2025.04.09【Sankey】| 生信数据流可视化精讲

引言

在生物信息学领域，数据可视化是理解和分析复杂数据集的关键工具之一。今天，我们将深入探讨一种特别适用于展示数据流动的图表——Sankey图。这种图表通过矩形或文本表示实体（节点），并使用箭头或弧线显示实体间的流动，非常适合展示能量或成本的分配，以及在不同生物过程中物质和信息的流动。

Sankey图简介

Sankey图是一种特殊类型的流图，它通过宽度不等的箭头直观地表示不同节点（实体）之间的流动量。这种图表的特点是能够清晰地展示数据流动的方向和大小，因此在生物信息学中被广泛用于展示基因表达、代谢途径等数据。

R语言中的Sankey图实现

在R语言中，networkD3包提供了构建Sankey图的最佳方法。这个包基于D3.js库，可以创建出直观、动态且交互性强的Sankey图。下面，我们将详细介绍如何使用networkD3包来创建Sankey图。

安装和加载networkD3包

首先，我们需要安装并加载networkD3包。如果你还没有安装这个包，可以使用以下命令进行安装：

install.packages("networkD3")

然后，使用library函数加载这个包：

library(networkD3)

创建Sankey图的数据结构

Sankey图需要两种类型的数据：节点（nodes）和链接（links）。节点是图中的实体，而链接表示实体间的流动。

# 创建节点数据
nodes <- data.frame(name = c("Node1", "Node2", "Node3", "Node4"))# 创建链接数据
links <- data.frame(source = c(0, 1, 2, 2), # 源节点索引target = c(1, 2, 3, 3), # 目标节点索引value = c(10, 20, 30, 40) # 流动量
)

创建Sankey图

使用sankeyNetwork函数来创建Sankey图。这个函数接受节点和链接数据作为输入，并生成一个Shiny友好的网络对象。

sankey <- sankeyNetwork(Links = links, Nodes = nodes, Source = "source", Target = "target", Value = "value", NodeID = "name")

绘制Sankey图

最后，我们可以使用renderPlot函数来绘制Sankey图。

renderPlot({sankeyNetwork(Links = links, Nodes = nodes, Source = "source", Target = "target", Value = "value", NodeID = "name")
})

---

结论

Sankey图是一种强大的数据可视化工具，特别适合于展示数据流动。在R语言中，networkD3包提供了一种简单而有效的方法来创建Sankey图。通过本文的介绍，希望您能够掌握如何在R语言中创建和使用Sankey图，并将其应用于您的生物信息学研究中。

🌟 非常感谢您抽出宝贵的时间阅读我的文章。如果您觉得这篇文章对您有所帮助，或者激发了您对生物信息学的兴趣，我诚挚地邀请您：

👍 点赞这篇文章，让更多人看到我们共同的热爱和追求。

🔔 关注我的账号，不错过每一次知识的分享和探索的旅程。

📢 您的每一个点赞和关注都是对我最大的支持和鼓励，也是推动我继续创作优质内容的动力。

📚 我承诺，将持续为您带来深度与广度兼具的生物信息学内容，让我们一起在知识的海洋中遨游，发现更多未知的奇迹。

💌 如果您有任何问题或想要进一步交流，欢迎在评论区留言，我会尽快回复您。