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今天就跟大家聊聊有關(guān)怎么使用R語(yǔ)言ggtree展示進(jìn)化樹(shù),可能很多人都不太了解,為了讓大家更加了解,小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容,希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。
今天要模仿的圖片來(lái)自于論文 Core gut microbial communities are maintained by beneficial interactions and strain variability in fish。期刊是 Nature microbiology
今天重復(fù)的圖片是Figure1中的聚類樹(shù)圖
Hierarchical clustering dendrogram with jackknife support (numbers on the branches; only values above 50 are shown in the tree).
所以論文中實(shí)際的數(shù)據(jù)做的是聚類分析,而并不是進(jìn)化樹(shù)。他這里做聚類分析也能夠獲得每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的支持率。這個(gè)如何實(shí)現(xiàn)我暫時(shí)還不知道。為了模仿這個(gè)圖,下面的輸入數(shù)據(jù)我直接使用進(jìn)化樹(shù)文件了,因?yàn)闃?gòu)建進(jìn)化樹(shù)的時(shí)候能夠很方便的獲得節(jié)點(diǎn)的支持率信息。
這里用到的數(shù)據(jù)集來(lái)自 網(wǎng)址 https://www.kuleuven.be/aidslab/phylogenybook/Data_sets.html
這本 The Phylogenetic Handbook second edition 不知道大家有沒(méi)有電子版可以分享呀!
mafft --auto ggtree_practice.fasta > ggtree_practice_aligned.fasta
iqtree -s ggtree_practice_aligned.fasta -bb 1000
得到樹(shù)文件ggtree_practice_aligned.fasta.treefile
數(shù)據(jù)總共三列
第二列和第三列的列名就是圖例上想顯示什么就用什么
library(ggtree)
library(treeio)
library(tidytree)
treeio
用來(lái)讀入進(jìn)化樹(shù)tidytree
用來(lái)將分組信息整合給進(jìn)化樹(shù)ggtree
用來(lái)可視化展示進(jìn)化樹(shù)
tree<-read.newick("ggtree_practice_aligned.fasta.treefile",
node.label = "support")
d<-read.csv("ggtree_group_info.csv",header=T)
d
trs<-full_join(tree,d,by='label')
tree@data$support<-ifelse(tree@data$support<50,NA,tree@data$support)
ggtree(trs,layout = "circular",branch.length = "none")+
#geom_tiplab(offset = 0.01)+
geom_tippoint(aes(shape=Diet,color=Gut.compartment),
size=5)+
scale_shape_manual(values = c(16,17,18,15))+
geom_text2(aes(label=support,angle=angle),hjust=-0.2)+
scale_color_manual(values = c("#800080","#ff8000","#008080"),
name="Gut_compartment")+
guides(color=guide_legend(order = 1))
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