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我正在尝试使用 {pegas} 的 haploNet 函数来绘制单倍型网络，但我无法将来自不同群体的相同单倍型放在同一个饼图中。我可以使用以下脚本构建单倍型网络：

x <- read.dna(file="x.fas",format="fasta")
h <- haplotype(x)
net <- haploNet(h)
plot(net)

我想在 dnabin 数据中设置每个分类群的原始种群的标签，所以我可以在结果网络中拥有不同颜色的饼图（来自不同种群的单倍型）。我还想删除生成的单倍型网络中的重叠圆圈。

谢谢你的帮助！

一个例子：

> data(woodmouse)
> x <- woodmouse[sample(15, size = 110, replace = TRUE), ]
> h <- haplotype(x)
> net <- haploNet(h)
> plot(net, size=attr(net, "freq"), scale.ratio = 2, cex = 0.8)

该脚本用于使用 {pegas} 构建单倍型网络。较大的圆圈代表某种类型的更多单倍型。我想知道如何在 dnabin 矩阵中设置单倍型的起源，以便它们在网络中以不同的颜色出现。

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1 回答 1

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好的，试图从你的例子中理解。看起来您拥有的人口是 15 个人口，每个人口有 3-13 个样本。

table(rownames(x))

# No0906S No0908S No0909S No0910S No0912S No0913S No1007S 
#      10       8       6       3       3       7       6 
# No1103S No1114S No1202S No1206S No1208S   No304   No305 
#       4      13       9       6       9      13       7 
#   No306 
#       6

当你运行时haplotype(x)，你会（不出所料）得到 15 个单倍型，代表从群体到单倍型的 1:1 映射。我们可以创建一个表格来显示种群和单倍型之间的关系

ind.hap<-with(
    stack(setNames(attr(h, "index"), rownames(h))), 
    table(hap=ind, pop=rownames(x)[values])
)
ind.hap[1:10, 1:9]  #print just a chunk

#       pop
# hap    No0906S No0908S No0909S No0910S No0912S No0913S No1007S No1103S No1114S
#   I          0       0       0       0       0       0       0       0       0
#   II         0       0       0       0       0       0       6       0       0
#   III        0       0       0       0       0       0       0       4       0
#   IV        10       0       0       0       0       0       0       0       0
#   IX         0       0       0       0       0       0       0       0       0
#   V          0       0       6       0       0       0       0       0       0
#   VI         0       0       0       0       0       0       0       0       0
#   VII        0       0       0       0       0       7       0       0       0
#   VIII       0       0       0       0       0       0       0       0      13
#   X          0       0       0       0       0       0       0       0       0

我们可以在绘图期间使用此表在每个节点处绘制图片字符。

plot(net, size=attr(net, "freq"), scale.ratio = 2, cex = 0.8, pie=ind.hap)
legend(50,50, colnames(ind.hap), col=rainbow(ncol(ind.hap)), pch=20)

在此处输入图像描述

为了更好地展示饼图，我们可以为每个样本分配不正确的总体

wrong.pop<-rep(letters[1:5], each=22)
ind.hap2<-with(
    stack(setNames(attr(h, "index"), rownames(h))), 
    table(hap=ind, pop=wrong.pop[values])
)

plot(net, size=attr(net, "freq"), scale.ratio = 2, cex = 0.8, pie=ind.hap2)
legend(50,50, colnames(ind.hap2), col=rainbow(ncol(ind.hap2)), pch=20)

在此处输入图像描述

在这里，您可以看到我们在每个单倍型上都有更多的多样性，因为我们错误地用人工名称标记了种群，因此它们不会很好地聚集在一起。

于 2014-09-10T03:23:04.370 回答