操作系统：win10
R版本：R-3.3.3
前期准备
安装pandoc
下载链接：https://pan.baidu.com/s/1nvMA1Rz (感谢 @乔布斯的同学)
双击下载的程序包，进行安装。
命令提示符中输入 pandoc --version 检查安装是否成功
安装 networkD3 包
> source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
> biocLite("networkD3")
绘制基因调控网络图
力导向图可用于显示复杂的网络关系，这里我们用来绘制简单的基因调控网络图。
代码如下
> genelinks <- read.table("genelinks.txt", sep="\t", header=T)
> genenodes <- read.table("genenodes.txt", sep="\t", header=T)
#读入两个数据文件，文件内容及格式见下面
> head(genelinks)
source target value col
1 1 0 2 red
2 2 0 2 red
3 4 0 2 red
4 3 3 2 green
5 4 2 2 green
6 5 1 2 green
> head(genenodes)
name group
1 Gene1 gene
2 Gene2 gene
3 TF1 TF
4 miRNA1 miRNA
5 miRNA2 miRNA
6 Gene3 gene
> output <- forceNetwork(Links=genelinks, Nodes=genenodes, Source="source", Target="target", linkColour=genelinks$col, Value="value", NodeID="name", fontSize=20, Group="group", opacity=0.8, zoom=TRUE, arrows=TRUE, opacityNoHover=0.7, legend=TRUE, height=600, width=600)
#绘图
> saveNetwork(output, "output.html", selfcontained=TRUE)
#图像保存
结果展示（这里截取静态图，实际绘制结果为动态图）
output.jpg
参数详解
output <- forceNetwork(Links=genelinks, #读入基因之间的关系列表，基因以数字为编号，从0开始；value可用来设置基因间连线的宽度
Nodes=genenodes, #基因信息，以对应编号的大小排序
Source="source", #指定Links文件中的源节点
Target="target", #指定Links文件中的靶节点
linkColour=genelinks$col, #指定连线的颜色，默认为单一颜色，这里用红、绿色分别表示某一基因对靶基因的正、负调控关系
Value="value", #设定基因间连线的宽度
NodeID="name", #指定节点显示的标签
fontSize=20, #设定节点标签的字号，单位为像素
Group="group", #对节点进行分组，这里可根据基因的功能进行分组，配置不同颜色
opacity=0.8, #指定图像的不透明度
zoom=TRUE, #是否允许图像缩放
arrows=TRUE, #连线是否添加箭头，显示方向
opacityNoHover=0.7, #鼠标悬停前，节点标签的不透明度
legend=TRUE, #是否显示图例
height=600, #设置图像高度
width=600 #设置图像宽度
)
附
NetworkD3 包的完整说明 networkD3 package
