网络图绘制方法有很多，biocGraph也是基于igraph构建的一个更加易用的网络图R包，可以直接用各种统计图表来代替各个网络节点，呈现更多的信息给读者，也为生物学的可视化展示的复杂性带来便捷。

关于igraph的介绍，本文不再赘述，可以参考《利用igraph绘制网络图》学习。

下面将简单介绍biocGraph的用法和示例：


# 安装
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
    install.packages("BiocManager")

BiocManager::install("biocGraph")

一个示例：


library(biocGraph)
# 设置随机数，便于重复
set.seed(123)
# 定义网络，可以参考igraph
V <- letters[1:10]
M <- 1:4
g1 <- randomGraph(V, M, 0.2)
counts = matrix(rexp(numNodes(g1) * 4), ncol = 4)
g1layout <- agopen(g1, name = "foo")

# 定义点的呈现方式，此处采用官方文档介绍的饼图展示
makeNodeDrawFunction <- function(x) {
  force(x)
  function(node, ur, attrs, radConv) {
    nc <- getNodeCenter(node)
    # 饼图属性设置
    pieGlyph(
      x,
      xpos = getX(nc),
      ypos = getY(nc),
      labels = NA,
      radius = getNodeRW(node),
      col = rainbow(4)
    )
    # 饼图文本内容
    text(
      getX(nc),
      getY(nc),
      paste(signif(sum(x), 2)),
      cex = 0.5,
      col = "white",
      font = 1
    )
  }
}
# 绘制网络图
drawFuns <- apply(counts, 1, makeNodeDrawFunction)
plot(g1layout, drawNode = drawFuns, main = "Example Pie Chart Plot")

参考资料：

1.http://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/biocGraph.html

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