生物网络图绘制课程

微生物多样性测序结果拿到手，分析样本中微生物分类信息之后，还可以利用OTU丰度矩阵探究微生物之间的相互作用，并构建OTU互作网络，再借助绘图软件绘制网络图，直观呈现分析结果。

前几周小编给大家介绍了两种OTU互作网络图的绘制方法：MENA（参考：

O

TU绘制网络互作图用MENA）与CoNet（参考：利用CoNet绘制OTU互作网络），今天再给大家介绍一个OTU网络分析的方法：SparCC。

SparCC

SparCC是基于Python命令行的方式实现分析过程，下载相应的脚本按照教程运行命令，利用OTU分度矩阵计算获得OTU两两之间的相关性以及显著性P值，之后再利用Cytoscape插件CoNet实现分析结果可视化，绘制出美美哒网络图，基本命令如下：

#Compute correlations

python SparCC.py arctic_soils_filtered.txt -i10--cor_file=arctic_soils_sparcc.txt > sparcc.log

#Compute bootstraps

python MakeBootstraps.py arctic_soils_filtered.txt -n100-o Resamplings/boot

foriin{..99};dopython SparCC.py Resamplings/boot_$i.txt -i10--cor_file=Bootstraps/sim_cor_$i.txt>>sparcc.log;done

#Compute p-values

python PseudoPvals.py arctic_soils_sparcc.txt Bootstraps/sim_cor10-o pvals_two_sided.txt -t'two_sided'>>sparcc.log

借助CoNet可视化操作界面如下：

文字版不过瘾？视频版来帮你！

组学大讲堂将上述内容更新到了升级版视频《微生物OTU网络绘制（Cytoscape)》中（限时1元，详见文末）。全新课程涉及利用MENA、CoNet以及SparCC等方法进行OTU互作网络分析等内容，同时还包括OTU和样品二分网络图绘制，可谓干货满满！课程通过案例数据手把手教你学习如何进行分析，例如：

OTU和样品二分网络图

MENA：OTU互作网络分析(在线分析)

CoNet：OTU互作网络分析(Cytoscape)

SparCC:OTU互作网络分析（Python)

视频教程观看方式