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R语言网络分析1：BioC的graph图系

2023-05-16

BioC项目中，网络图的处理通过不同的软件包进行：

  • graph：图实现方法、类定义（graphNEL、graphAM和graphBAM）和基本函数
  • RBGL：针对BioC graph类对象提供Boost图算法接口函数，如最短路径、最大流量、连通性等
  • gRbase：提供了bgraph和igraph图间的转换函数（as），生成网络函数比graph的函数更好用
  • Rgraphviz：graph对象的渲染，包括布局算法和图形可视化参数

图的类型与生成

graphNEL类

  • 由node和edge列表（NEL）表示的图
  • BioC的图是S4类对象，使用构造函数生成对象，构造函数名称和类名称相同
  • 构造函数graphNEL有nodes，edgeL和edgemode三个参数，分别设置节点名称，边列表和边的模式（directed/undirected）
    • nodes接收字符向量，每个向量元素表示一个节点名称
    • edgeL接收列表数据，列表的每个元素（第一层）也是列表
      • 列表第一层的长度必须和nodes相同，且列表元素的名称为节点的名称（即每个节点都要设置边）
      • 元素可为NULL或具名列表；如果是列表，元素edges为终点顶点的名称或索引向量，还可以包含其他元素表示各条边的属性
library(graph)
V <- LETTERS[1:4]
edL <- list(A = list(edges = c("B", "C")), B = NULL, C = list(edges = "B"), D = list(edges = c("A", "C")))
gx <- graphNEL(nodes = V, edgeL = edL, edgemode = "directed")
plot(gx)

nodes(gx)
#> [1] "A" "B" "C" "D"
edges(gx)
#> $A
#> [1] "B" "C"
#> 
#> $B
#> character(0)
#> 
#> $C
#> [1] "B"
#> 
#> $D
#> [1] "A" "C"

获取graphNEL对象节点和边的函数分别是nodes和edges。可以看到，nodes得到的是节点名称，而edges得到的是一个列表，每个列表元素表示从一个节点（列表元素的名称）出发到其他所有节点（列表元素的值）的边。

graphNEL对象的边默认具有weight属性，不需要额外声明：

edgeWeights(gx)
#> $A
#> B C 
#> 1 1 
#> 
#> $B
#> numeric(0)
#> 
#> $C
#> B 
#> 1 
#> 
#> $D
#> A C 
#> 1 1

graphAM和graphBAM类

两者都用邻接矩阵表示的图，但生成函数和存储方式有差别：

  • graphAM使用矩阵产生边列表
  • graphBAM使用数据框产生列表，数据框含权重列
str(graphAM)
#> function (adjMat = matrix(integer(), 0, 0), edgemode = "undirected", values = NA)
str(graphBAM)
#> function (df, nodes = NULL, edgemode = "undirected", ignore_dup_edges = FALSE)

基本操作

网络/图的基本操作是节点和边的操作，主要包括元素提取、添加、删除和属性设置等。

提取

  • 节点的提取较为简单，使用nodes函数
  • 边的提取方法较多，除前面介绍的edges外还有inEdges, adj, edgeL等
adj(gx, "C")
#> $C
#> [1] "B"
adj(gx, c("B", "C"))
#> $B
#> character(0)
#> 
#> $C
#> [1] "B"
adj(gx, nodes(gx))
#> $A
#> [1] "B" "C"
#> 
#> $B
#> character(0)
#> 
#> $C
#> [1] "B"
#> 
#> $D
#> [1] "A" "C"
edges(gx)
#> $A
#> [1] "B" "C"
#> 
#> $B
#> character(0)
#> 
#> $C
#> [1] "B"
#> 
#> $D
#> [1] "A" "C"

adj函数用法和edges函数的差别是可以指定节点。如果指定所有节点，得到的结果和edges函数相同。

edges和adj函数查询的是从某个节点出发的边，即outEdges；如果想查询进入某个节点的边，用inEdges函数：

inEdges("C", gx)
#> $C
#> [1] "A" "D"
inEdges(c("B", "C"), gx)
#> $B
#> [1] "A" "C"
#> 
#> $C
#> [1] "A" "D"

