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两年半以前，我们写过多个网络图绘制（新方法---大型网络图绘制---ggraph包）。这种网络图在通路-基因关系、TF-target或者其他有对应关系的网络绘制中可应用。与网上大多数网络图一样，都是基于ggraph绘制的，ggplot2系统，可以做很多修饰调整。近期也有小伙伴问道类似的图，因为原图最麻烦的地方在于节点和边的调整，也就是layout调整，基础一般的小伙伴会出现很多问题，我实在不想再受麻烦了，所以整函数吧，只需要按照要求输入数据，其他的交给函数。同时，我们的函数要的就是自由，这个网络图的调整和layout位置上，给予了最大的自由，你随意整，爱咋排列咋排列！完整版函数已发布微信VIP群！
函数使用视频解说见B站:KS科研分享与服务：
首先看看函数主体：如果你实在很懒，大多数参数都给默认了，唯一要求的就是自己调节位置，数据按照我们的要求整理！
看看测试效果：完美！
library(tidyverse)library(igraph)library(ggraph)library(ggplot2)#创建数据setwd("D:\\KS项目\\公众号文章\\网络图")#test1df <- read.csv("人口.csv", header = T, row.names = 1)colnames(df) <- c("node1","node2","value")ks_ggraph_netplot(df,node1_pos = c(unique(df$node1)),node1_angle = c(0, 51, 102, 153, 204, 255, 306))
测试2，通路与基因：还是完美！！
#test2df2 <- read.csv('network.csv', header = T, row.names = 1)colnames(df2) <- c("node1","node2","value")ks_ggraph_netplot(df2,node1_pos = c(unique(df2$node1)),node1_text_size = 4,node1_angle = c(0, 90,180,270))
TF-target关系测试，还是完美！！！
#test3df3 <- read.csv('sce_tf.csv', header = T)colnames(df3) <- c("node1","node2","value")unique(df3$node1)ks_ggraph_netplot(data=df3,node1_pos = c(unique(df3$node1)),node1_text_size = 4,node1_angle = c(0, 60,120,180,240, 300))
最后用老家话再说一遍: 美得很！！！
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