微生物分子生态网络 R语言代码

很抱歉，作为AI语言模型，我无法提供完整的微生物分子生态网络的R语言代码。这需要根据具体的研究目的和数据集来编写。但是，我可以提供一些参考资料和代码片段，希望能对您有所帮助。

以下是一些可能有用的R语言包和函数：

1. igraph：用于图形分析和网络可视化。
2. vegan：用于生态学分析和多样性分析。
3. WGCNA：用于构建基于共表达模块的基因共表达网络。
4. cor函数：用于计算两个向量之间的相关性。
5. hclust函数：用于聚类分析。

下面是一些示例代码，以构建微生物分子生态网络为例：

# 读取OTU表格数据
otu_data <- read.table("otu_table.txt", header = TRUE, row.names = 1)

# 计算OTU的相对丰度
otu_relab <- apply(otu_data, 1, function(x) x/sum(x))

# 计算OTU之间的相关性
otu_cor <- cor(otu_relab)

# 构建OTU共现网络
otu_net <- igraph::graph.adjacency(otu_cor, weighted = TRUE, mode = "undirected")

# 可视化OTU共现网络
plot(otu_net)

# 计算OTU的度中心性和介数中心性
otu_degree <- degree(otu_net)
otu_betweenness <- betweenness(otu_net)

# 将OTU的度中心性和介数中心性加入到OTU表格中
otu_data$degree <- otu_degree
otu_data$betweenness <- otu_betweenness

# 构建基于共表达模块的基因共表达网络
library(WGCNA)
gene_data <- read.table("gene_expression.txt", header = TRUE, row.names = 1)
gene_net <- blockwiseModules(gene_data, power = 6, TOMType = "signed", minModuleSize = 30)

# 可视化基因共表达网络
plotDendrogram(gene_net$dendrograms[[1]])

# 计算基因的模块度和中心性
gene_modules <- gene_net$colors
gene_modularity <- gene_net$MEs
gene_betweenness <- betweenness(gene_net$graph)

# 将基因的模块度和中心性加入到基因表格中
gene_data$module <- gene_modules
gene_data$modularity <- gene_modularity
gene_data$betweenness <- gene_betweenness

# 进行生态学分析和多样性分析
library(vegan)
otu_diversity <- diversity(otu_data)
gene_diversity <- diversity(gene_data)
otu_envfit <- envfit(otu_data, environmental_data)
gene_envfit <- envfit(gene_data, environmental_data)