ggtree美化进化树_生物软件圈_商圈

ggtree美化进化树

楼主收藏举报帖子创建时间: 2018-06-11 00:00 回复：2 关注量：122

研究基因功能的人建个树，需要找近缘物种、外类群十几至几十个物种，费N天的劲才能做个树。而宏基因组领域的人不用去收集其它物种，因为研究的对像本身就有几百到几千的物种，为了方便阅读或展示主要信息，我们反而会挑选结果中前100以内的物种去分析并展示。这是我们绝对的优势。

文中使用所有文件下载链接：http://pan.baidu.com/s/1hs1PXcw 密码：y33d R代码在文件夹中ggtree.r文件，其它结果数据文件主要位于result目录，具体使用文件见代码部分，需要什么文件单独下载，文件内有整个扩增子分析流程，6G的数据。

本文的分析，是建立在扩增子分析流程基础上，想要了解每个文件的由来，请阅读《2扩增子分析流程：零基础自学-把握分析细节》。

筛选合适数量的物种

正如上面所説，扩增子结果有成千上万的OTU，全画是看清的。需要挑重点，怎么挑，才能数据量即不多，也不少呢？

我们在《扩增子分析解读6进化树》中构建了进化树result/rep_seqs.tree文件。这是基于全部的OTU，用于计算Alpha和Beta多样性的。我们需要筛选高丰度的OTU，构建进化树用于展示，比如丰度大于0.5%或0.1%。《扩增子分析解读7筛选进化树》中采用0.1%丰度筛选获得104条序列，其实还是有点多，因为过百的序列展示过于密集，人类读起来有困难，用于圈图360度展示还可以接受，但是矩形不太适合。本文为了展示多种组合图形，采用OTU丰度大于0.5%的筛选阈值。

# 选择OTU表中丰度大于0.5%的OTU

filter_otus_from_otu_table.py --min_count_fraction 0.005 -i result/otu_table4.biom -o temp/otu_table_k5.biom

# 获得对应的fasta序列

filter_fasta.py -f result/rep_seqs.fa -o temp/rep_seqs_k5.fa -b temp/otu_table_k5.biom

# 统计序列数量，28条；30条以字比较大，容易看清标签

grep -c '>' temp/rep_seqs_k5.fa # 28

# clusto多序列比对

clustalo -i temp/rep_seqs_k5.fa -o temp/rep_seqs_k5_clus.fa --seqtype=DNA --full --force --threads=30

# 使用qiime的脚本调用fastree建树

make_phylogeny.py -i temp/rep_seqs_k5_clus.fa -o temp/rep_seqs_k5.tree

# 格式转换为R ggtree可用的树，之前加载报错，后来删除'符号后正常

sed "s/'//g" temp/rep_seqs_k5.tree > result/rep_seqs_k5.tree # remove '

# 获得序列ID

grep '>' temp/rep_seqs_k5_clus.fa|sed 's/>//g' > temp/rep_seqs_k5_clus.id

# 获得这些序列的物种注释，用于树上着色显示不同分类信息

awk 'BEGIN{OFS="\t";FS="\t"} NR==FNR {a[$1]=$0} NR>FNR {print a[$1]}' result/rep_seqs_tax_assignments.txt temp/rep_seqs_k5_clus.id|sed 's/; /\t/g'|cut -f 1-5 |sed 's/;/\t/g' |cut -f 1-5 > result/rep_seqs_k5.tax

OTU按分类门级别上色

在Rstudio中，设置工作目录为下载测序数据的目录。有三种方法可选： Ctrl+Shift+H，或在Session菜单中选择，或使用setwd()命令设置工作目录。

# 运行环境R3.4.1，ggtree版本1.8.1

# 安装ggtree包，末安装者将FALSE改为TRUE即可

if (FALSE){

source("https://bioconductor.org/biocLite.R")

biocLite(c("ggtree"))

}

# 设置工作目录：选择 Session - Set working directory - To source file location,

# 我们的脚本ggtree.r位于测试数据文件夹根本目录，执行上面的操作可调置工作目录为脚本所在文件夹

rm(list=ls())

