如何使用大型数据集绘制树状图？

Question

我正在使用R中的ape（系统发育和演化分析）软件包，其中包含绘制树状图的功能。我使用以下命令以Newick格式读取数据，并使用plot函数绘制树状图：

library("ape")
gcPhylo <-read.tree(file = "gc.tree")
plot(gcPhylo, show.node.label = TRUE)

由于数据集非常庞大，因此在树的较低层中无法看到任何细节。我只能看到黑色区域，但没有细节，只能从顶部看到少数几层，然后就没有细节了。

我想知道是否有绘图函数的缩放功能。我尝试使用xLim和yLim限制区域，但它们只是限制了区域，而没有进行缩放以使细节可见。缩放或在不进行缩放的情况下使细节可见都可以解决我的问题。

我也很感谢了解任何其他软件包、函数或工具，可以帮助我解决这个问题。

谢谢。

- Burcu

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你在 [e-mail] 邮件列表中可能会更成功地得到答案，那里是使用 R 进行系统发育分析的专家聚集的地方。你看过 ape 包中的 ?zoom 吗？ - Ben Bolker

感谢您提供邮件列表建议。如果我无法通过已经给出的答案解决问题，我会提出问题。我尝试了ape中的缩放功能，但较低的节点仍然不清晰。我还将尝试在搜索ape缩放时遇到的subtreeplot()函数。 - Burcu

Answer 1

可以在指定高度上“剪切”谱系图并绘制元素：

首先使用内置数据集USArrests创建一个聚类。然后将其转换为dendrogram：

hc <- hclust(dist(USArrests))
hcd <- as.dendrogram(hc)

接下来，使用cut.dendrogram在指定的高度处进行切割，此处为h=75。这将产生一个包含upper位切割的树状图列表，以及每个branch下方的一个树状图列表：

par(mfrow=c(3,1))

plot(hcd, main="Main")
plot(cut(hcd, h=75)$upper, 
     main="Upper tree of cut at h=75")
plot(cut(hcd, h=75)$lower[[2]], 
     main="Second branch of lower tree with cut at h=75")

- Andrie

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是的，太棒了！那会解决我的问题。但是，是否可以将系统发育树转换为树状图？我拥有的只是一棵树，这是我的java程序的输出。因此，是否可以根据我的输出定义一个树状图，而不是使用hclust对象？ 抱歉，这是我与R的第一次交互。 - Burcu

当然是可能的：您只需要在read.tree的输出上调用as.hclust（它是一个R类为phylo的对象）以将其转换为hclust类的对象。 - MatthewS

有没有可能在特定数量的聚类处切断树状图，而不是在特定高度处？我无法弄清楚如何绘制包含10个聚类的树状图。 - skurp

@skurp 是的，你可以！ cut <- cutree(hc, k = 10); plot(hc, hang = -1); rect.hclust(hc, k = 10) - RDRR

Answer 2

在其他答案中描述的cut函数是一个非常好的解决方案；如果您想要在一个页面上维护整个树进行交互式调查，您也可以将其绘制到PDF的大页面上。

生成的PDF是矢量化的，因此您可以使用您喜爱的PDF查看器进行近距离缩放而不会失去分辨率。

这里是如何将绘图输出直接导向PDF的示例：

# Open a PDF for plotting; units are inches by default
pdf("/path/to/a/pdf/file.pdf", width=40, height=15)

# Do some plotting
plot(gcPhylo)

# Close the PDF file's associated graphics device (necessary to finalize the output)
dev.off()

- MatthewS