论文
MiDAS 4: A global catalogue of full-length 16S rRNA gene sequences and taxonomy for studies of bacterial communities in wastewater treatment plants
https://www.nature.com/articles/s41467-022-29438-7
数据链接
https://figshare.com/articles/dataset/Dueholm2021a_data_zip/16566408/1
代码链接
https://github.com/msdueholm/MiDAS4
今天的推文我们重复一下论文中的Figure2
image.png
我试了下论文中提供的数据，这个数据量有点大，运行要好长时间，这里的示例数据我们不用论文中的数据了，用自己随便构造的
最基本的进化树可视化
library(ggtree)
library(treeio)
tree <- read.tree("data/20220829/fig2.nwk")
ggtree(tree)+
geom_tiplab()
image.png
准备表示分组的数据，这里需要用到一个列表格式的数据
groupInfo<-list(group1=c("A","B","C","D","E"),
group2=c("F","G","H","I","J","K","L","M"))
然后使用groupOTU()函数将分组信息和进化树组合到一起
tree01<-groupOTU(tree,groupInfo)
对结果进行展示
ggtree(tree01,aes(color=group))+
geom_tiplab(show.legend=F,offset = 1)+
geom_tippoint(aes(shape=group),
show.legend = F,
size=5)
image.png
这里 color=group的group是默认生成的，不用改
更改配色
ggtree(tree01,aes(color=group),size=2)+
geom_tiplab(show.legend=F,offset = 1)+
geom_tippoint(aes(shape=group),
show.legend = F,
size=5)+
scale_color_manual(values = c("#fb8d63","#69c0a2"))
image.png
封面图
ggtree(tree01,
aes(color=group),
size=2,
layout = "circular",
branch.length = "none")+
geom_tiplab(show.legend=F,offset = 1)+
geom_tippoint(aes(shape=group),
show.legend = F,
size=5)+
scale_color_manual(values = c("#fb8d63","#69c0a2")) -> p1
p1
ggtree(tree01,aes(color=group),size=2)+
geom_tiplab(show.legend=F,offset = 1)+
geom_tippoint(aes(shape=group),
show.legend = F,
size=5)+
scale_color_manual(values = c("#fb8d63","#69c0a2")) -> p2
p2
library(patchwork)
p1+theme(legend.position = "none")+
p2+theme(legend.position = "none")
image.png
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