5

我想使用 cutree() 函数将系统发育树聚类成指定数量的进化枝。然而，phylo 对象（一个无根的系统发育树）不是 unltrametric 的，因此在使用 as.hclust.phylo() 时会返回错误。目标是在保持最大多样性的同时对树的尖端进行子采样，因此希望通过指定数量的进化枝进行聚类（然后从每个进化枝中随机采样一个）。这将针对具有不同数量的所需样本的许多树完成。将无根树强制转换为 hclust 对象的任何帮助，或关于将树（phylo 对象）系统地折叠为预定义数量的进化枝的不同方法的建议将不胜感激。

library("ape")
library("ade4")



tree <- rtree(n = 32)

tree.hclust <- as.hclust.phylo(tree)

返回：“as.hclust.phylo(tree) 中的错误：树不是超度量的”

如果我制作所有节点之间的分支长度的距离矩阵，我可以使用 hclust 生成集群，然后将 cutree 转换为所需数量的集群：

dm <- cophenetic.phylo(tree)


single <- hclust(as.dist(dm), method="single")
cutSingle <- as.data.frame(cutree(single, k=10))
color <- cutSingle[match(tree$tip.label, rownames(cutSingle)), 'cutree(single, k = 10)']

plot.phylo(tree, tip.color=color)

然而，结果并不理想，因为非常基础的分支聚集在一起。基于树结构的聚类，或者从尖端到根的距离将是更可取的。

任何建议表示赞赏！

4

1 回答 1

1

我不知道这是否是你想要的，但首先你必须使用chronos()，这是一个可以帮助你的答案： 如何在 R 中将树转换为树状图？

于 2017-07-31T23:33:34.790 回答