# 网络图与通路图

## 适用场景

展示分子相互作用网络（PPI）、信号通路级联、基因调控关系、或共表达网络。常见于系统生物学、多组学整合分析、药物靶点预测。

## 读图维度

### 1. 网络拓扑结构

- **节点 (Node)**：
  - 代表什么？（基因、蛋白、代谢物、疾病、药物）
  - 节点大小/颜色编码什么？（表达量、重要性、分类、差异显著性）
  - 关键节点（Hub）是否被标注？
- **边 (Edge)**：
  - 代表什么关系？（物理相互作用、调控、共表达、预测关联）
  - 边的粗细/颜色编码什么？（置信度、强度、关系类型）
  - 是否有方向性？（箭头表示调控方向）

### 2. 网络布局算法

- **布局方式**：
  - Force-directed（力导向）：相关节点聚集，无关节点分离
  - Circular（环形）：强调层次结构
  - Hierarchical（层次）：展示级联信号
- **布局选择影响**：
  - 不同算法可能强调不同的网络特征
  - 聚集的模块是否代表真实功能单元？

### 3. 模块与聚类

- **模块检测**：
  - 是否有明显的社区/模块结构？
  - 模块用什么算法识别？（MCL、Louvain、WGCNA）
  - 模块内节点是否有共享功能？
- **通路注释**：
  - 节点是否标注了通路归属？（如 KEGG、GO、Reactome）
  - 同一通路的节点是否在网络中聚集？

### 4. 中心性指标

- **Hub 基因/蛋白**：
  - Degree（连接数）最高的节点是谁？
  - Betweenness（中介中心性）高的节点 = 信息流通的关键瓶颈
  - Closeness（接近中心性）高的节点 = 网络核心
- **Hub 的生物学意义**：
  - 是否是已知的"明星分子"？
  - 是否是潜在的药物靶点？

### 5. 多组学整合层

- **多层网络**：
  - 不同颜色/形状的节点是否代表不同组学层面？（基因、蛋白、代谢物）
  - 层间连接（如基因→蛋白）是否可靠？
- **整合可信度**：
  - 跨层关联是否有实验验证？
  - 还是纯计算预测？

## 常见陷阱

| 陷阱 | 识别方法 | 风险 |
|------|---------|------|
| ** hairball 效应** | 节点>100，边极度密集 | 无法解读，视觉噪声 |
| **预测边混入** | 未区分实验验证 vs 预测 | 假阳性关联污染网络 |
| **Hub 偏倚** | 只关注已知明星分子 | 忽视真正有功能的新节点 |
| **布局artifact** | 节点聚集仅因布局算法 | 被误读为生物学模块 |
| **过度解读方向性** | 蛋白相互作用标为"激活" | PPI 本身不携带方向信息 |

## 关键问题模板

1. "网络图中包含 200+ 节点和 1000+ 边，是否进行了阈值过滤？未显示的边是否可能改变模块结构？"
2. "标注的 Hub 节点 Degree 最高，但 Betweenness 低，它是否是真正的功能核心还是仅仅连接了很多边缘节点？"
3. "网络中的边有 30% 来自 STRING 预测（非实验验证），如果仅保留实验验证的边，网络结构是否崩溃？"
4. "通路图显示 A 激活 B 激活 C，但这是基于文献挖掘的通路模板，本研究的数据是否支持这种级联关系？"

## 一句话总结

> 网络图的核心是**"看节点、看模块、看Hub、防 hairball"**——网络的可读性和边的可信度比节点的数量更重要。
