ggtree绘制进化树

绘制进化树的方法有很多,入门的MEGA,iTOL,evolview等,但是没有一个如ggtree这般高效简单,轻轻松松绘制高端进化树,废话不多说,直接看代码
喜欢的小伙伴可以关注公众号R语言数据分析指南获得原始数据,在此先行拜谢了

rm(list = ls())
library(pacman)
pacman::p_load(ggplot2,ggstar,ggtreeExtra,ggtree,
               treeio,ggnewscale,ggsci); options(warn = -1)

tree <- read.newick("tree.nwk",node.label = "support")
#node.label = "support"将node label解析为support value,另存为树注释数据
group <- read.table("tree_group.txt",header = T,sep="\t")
#读入分组文件用于绘制条行图,并按分组添加颜色
group_file <- read.table("tree_group.txt",header = T,row.names = 1)
groupInfo <- split(row.names(group_file), group_file$Group)
tree <- groupOTU(tree, groupInfo)

ggtree(tree,branch.length = "none",layout = "circular",
       linetype=1,size=1,ladderize = F,aes(color=group))+
  #geom_text(aes(label=node), hjust=-3,size=1) +
#展示节点信息,并根据节点信息添加外圈分组
  scale_color_npg()+guides(color=FALSE)+
#guides(color=FALSE) 移除图例
geom_fruit(data=group,
               geom=geom_bar,
               mapping=aes(y=Sample, x=Length,fill=Group),
               orientation="y",stat="identity",color="white")+
  scale_fill_npg()+labs(fill = "")+new_scale_fill()+
  geom_strip(53,116, #geom_strip()根据节点添加外部条带,后跟节点位置信息
                  label = "Group I", align = T, alpha=.8,family="Times",
fontsize=4,offset = 3, color = "orange",offset.text = 2 ,
                  hjust="center",barsize = 4,extend = 0.5)+
#offset.text调整label位置;extend调整条带之间间距;offset设置距离节点的位置;
#hjust="center"将lable居中放置
  geom_strip(35,52,
             label = "Group II", align = T, alpha=.8,family="Times",
             offset = 3, color = "green",offset.text = 2 ,fontsize=4,
             hjust="center",barsize = 4,extend = 0.5,angle = 45)+
  geom_strip(20,34,
             label = "Group III", align = T, alpha=.8,family="Times",
             offset = 3, color = "red",offset.text = 2 ,fontsize=4,
             hjust="center",barsize = 4,extend = 0.5)+
  geom_strip(1,19,
             label = "Group IV", align = T, alpha=.8,family="Times",
             offset = 3, color = "blue",offset.text = 2 ,fontsize=4,
             hjust="center",barsize = 4,extend = 0.5,angle=-60)+
  #geom_tiplab(hjust = -.5,size=3,fontface="plain")+
 #设置标签显示
  geom_point2(aes(subset=!isTip,fill=support),
              shape=21,size=2)+
  scale_fill_continuous(low='green', high='red')+
  labs(fill = "bootstrap")

tree.jpeg

参考:https://rdrr.io/bioc/ggtree/man/geom_strip.html
https://bioconductor.org/packages/devel/bioc/vignettes/ggtreeExtra/inst/doc/ggtreeExtra.html
http://yulab-smu.top/treedata-book/
示例文件: https://pan.baidu.com/s/1V2xo7rQQMDFIlXY5tJCUQQ
提取码: gr2t

代码链接:https://mp.weixin.qq.com/s/rOFUhTPQYWy-1C2-HWfRoQ

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 195,653评论 5 462
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 82,321评论 2 373
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 142,833评论 0 324
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,472评论 1 266
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 61,306评论 4 357
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,274评论 1 273
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,658评论 3 385
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,335评论 0 254
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,638评论 1 293
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,697评论 2 312
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,454评论 1 326
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,311评论 3 313
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,699评论 3 299
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 28,986评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,254评论 1 251
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,647评论 2 342
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 40,847评论 2 335