# 设置工作文件夹进入result，我们使用的大部分文件在此目录

setwd("result")

# 加载ggtree包

library("ggtree")

# 读入分析相关文件

# 读取树文件

tree <- read.tree("rep_seqs_k5.tree")

# 读取树物种注释信息

tax <- read.table("rep_seqs_k5.tax", row.names=1)

# 物种注释等级标签，共七级，但细菌末分类物种太多，一般只能在门、纲、目水平比较确定

colnames(tax) = c("kingdom","phylum","class","order")

# 按门水平建树并上色

## 给每个OTU按门分类分组，此处可以更改为其它分类级别，如纲、目等，即phylum替换为order或class即可

groupInfo <- split(row.names(tax), tax$phylum) # OTU and phylum for group

## 将分组信息添加到树中

tree <- groupOTU(tree, groupInfo)

# 画树，按组上色

ggtree(tree, aes(color=group))+theme(legend.position = "right")+geom_tiplab(size=3)

按门水着色的矩形进化树。我们可以看到我们基于V5-V7 rDNA区构建的树与分类学门水平相关性较好，如上面一大枝蓝色为Proteobacteria(变形菌门)，下面红色的一大枝为Actinobacteria(放线菌门)；也有一些异常结果，如最下面的蓝色变形菌门与黄色拟杆菌门聚在一起，导致分类与进化关系不一致原因很多，如V5-V7甚至rDNA并不能代表菌的真实分类、相同rDNA也可能有不同a功能或新物种等原因。

画圈图

# 画圈图并保存PDF

pdf(file="ggtree_circle_color.pdf", width=9, height=5)

## tiplab2保证标签自动角度，默认无图例，要显示需要+theme

ggtree(tree, layout="fan", ladderize = FALSE, branch.length = "none",aes(color=group))+geom_tiplab2(size=3)+ theme(legend.position = "right")

dev.off()

树+样品丰度热图

我们最常用的是高丰度、或差异OTU的树图，结合各样品的表达热图，来展示各样品间的重复性好坏、以及组间的差异。

# 树+丰度热图

# 思路：矩形树右端添加每个样品的表达丰度。

## 读取OTU表

otu_table = read.delim("otu_table.txt", row.names= 1,header=T, sep="\t")

## 读取实验设计

design = read.table("design.txt", header=T, row.names= 1, sep="\t")

## 取实验设计和OTU表中的交集:样本可能由于实验或测序量不足而舍弃掉，每次分析都要筛选数据

idx=intersect(rownames(design),colnames(otu_table))

sub_design=design[idx,]

## 按实验设计的样品顺序重排列

otu_table=otu_table[,idx]

## 将OTU表count转换为百分比

norm = t(t(otu_table)/colSums(otu_table,na=T)) * 100 # normalization to total 100

## 筛选树中OTU对应的数据

tax_per = norm[rownames(tax),]

## 保存树图于变量，align调置树OTU文字对齐，linesize设置虚线精细

p = ggtree(tree, aes(color=group))+theme(legend.position = "right")+geom_tiplab(size=3, align=TRUE, linesize=.5)

pdf(file="ggtree_heat_sample.pdf", width=9, height=5)

## 添加数字矩阵

## offset设置两者间距，用于解决图重叠问题；width设置热图相对树图的宽度，解决热图和树图大小关系；font.size设置热图文字大小，解决文字过大重叠；colnames_angle调整热图标签角度，解决文字重叠问题；hjust调整热图标签位置，解决文字与热图重叠问题。

gheatmap(p, tax_per, offset = .15, width=3, font.size=3, colnames_angle=-45, hjust=-.1)

dev.off()

现在我们看到了所有高丰度OTU的进化树，结合所有样品的相对丰度热图。树图为了让标签同时作为右侧热图的标签，采用了添加虚线左对齐的方式；热图展示样品中每个OTU的相对丰度百分比，我们可以看到各组内样品间的重复情况，也能看到各组间是否有差别，比如OTU_1在WT中整体偏高，而OTU_111却在WT中整体偏低。样品名为了显示全采用倾斜45度角，右侧还有门分类学、相对丰度百分比的图例。

