#为进化树的簇添加不同的色块;可以使用geom_text查看结点标签,之后再添加色块; p7<- ggtree(tr,layout ="rectangular")+ geom_tiplab(size=1.5,offset=0.03, color="grey10")+ geom_tippoint(color="#6bc72b",fill="#6bc72b", alpha=0.4, size=3,shape=21)+ # geom_text(aes(label=node), size=2...
geom_tiplab(aes(angle = angle), size= 3, color='black', offset= 0.4) + xlim(0,16) p1111 #将不同分支/基因家族进行分类: #使用geom_strip函数给环形进化树添加分类条带: p2<- p1111 + geom_strip(2,11, #条带长度(设置起始节点和终止节点) label="cluster 1", #分类标签名 offset= 4, #...
每个节点都有一个数字对应,我们可以把数字显示到图上 ggtree(tree)+ geom_nodelab(aes(label=node))+ geom_tiplab(aes(label=node)) 现在假如我要给1 2 3 4 5 节点添加饼图 nodepie函数可以批量做饼图,数据格式如下 node.pie.dat.01<-data.frame(node=1:5, col1=6:10, col2=8:12) node.pie.da...
ggnewscale::new_scale_color()+ geom_tiplab(aes(color=group,alpha=group), size=10,offset = -2,hjust=0.5)+ geom_tippoint(aes(shape=group,color=group,alpha=group), show.legend = F,size=10)+ #scale_color_manual(values = c("white","red"))+ scale_alpha_manual(values = c(1,0))+...
ggtree(tree)+geom_tiplab() 从上图可以看到有的文字标签超出了绘图边界 可以首先加上theme_tree2()函数显示出坐标轴范围,然后用xlim()函数更改坐标轴范围 代码语言:javascript 复制 ggtree(tree)+geom_tiplab()+theme_tree2() 代码语言:javascript 复制 ...
用到的的geom_tiplab() ggtree(tree)+ geom_tiplab() image.png 从上图可以看到有的文字标签超出了绘图边界 可以首先加上theme_tree2()函数显示出坐标轴范围,然后用xlim()函数更改坐标轴范围 ggtree(tree)+ geom_tiplab()+ theme_tree2() image.png ...
ggtree(tree)+geom_tiplab()+geom_highlight(node=5,fill="lightblue")+# 高亮显示编号为5的节点geom_nodelab(aes(label=node),nudge_x=0.5)# 在节点旁添加节点编号 这段代码在基础进化树的基础上,高亮了编号为5的节点,并在每个节点旁边添加了节点编号。
ggtree(tree,size=2)+geom_tiplab(offset=0.05,font=“italic”)+xlim(NA,4.5) 思路:替换,将下划线替换成空格 使用stringr包,str_place()里面的参数分别是:替换前内容A,需要替换的细节b,替换的那个东西c(将A中的b替换成c)===将标签中的下划线替换成空格 ...
,angle=0)+ # 旋转图形 geom_tiplab(size=3,family="Times",color="black",offset=0.53)+ new_scale_fill()+ geom_fruit(data=df, geom=geom_tile, mapping=aes(y=gene,x=name,fill=group), color = "grey50",offset = 0.04,size = 0.02)+ scale_fill_manual(values=c("#5686C3","#973CB6"...
geom_tiplab() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. image.png 接下来是一个分组文件用来给tip映射颜色 image.png 代码 df1<-read.delim("tip_group.txt") head(df1) tree<-full_join(tree,df1,by="label") col<-c("#f04334","#99ca67","#994da5") ...