欢迎关注R语言数据分析指南
❝最近有朋友需要绘制环状热图叠加多层注释，本节来通过一个例子来简单介绍一下如何实现，主要通过「ggtreeExtra」来实现，聚类分析使用「ape」包来进行更加适用于生物信息相关的数据。后续还可根据需要在此图上叠加更多的数据，整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。「数据代码已经整合上传到2023VIP交流群」，加群的观众老爷可自行下载，有需要的朋友可关注文末介绍加入VIP交流群。 ❞
关于永久群内容的说明
❝给予长期支持我们的忠实读者们一个特别待遇：凡是购买过小编2022年或2023年VIP会员文档的朋友们，「将自动获得2024年及以后的绘图资料和代码更新，无需额外付费。」目前这两年的会员文档已累记卖出1500 ，质量方面各位无需担忧**。简要概括就是只要购买任意1年的会员内容，2024及后期公众号所更新的绘图文档均会在已经加入的会员群内分享。 ❞
加载R包
代码语言：javascript复制library(tidyverse)
library(ggtree)
library(treeio)
library(ape)
library(magrittr)
library(ggnewscale)
library(ggtreeExtra)
library(RColorBrewer)
数据清洗
代码语言：javascript复制data <- read_tsv("data.xls") %>% select(-Group) %>%
group_by(id,Phylum) %>%
summarise(across(where(is.numeric), ~ sum(.x, na.rm=TRUE))) %>%
pivot_wider(names_from = "Phylum",values_from = "Abundance")
构建表达信息
代码语言：javascript复制exp <- data %>% pivot_longer(-id)
构建树文件
代码语言：javascript复制tree <- data %>% column_to_rownames(var="id") %>%
dist() %>% ape::bionj()
构建分组文件
代码语言：javascript复制group <- read_tsv("data.xls") %>% select(id,Group) %>%
mutate(group="group")
数据可视化
代码语言：javascript复制ggtree(tree,branch.length = "none", layout = "circular",
linetype = 1,size = 0.5, ladderize = T)
layout_fan(angle =180) # 调整开口
theme(plot.margin=margin(0,1,-7,0,"cm"))
geom_tiplab(offset=10.5,show.legend=FALSE,size=2.8,
color = "black",starstroke = 0)
geom_fruit(data=exp,geom=geom_tile,
mapping=aes(y=id,x=name,fill=value),
pwidth=0.6,offset=0.02,
axis.params=list(axis="x",text.angle=-90,text.size=2,hjust=0))
scale_fill_gradientn(colours = rev(RColorBrewer::brewer.pal(11,"RdBu")))
new_scale_fill()
geom_fruit(data=group,geom=geom_tile,
mapping=aes(y=id,x=group,fill=Group),color="white",
pwidth=1,offset=0.4)
scale_fill_manual(values = c("#EDB749","#3CB2EC","#9C8D58"))