树+组均值热图

# 树+ 组均值热图

## 有时样本过多也无法展示和阅读，需要求各组均值展示：需要将分组信息添加至样品相对丰度表，再分类汇总

## 提取实验设计中的分组信息

sampFile = as.data.frame(sub_design$genotype,row.names = row.names(sub_design))

colnames(sampFile)[1] = "group"

## OTU表转置，让样品名为行

mat_t = t(tax_per)

## 合并分组信息至丰度矩阵，并去除样品名列

mat_t2 = merge(sampFile, mat_t, by="row.names")[,-1]

## 按组求均值

mat_mean = aggregate(mat_t2[,-1], by=mat_t2[1], FUN=mean) # mean

## 去除非数据列并转置

mat_mean_final = do.call(rbind, mat_mean)[-1,]

## 重命名列名为组名

colnames(mat_mean_final) = mat_mean$group

## 按组均值热图

pdf(file="ggtree_heat_group.pdf", width=7, height=5)

gheatmap(p, mat_mean_final, offset = .05, width=1, font.size=3, hjust=-.1)

dev.off()

按组显示，是不是清爽了许多。

Reference

ggtree官方文档 https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/ggtree/inst/doc/ggtree.html
ggtree美化 https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/ggtree/inst/doc/advanceTreeAnnotation.html
facet_plot: 关联数据和进化树的通用方法 http://mp.weixin.qq.com/s/FlrnY9GeV5fHa6EZpZhTJA
软件原文 G Yu, DK Smith, H Zhu, Y Guan, TTY Lam. ggtree: an R package for visualization and annotation of phylogenetic trees with their covariates and other associated data. *Methods in Ecology and Evolution. doi:10.1111/2041-210X.12628.

***1我是熊猫君 2018-06-06 09:36
#1

您好！不知道能不能更新一下网盘里的资料，非常感谢！
***1杀人狂色葱段 2018-07-10 13:10
#2

能否更新一下您的百度网盘链接呢，多谢多谢

***1我是熊猫君帖子创建时间: 2018-06-06 09:36

您好！不知道能不能更新一下网盘里的资料，非常感谢！

ggtree美化进化树

楼主 | 收藏 | 举报 2018-06-11 00:00 浏览: 122 回复: 2

本文的分析，是建立在扩增子分析流程基础上，想要了解每个文件的由来，请阅读《2扩增子分析流程：零基础自学-把握分析细节》。

筛选合适数量的物种

正如上面所説，扩增子结果有成千上万的OTU，全画是看清的。需要挑重点，怎么挑，才能数据量即不多，也不少呢？

# 选择OTU表中丰度大于0.5%的OTU

filter_otus_from_otu_table.py --min_count_fraction 0.005 -i result/otu_table4.biom -o temp/otu_table_k5.biom

# 获得对应的fasta序列

filter_fasta.py -f result/rep_seqs.fa -o temp/rep_seqs_k5.fa -b temp/otu_table_k5.biom

# 统计序列数量，28条；30条以字比较大，容易看清标签

grep -c '>' temp/rep_seqs_k5.fa # 28

# clusto多序列比对

clustalo -i temp/rep_seqs_k5.fa -o temp/rep_seqs_k5_clus.fa --seqtype=DNA --full --force --threads=30

# 使用qiime的脚本调用fastree建树

make_phylogeny.py -i temp/rep_seqs_k5_clus.fa -o temp/rep_seqs_k5.tree

# 格式转换为R ggtree可用的树，之前加载报错，后来删除'符号后正常

sed "s/'//g" temp/rep_seqs_k5.tree > result/rep_seqs_k5.tree # remove '

# 获得序列ID

grep '>' temp/rep_seqs_k5_clus.fa|sed 's/>//g' > temp/rep_seqs_k5_clus.id

# 获得这些序列的物种注释，用于树上着色显示不同分类信息

OTU按分类门级别上色

在Rstudio中，设置工作目录为下载测序数据的目录。有三种方法可选： Ctrl+Shift+H，或在Session菜单中选择，或使用setwd()命令设置工作目录。

