本课程带你用 R 与 SpiecEasi/SparCC 从 OTU/ASV 丰度表和物种注释出发，完成微生物相关性网络的构建与 Gephi 可视化。相比 Pearson 相关，SparCC 更适合微生物组成分数据，能计算更具生态意义的 R 值与经验 P 值。课程覆盖数据转置、set.seed、R=100 循环、并行计算、上三角矩阵还原、按 P<0.05 与 R 阈值筛选显著边，以及节点表、边表、species 属性与 degree 的生成，并解决包安装难题。适合微生物组、扩增子测序、生态与生物信息分析的学习者和研究人员。学完后，你将掌握从原始丰度表到可发表网络图的完整流程，理解 SparCC 随机性与可重复性，能独立导出 CSV 并在 Gephi 中导入节点和边数据，完成美观的微生物相关网络可视化，同时注意规范引用 SparCC 原始文献。