我想在R中创建双向网络。例如，如果您有两种物种的data.frame（只能跨物种交互，而不能在物种内部交互），并且每个物种都有一个特征值（例如，捕食者的嘴允许谁吃到哪种猎物），我们如何基于物种的特征模拟网络（也就是说，两个物种只有在其特征重叠时才能相互作用）？
更新：这是我要做什么的一个最小示例。 1）建立系统树； 2）在系统发育上模拟性状； 3）根据物种特征值创建网络。
# packages
install.packages(c("ape","phytools"))
library(ape); library(phytools)
# Make phylogenetic trees
tree_predator <- rcoal(10)
tree_prey <- rcoal(10)
# Simulate traits on each tree
trait_predator <- fastBM(tree_predator)
trait_prey <- fastBM(tree_prey)
# Create network of predator and prey
## This is the part I can't do yet. I want to create bipartite networks, where
## predator and prey interact based on certain crriteria. For example, predator
## species A and prey species B only interact if their body size ratio is
## greater than X.
最佳答案
答案的格式实际上取决于您下一步要做什么，但是尝试一下：
set.seed(101)
npred <- nprey <- 10
tree_predator <- rcoal(npred)
tree_prey <- rcoal(nprey)
## Simulate traits on each tree
trait_predator <- fastBM(tree_predator)
trait_prey <- fastBM(tree_prey)
（我使用
set.seed(101)来实现可重复性，所以这些是我的特质结果...> trait_predator
t1 t9 t4 t8 t5 t2
-2.30933392 -3.17387148 -0.01447305 -0.01293273 -0.25483749 1.87279355
t6 t10 t3 t7
0.70646610 0.79508740 0.05293099 0.00774235
> trait_prey
t10 t7 t9 t6 t8 t1
0.849256948 -0.790261142 0.305520218 -0.182596793 -0.033589511 -0.001545289
t4 t5 t3 t2
-0.312790794 0.475377720 -0.222128629 -0.095045954
...）
您生成的值在无限制的空间中，因此获取它们的比率实际上没有任何意义。我们假设它们是大小的对数，因此
exp(x-y)是捕食者/猎物的大小比。任意地，我假定截止值为1.5 ...使用
outer比较所有捕食者与猎物的特征：这将创建一个二进制（0/1）矩阵。bmatrix <- outer(trait_predator,trait_prey,
function(x,y) as.numeric(exp(x-y)>1.5))
可视化结果的一种方法...
library(Matrix)
image(Matrix(bmatrix),xlab="Prey",ylab="Predator",sub="")
例如，您可以看到捕食者＃6（在上面的输出中标记为
t2）确实很大（日志大小= 1.87），因此它吞噬了所有猎物。使用
igraph（这里的某些方法有些怪异）library(igraph)
edges <- which(bmatrix==1,arr.ind=TRUE) ## extract vertex numbers
## distinguish prey (columns) from pred (rows)
edges[,2] <- npred+edges[,2]
gg <- graph.bipartite(rep(1:0,c(npred,nprey)),
c(t(edges)))
## c(t(edges)) collapses the two-column matrix to a vector in row order ...
## now plot ...
plot(gg,vertex.color=rep(c("cyan","pink"),c(npred,nprey)),
edge.arrow.mode=">")
这与上面的矩阵格式匹配-捕食者1和2（=顶点1和2）不吃任何东西，猎物2（=顶点12）被许多不同的捕食者吃掉...这种表示法更漂亮，但不一定更清晰（例如，捕食者7和8都吃猎物2（顶点12），但它们的箭头重合）。但是，如果要应用图论方法，则以
igraph形式显示它可能会很好（并且有很多布局选项可以绘制图）。