今天就跟大家聊聊有关怎么使用R语言ggtree展示进化树，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
今天要模仿的图片来自于论文 Core gut microbial communities are maintained by beneficial interactions and strain variability in fish。期刊是 Nature microbiology
image.png今天重复的图片是Figure1中的聚类树图
image.png 论文中写道Hierarchical clustering dendrogram with jackknife support (numbers on the branches; only values above 50 are shown in the tree).
所以论文中实际的数据做的是聚类分析，而并不是进化树。他这里做聚类分析也能够获得每个节点对应的支持率。这个如何实现我暂时还不知道。为了模仿这个图，下面的输入数据我直接使用进化树文件了，因为构建进化树的时候能够很方便的获得节点的支持率信息。
首先准备构建进化树需要用到的fasta格式序列文件这里用到的数据集来自 网址 https://www.kuleuven.be/aidslab/phylogenybook/Data_sets.html
image.png这本 The Phylogenetic Handbook second edition 不知道大家有没有电子版可以分享呀！
首先是做多序列比对，这里我使用mafftmafft --auto ggtree_practice.fasta > ggtree_practice_aligned.fasta
构建进化树，我是用iqtreeiqtree -s ggtree_practice_aligned.fasta -bb 1000
得到树文件ggtree_practice_aligned.fasta.treefile
接下来是在R语言里的操作
首先是准备一个分组的数据文件数据总共三列
- 第一列是 构建进化树用到的fasta文件的序列名，这里注意列明用label，不要用其他
第二列和第三列的列名就是图例上想显示什么就用什么
image.png 加载需要用到的包library(ggtree)
library(treeio)
library(tidytree)
读入进化树和分组信息数据
tree<-read.newick("ggtree_practice_aligned.fasta.treefile",
node.label = "support")
d<-read.csv("ggtree_group_info.csv",header=T)
d
将树文件和分组信息整合到一起trs<-full_join(tree,d,by='label')
去掉支持率小于50的信息tree@data$support<-ifelse(tree@data$support<50,NA,tree@data$support)
最后一步就是画图了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))
看完上述内容，你们对怎么使用R语言ggtree展示进化树有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注天达云行业资讯频道，感谢大家的支持。