注意：graph包没有定义outEdges函数。虽然adj函数可以达到同样效果，但名称不对称、参数顺序不对应，这种设计真不太美。我倾向于给adj写一个替身函数：

outEdges <- function(es, g) adj(g, es)
inEdges("C", gx)
#> $C
#> [1] "A" "D"
outEdges("C", gx)
#> $C
#> [1] "B"

edgeL和listEdges的设计可能有特殊考虑，暂时不知道有什么不可替代的优点：

edgeL(gx)
#> $A
#> $A$edges
#> [1] 2 3
#> 
#> 
#> $B
#> $B$edges
#> numeric(0)
#> 
#> 
#> $C
#> $C$edges
#> [1] 2
#> 
#> 
#> $D
#> $D$edges
#> [1] 1 3
listEdges(gx)
#> $`A:B`
#> $`A:B`[[1]]
#> An object of class "simpleEdge"
#> Slot "edgeType":
#> [1] ""
#> 
#> Slot "weight":
#> [1] 1
#> 
#> Slot "directed":
#> [1] TRUE
#> 
#> Slot "bNode":
#> [1] "A"
#> 
#> Slot "eNode":
#> [1] "B"
#> 
#> 
#> 
#> $`A:C`
#> $`A:C`[[1]]
#> An object of class "simpleEdge"
#> Slot "edgeType":
#> [1] ""
#> 
#> Slot "weight":
#> [1] 1
#> 
#> Slot "directed":
#> [1] TRUE
#> 
#> Slot "bNode":
#> [1] "A"
#> 
#> Slot "eNode":
#> [1] "C"
#> 
#> 
#> 
#> $`B:C`
#> $`B:C`[[1]]
#> An object of class "simpleEdge"
#> Slot "edgeType":
#> [1] ""
#> 
#> Slot "weight":
#> [1] 1
#> 
#> Slot "directed":
#> [1] TRUE
#> 
#> Slot "bNode":
#> [1] "C"
#> 
#> Slot "eNode":
#> [1] "B"
#> 
#> 
#> 
#> $`A:D`
#> $`A:D`[[1]]
#> An object of class "simpleEdge"
#> Slot "edgeType":
#> [1] ""
#> 
#> Slot "weight":
#> [1] 1
#> 
#> Slot "directed":
#> [1] TRUE
#> 
#> Slot "bNode":
#> [1] "D"
#> 
#> Slot "eNode":
#> [1] "A"
#> 
#> 
#> 
#> $`C:D`
#> $`C:D`[[1]]
#> An object of class "simpleEdge"
#> Slot "edgeType":
#> [1] ""
#> 
#> Slot "weight":
#> [1] 1
#> 
#> Slot "directed":
#> [1] TRUE
#> 
#> Slot "bNode":
#> [1] "D"
#> 
#> Slot "eNode":
#> [1] "C"
  • 以上函数除edgeL外，节点的均以名称表示，而不是索引
  • listEdges可获得simpleEdge类S4边列表对象

添加/删除

addNode，addEdge，removeNode和removeEdge函数

  • 由于graph包定义的图有多种类型，以上函数都是泛型
  • 添加节点可同时添加边（以新节点为终点）
  • 删除节点同时会删除与节点相关的边

属性设置

属性即数据。除顶点名称和边列表外，graphNEL对象还存储了四种数据，它们的名称和数据类型如下：

getSlots("graphNEL")
#>        nodes        edgeL     edgeData     nodeData   renderInfo    graphData 
#>     "vector"       "list"   "attrData"   "attrData" "renderInfo"       "list"

顶点和边的属性

辅助函数和属性数据的Slot名称相同，即nodeData和edgeData

str(nodeData(gx))
#> List of 4
#>  $ A: list()
#>  $ B: list()
#>  $ C: list()
#>  $ D: list()
str(edgeData(gx))
#> List of 5
#>  $ A|B:List of 1
#>   ..$ weight: num 1
#>  $ A|C:List of 1
#>   ..$ weight: num 1
#>  $ C|B:List of 1
#>   ..$ weight: num 1
#>  $ D|A:List of 1
#>   ..$ weight: num 1
#>  $ D|C:List of 1
#>   ..$ weight: num 1
  • nodeData默认属性为空
  • edgeData默认至少有一个权重属性
unlist(edgeWeights(gx))
#> A.B A.C C.B D.A D.C 
#>   1   1   1   1   1
sapply(edgeData(gx), FUN = function(x) x$weight)
#> A|B A|C C|B D|A D|C 
#>   1   1   1   1   1

图形渲染和图属性

名称为renderInfo和graphData，没有获取数据的专用辅助函数，可直接使用@操作符获取。

gx@graphData
#> $edgemode
#> [1] "directed"
gx@renderInfo
#> An object of class "renderInfo"
#> Slot "nodes":
#> list()
#> 
#> Slot "edges":
#> list()
#> 
#> Slot "graph":
#> list()
#> 
#> Slot "pars":
#> list()
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BioC

Graph

语言网络分析

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