# 运行环境R3.4.1，ggtree版本1.8.1

# 安装ggtree包，末安装者将FALSE改为TRUE即可

if (FALSE){

source("https://bioconductor.org/biocLite.R")

biocLite(c("ggtree"))

}

# 设置工作目录：选择 Session - Set working directory - To source file location,

# 我们的脚本ggtree.r位于测试数据文件夹根本目录，执行上面的操作可调置工作目录为脚本所在文件夹

rm(list=ls())

# 设置工作文件夹进入result，我们使用的大部分文件在此目录

setwd("result")

# 加载ggtree包

library("ggtree")

# 读入分析相关文件

# 读取树文件

tree <- read.tree("rep_seqs_k5.tree")

# 读取树物种注释信息

tax <- read.table("rep_seqs_k5.tax", row.names=1)

# 物种注释等级标签，共七级，但细菌末分类物种太多，一般只能在门、纲、目水平比较确定

colnames(tax) = c("kingdom","phylum","class","order")

# 按门水平建树并上色

## 给每个OTU按门分类分组，此处可以更改为其它分类级别，如纲、目等，即phylum替换为order或class即可

groupInfo <- split(row.names(tax), tax$phylum) # OTU and phylum for group

## 将分组信息添加到树中

tree <- groupOTU(tree, groupInfo)

# 画树，按组上色

ggtree(tree, aes(color=group))+theme(legend.position = "right")+geom_tiplab(size=3)

画圈图

# 画圈图并保存PDF

pdf(file="ggtree_circle_color.pdf", width=9, height=5)

## tiplab2保证标签自动角度，默认无图例，要显示需要+theme

ggtree(tree, layout="fan", ladderize = FALSE, branch.length = "none",aes(color=group))+geom_tiplab2(size=3)+ theme(legend.position = "right")

dev.off()

树+样品丰度热图

我们最常用的是高丰度、或差异OTU的树图，结合各样品的表达热图，来展示各样品间的重复性好坏、以及组间的差异。

# 树+丰度热图

# 思路：矩形树右端添加每个样品的表达丰度。

## 读取OTU表

otu_table = read.delim("otu_table.txt", row.names= 1,header=T, sep="\t")

## 读取实验设计

design = read.table("design.txt", header=T, row.names= 1, sep="\t")

## 取实验设计和OTU表中的交集:样本可能由于实验或测序量不足而舍弃掉，每次分析都要筛选数据

idx=intersect(rownames(design),colnames(otu_table))

sub_design=design[idx,]

## 按实验设计的样品顺序重排列

otu_table=otu_table[,idx]

## 将OTU表count转换为百分比

norm = t(t(otu_table)/colSums(otu_table,na=T)) * 100 # normalization to total 100

## 筛选树中OTU对应的数据

tax_per = norm[rownames(tax),]

## 保存树图于变量，align调置树OTU文字对齐，linesize设置虚线精细

p = ggtree(tree, aes(color=group))+theme(legend.position = "right")+geom_tiplab(size=3, align=TRUE, linesize=.5)

pdf(file="ggtree_heat_sample.pdf", width=9, height=5)

## 添加数字矩阵

gheatmap(p, tax_per, offset = .15, width=3, font.size=3, colnames_angle=-45, hjust=-.1)

dev.off()

树+组均值热图

# 树+ 组均值热图

## 有时样本过多也无法展示和阅读，需要求各组均值展示：需要将分组信息添加至样品相对丰度表，再分类汇总

## 提取实验设计中的分组信息

sampFile = as.data.frame(sub_design$genotype,row.names = row.names(sub_design))

colnames(sampFile)[1] = "group"

## OTU表转置，让样品名为行

mat_t = t(tax_per)

## 合并分组信息至丰度矩阵，并去除样品名列

mat_t2 = merge(sampFile, mat_t, by="row.names")[,-1]

