高颜值,随心搭!画一个高分文章中的进化树并不难--孙老湿讲ggtree
ggtree提供了多种进化树格式数据的读取,并且能够读取并转换BEAST, r8s,RAxML等软件所生成的数据。轻松实现基于R的进化树高级绘图。
ggtree也是基于ggplot2的扩展包,绘图原理和绘图参数设置的风格都和ggplot2相似,同时ggplot2的很多参数也是可以直接使用。所以有一定的ggplot绘图基础,并且结合heatmap很容易上手并画出精美的进化树。
ggtree美图来袭
ggtree可以识别多种进化树格式:
Newick
Nexus
New Hampshire eXtended format (NHX)
Jplace
Phylip
ggtree可直接读取下列软件的输出文件
BEAST
EPA
HYPHY
PAML
PHYLDOG
pplacer
r8s
RAxML
RevBayes
常用软件输出格式数据的读取
read.newick读取newick格式数据
read.beast读取BEASE软件输出数据
read.codeml读取 CODEML (rst and mlc files)软件输出数据
read.codeml_mlc读取CODEML 软件输出的mlc格式数据
read.hyphy读取HYPHY软件输出数据
read.jplace读取软件EPA and pplacer输出的 jplace 格式数据
read.nhx读取软件PHYLODOG and RevBayes 输出的NHX 格式数据
read.r8s读取r8s软件输出数据
read.raxml读取 RAxML软件输出数据
ggtree绘制进化树有两种模式Phylogram (默认)和Cladogram (通过branch.length='none'参数设置):
同时,ggtree的常用展示方式有四种,分别是rectangular,slanted,circular,fan,可以通过layout参数设置:
ggtree包的学习或者使用可以按照下面的网址进行,介绍非常详细:
http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/ggtree/inst/doc/ggtree.html
学习模块:
Tree Data Import tree文件的读取
Tree Visualization tree的可视化
Tree Manipulation tree细节修改
Tree Annotation tree注释
Advance Tree Annotation tree高级注释
ggtree utilities tree其他实用修饰工具
绘图主函数ggtree的常用参数:
tr丨读入的tree文件
mapping丨映射关系
layout丨展示方式 ‘rectangular’, ‘slanted’, ‘fan’, ‘circular’, ‘radial’, ‘equal_angle’ or ‘daylight’
open.angle丨开合角度,只对fan模式有效
as.Date丨在绘制time tree时使用
ladderize丨显示方法
branch.length丨设置tree模式,默认Phylogram, 设置为none的时候是Cladogram
ndigits丨注释变量数值的精度
...丨其他参数,比如颜色,线形,字体大小等等
ggtree的两种绘图方式:
1. ggplot模式:
ggplot(tree, aes(x, y)) +geom_tree() +theme_tree()
2. ggtree模式,大家直接使用这种模式即可:
ggtree(tree)
示例
非常简单的一个例子,来自官网:
nwk <-
system.file(
"extdata",
"sample.nwk",
package="treeio") #nwk
文件在电脑中的位置,
ggtree
包提供的示例文件
tree <-
read.tree(nwk) #
读取
nwk
格式树文件
ggtree(tree) +
geom_text2(
aes(
subset=!isTip,
label=node),
hjust=-.
3) +
geom_tiplab() #
绘图
注:官网有非常详细的使用教程,图文并茂,代码清晰明了,可供学习
http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/ggtree/inst/doc/ggtree.html
参考文献:
Yu G,Smith D K, Zhu H, et al. ggtree: an r package for visualization and annotationof phylogenetic trees with their covariates and other associated data[J].Methods in Ecology & Evolution, 2017.
/End.
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