引言
宏基因组学是研究环境中各种微生物群体（包括细菌、真菌等）的所有基因的集合，它已成为植物学领域中的重要工具。宏基因组数据的分析对于理解微生物的功能和相互作用至关重要。Co-occurrence Network是一种用于组织和分析孤立数据的方法。它可以将多个基因或序列组织成一个网络，其中节点代表基因或序列，边代表它们之间的关系。通过构建Co-occurrence Network，我们可以发现基因或序列之间的相互作用、相关性和聚类，从而为宏基因组数据提供更深入的见解。
材料与方法
1.样本采集和测序 在宏基因组分析中，样本采集是首要步骤。在本次研究中，在吉林省农科院选择了三个不同地点进行试验。每个地点按照相同的方式进行处理，将土地划分为两个相等的面积，并分别种植B73玉米和Mo17玉米材料。随后，分别在第四周、第六周、第八周和第十周采集根际土壤样本，这些样本将用于后续的宏基因组测序。
2.数据处理 在得到根际土壤样本后，将进行宏基因组数据测序。这些测序数据将包含丰富的微生物信息。为了准确分析，首先对得到的原始宏基因组数据进行处理和清洗，去除噪声和低质量序列，得到高质量的OTU表。OTU（Operational Taxonomic Units）是指类似种的微生物序列聚类组成的单元。
3.筛选菌种和网络分析
为了绘制共现网络图，需要对OTU表进行筛选。选择平均相对丰度在0.01%以上的菌进行网络分析。在本研究中，通过运行R代码计算OTU之间的相关性，得到一个包含相关系数的CSV文件。然后，通过设定阈值，筛选出具有较强相关性的微生物。
4.绘制共现网络图 Gephi是一款开源的网络分析和可视化软件，它被广泛用于绘制和分析复杂网络，包括共现网络图。在Gephi的官方网站（https://gephi.org/）上免费下载并完成安装。导入生成的CSV文件，根据其操作流程进行图形绘制和可视化。
共现网络分析在宏基因组分析中的应用 共现网络分析作为一种功能强大的方法，已在宏基因组个性化分析中广泛应用。它为研究者提供了直观的图形化表达微生物群体之间的复杂关系。在共现网络图中，我们可以识别高度相关的微生物群体，并推断它们之间的相互作用。通过对共现网络图的分析，可以发现微生物群体之间的共生关系、竞争关系以及协同作用，进而深入了解微生物的生态系统和功能特性。 此外，共现网络图还可以用于比较不同条件下微生物组成和相互作用的差异。例如，在本研究中，三个不同地点的土壤样本进行比较，可以揭示不同地点的微生物群体组成和结构上的差异。这对于研究土壤微生物的生态适应性和生态功能有重要意义。