## 按组求均值

mat_mean = aggregate(mat_t2[,-1], by=mat_t2[1], FUN=mean) # mean

## 去除非数据列并转置

mat_mean_final = do.call(rbind, mat_mean)[-1,]

## 重命名列名为组名

colnames(mat_mean_final) = mat_mean$group

## 按组均值热图

pdf(file="ggtree_heat_group.pdf", width=7, height=5)

gheatmap(p, mat_mean_final, offset = .05, width=1, font.size=3, hjust=-.1)

dev.off()

按组显示，是不是清爽了许多。

Reference

ggtree官方文档 https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/ggtree/inst/doc/ggtree.html
ggtree美化 https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/ggtree/inst/doc/advanceTreeAnnotation.html
facet_plot: 关联数据和进化树的通用方法 http://mp.weixin.qq.com/s/FlrnY9GeV5fHa6EZpZhTJA
软件原文 G Yu, DK Smith, H Zhu, Y Guan, TTY Lam. ggtree: an R package for visualization and annotation of phylogenetic trees with their covariates and other associated data. *Methods in Ecology and Evolution. doi:10.1111/2041-210X.12628.

楼主 | 收藏 | 举报 2018-06-11 00:00 浏览: 122 回复: 2

本文的分析，是建立在扩增子分析流程基础上，想要了解每个文件的由来，请阅读《2扩增子分析流程：零基础自学-把握分析细节》。

筛选合适数量的物种

正如上面所説，扩增子结果有成千上万的OTU，全画是看清的。需要挑重点，怎么挑，才能数据量即不多，也不少呢？

# 选择OTU表中丰度大于0.5%的OTU

filter_otus_from_otu_table.py --min_count_fraction 0.005 -i result/otu_table4.biom -o temp/otu_table_k5.biom

# 获得对应的fasta序列

filter_fasta.py -f result/rep_seqs.fa -o temp/rep_seqs_k5.fa -b temp/otu_table_k5.biom

# 统计序列数量，28条；30条以字比较大，容易看清标签

grep -c '>' temp/rep_seqs_k5.fa # 28

# clusto多序列比对

clustalo -i temp/rep_seqs_k5.fa -o temp/rep_seqs_k5_clus.fa --seqtype=DNA --full --force --threads=30

# 使用qiime的脚本调用fastree建树

make_phylogeny.py -i temp/rep_seqs_k5_clus.fa -o temp/rep_seqs_k5.tree

# 格式转换为R ggtree可用的树，之前加载报错，后来删除'符号后正常

sed "s/'//g" temp/rep_seqs_k5.tree > result/rep_seqs_k5.tree # remove '

# 获得序列ID

grep '>' temp/rep_seqs_k5_clus.fa|sed 's/>//g' > temp/rep_seqs_k5_clus.id

# 获得这些序列的物种注释，用于树上着色显示不同分类信息

OTU按分类门级别上色

在Rstudio中，设置工作目录为下载测序数据的目录。有三种方法可选： Ctrl+Shift+H，或在Session菜单中选择，或使用setwd()命令设置工作目录。

# 运行环境R3.4.1，ggtree版本1.8.1

# 安装ggtree包，末安装者将FALSE改为TRUE即可

if (FALSE){

source("https://bioconductor.org/biocLite.R")

biocLite(c("ggtree"))

}

# 设置工作目录：选择 Session - Set working directory - To source file location,

# 我们的脚本ggtree.r位于测试数据文件夹根本目录，执行上面的操作可调置工作目录为脚本所在文件夹

rm(list=ls())

# 设置工作文件夹进入result，我们使用的大部分文件在此目录

setwd("result")

# 加载ggtree包

library("ggtree")

# 读入分析相关文件

# 读取树文件

tree <- read.tree("rep_seqs_k5.tree")

# 读取树物种注释信息

tax <- read.table("rep_seqs_k5.tax", row.names=1)

# 物种注释等级标签，共七级，但细菌末分类物种太多，一般只能在门、纲、目水平比较确定

colnames(tax) = c("kingdom","phylum","class","order")

