高颜值，随心搭!画一个高分文章中的进化树并不难

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.