最近小编在探索系统发育树的构建过程，今天也给大家介绍一个R包phanorn 。小编之前对树的构建知之甚少，如果你对系统发育树有更好的理解欢迎给我留言，有理解不对的地方也请批评指正~
phanorn 是一个用 R 语言进行系统发育重建和分析的软件包。phangorn 提供了使用基于距离的方法、最大简约或最大似然 (ML) 和执行 Hadamard 共轭来重建系统发育的可能性。该软件包扩展了通用 ML 框架，提供了估计混合和分区模型的可能性。此外，phangorn 提供了多种功能，用于比较树、系统发育模型或分裂、模拟字符数据和执行一致性分析。
首先安装 phangorn 包：
代码语言：javascript复制install_github("KlausVigo/phangorn")
数据准备及读取
系统发育树的使用数据包括：形态学数据和序列数据（例如碱基序列），这里我们读取 phangorn 包内置数据集进行示例分析。
代码语言：javascript复制library(ape)
library(phangorn)
fdir <- system.file("extdata/trees", package = "phangorn")
primates <- read.phyDat(file.path(fdir, "primates.dna"),
format = "interleaved")
> class(primates)
[1] "phyDat"
> primates
14 sequences with 232 character and 217 different site patterns.
The states are a c g t
构建系统发育树
在读入 alignment 的数据后，我们可以使用多种方法构建系统发育树。系统发育树的构建方法主要包括：基于距离的UPGMA、NJ 以及最大简约法（MP）、最大似然法（ML）和贝叶斯法。下面主要介绍基于距离的方法及最大简约法。
基于距离的方法
ape 包中的 dist.dna 函数可用于计算许多 DNA 替换模型的距离。要使用函数 dist.dna，我们必须将数据转换为 DNAbin 类。在构造距离矩阵之后，我们使用 UPGMA 重建有根树，或者使用邻接法（NJ）重建无根树。
代码语言：javascript复制dm <- dist.ml(primates)
treeUPGMA <- upgma(dm)
plot(treeUPGMA, main="UPGMA")
treeNJ <- NJ(dm)
plot(treeNJ, "unrooted", main="NJ")
基于距离的方法计算速度非常快，后面将使用 UPGMA 和 NJ 树作为最大简约性和最大似然分析的起始树。
最大简约树
最大简约树是传统构建系统发育树中最常用的方法。简约原则即在其他条件相同的情况下，最好的假设是要求树发生最少进化改变。phangorn 包 parsimony 函数使用 sankoff 或 fitch 算法返回树的简约分数。
代码语言：javascript复制> parsimony(treeUPGMA, primates)
[1] 751
> parsimony(treeNJ, primates)
[1] 746
optim.parsimony 使用最近邻交换 (NNI) 重新排列或子树修剪和重新移植 (SPR) 来找到最大简约树。
代码语言：javascript复制> treePars <- optim.parsimony(treeNJ, primates)
Final p-score 746 after 1 nni operations
> plot(treePars)
构建最大简约树的另一个版本是简约棘轮（parsimony ratchet），该方法可能能够找的比NNI/SPR重排方法更好树。
- 从原始数据集中构建 bootstrap 数据集Db
- 选择当前最好的树，并在Db上对树进行重排，将 bootstrap 树保存为Tb
- 使用Tb树在原始数据集上进行树的重排，如果这棵树的简约分数低于当前最好的那棵树，则这棵树为最好的树
- 迭代 1:3 直到达到给定的迭代次数或者多次迭代没有变化
> treeRatchet <- pratchet(primates, trace = 0)
> parsimony(c(treePars, treeRatchet), primates)
[1] 746 746
接着进一步计算树的分支长度，分支长度与替换/位点的数量成正比。
代码语言：javascript复制treeRatchet <- acctran(treeRatchet, primates)
plotBS(midpoint(treeRatchet), type="phylogram")
img
以上是关于树的构建，图片展示较为简单，系统发育树的个性化展示推荐大家可以使用Y叔的 ggtree 包。
参考链接
https://cran.r-project.org/web/packages/phangorn/vignettes/Trees.html#introduction
https://github.com/KlausVigo/phangorn