# 按门水平建树并上色

## 给每个OTU按门分类分组，此处可以更改为其它分类级别，如纲、目等，即phylum替换为order或class即可

groupInfo <- split(row.names(tax), tax$phylum) # OTU and phylum for group

## 将分组信息添加到树中

tree <- groupOTU(tree, groupInfo)

# 画树，按组上色

ggtree(tree, aes(color=group))+theme(legend.position = "right")+geom_tiplab(size=3)

画圈图

# 画圈图并保存PDF

pdf(file="ggtree_circle_color.pdf", width=9, height=5)

## tiplab2保证标签自动角度，默认无图例，要显示需要+theme

ggtree(tree, layout="fan", ladderize = FALSE, branch.length = "none",aes(color=group))+geom_tiplab2(size=3)+ theme(legend.position = "right")

dev.off()

树+样品丰度热图

我们最常用的是高丰度、或差异OTU的树图，结合各样品的表达热图，来展示各样品间的重复性好坏、以及组间的差异。

# 树+丰度热图

# 思路：矩形树右端添加每个样品的表达丰度。

## 读取OTU表

otu_table = read.delim("otu_table.txt", row.names= 1,header=T, sep="\t")

## 读取实验设计

design = read.table("design.txt", header=T, row.names= 1, sep="\t")

## 取实验设计和OTU表中的交集:样本可能由于实验或测序量不足而舍弃掉，每次分析都要筛选数据

idx=intersect(rownames(design),colnames(otu_table))

sub_design=design[idx,]

## 按实验设计的样品顺序重排列

otu_table=otu_table[,idx]

## 将OTU表count转换为百分比

norm = t(t(otu_table)/colSums(otu_table,na=T)) * 100 # normalization to total 100

## 筛选树中OTU对应的数据

tax_per = norm[rownames(tax),]

## 保存树图于变量，align调置树OTU文字对齐，linesize设置虚线精细

p = ggtree(tree, aes(color=group))+theme(legend.position = "right")+geom_tiplab(size=3, align=TRUE, linesize=.5)

pdf(file="ggtree_heat_sample.pdf", width=9, height=5)

## 添加数字矩阵

gheatmap(p, tax_per, offset = .15, width=3, font.size=3, colnames_angle=-45, hjust=-.1)

dev.off()

树+组均值热图

# 树+ 组均值热图

## 有时样本过多也无法展示和阅读，需要求各组均值展示：需要将分组信息添加至样品相对丰度表，再分类汇总

## 提取实验设计中的分组信息

sampFile = as.data.frame(sub_design$genotype,row.names = row.names(sub_design))

colnames(sampFile)[1] = "group"

## OTU表转置，让样品名为行

mat_t = t(tax_per)

## 合并分组信息至丰度矩阵，并去除样品名列

mat_t2 = merge(sampFile, mat_t, by="row.names")[,-1]

## 按组求均值

mat_mean = aggregate(mat_t2[,-1], by=mat_t2[1], FUN=mean) # mean

## 去除非数据列并转置

mat_mean_final = do.call(rbind, mat_mean)[-1,]

## 重命名列名为组名

colnames(mat_mean_final) = mat_mean$group

## 按组均值热图

pdf(file="ggtree_heat_group.pdf", width=7, height=5)

gheatmap(p, mat_mean_final, offset = .05, width=1, font.size=3, hjust=-.1)

dev.off()

按组显示，是不是清爽了许多。

Reference

ggtree官方文档 https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/ggtree/inst/doc/ggtree.html
ggtree美化 https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/ggtree/inst/doc/advanceTreeAnnotation.html
facet_plot: 关联数据和进化树的通用方法 http://mp.weixin.qq.com/s/FlrnY9GeV5fHa6EZpZhTJA
软件原文 G Yu, DK Smith, H Zhu, Y Guan, TTY Lam. ggtree: an R package for visualization and annotation of phylogenetic trees with their covariates and other associated data. *Methods in Ecology and Evolution. doi:10.1111/2041-210X.12628.

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