pythonic生物人

复现Nature“水”子刊上配图,换数据即可用!

本次使用R语言结合itol复现Nature Communications上的1张图!

s41467-025-60948-2,Fig. 3 a原图
s41467-025-60948-2,Fig. 3 a原图
Image
❤️复现效果图-a图❤️

图a通过系统发育树(Phylogenetic tree)结合热图和注释信息,直观呈现了小麦残体在不同氮处理(N0无氮输入 vs. N2高氮输入)下回收的68个宏基因组组装基因组(MAGs)的进化关系、分类学分布及生态动态:

最内层,系统发育树(Phylogenetic Tree)。展示68个宏基因组组装基因组(MAGs)的进化关系。按分类学门(Phylum)对分支着色,快速区分不同类群的进化位置。绿色实心区块表示ANI值<95%的新物种候选,提示潜在未描述的微生物多样性。

中间层,热图(Heatmap)。映MAGs在187天内对氮处理(N0 vs N2)的动态响应。

外层,质量指标条形图。评估MAGs的组装可靠性。蓝色条形图,表示完整度(Completeness),值越高(如>90%)表明基因组覆盖度越好,后续分析可信度更高。黄色条形图,表示污染度(Contamination),值越低(如<5%)提示交叉污染风险越小。


R准备itol的annotation数据

  • ✅第0步,使用table2itol.R准备itol需要的annotation数据
Image
  • ✅第1步,选择树文件my.tre

这个是树的核心数据Image

  • ✅第2步,Upload
Image
  • ✅第3步,设置为圆形树Circular

ImageImage

  • ✅第4步,设置开口90度和树旋转

对比上一步的树枝角度即可清楚作用,

Image
  • ✅第5步,隐藏Labels
Image
  • ✅第6步,上传树的注释文件

ImageImageImage

  • ✅第7步,进一步细化
🔸New层细化
🔸New层细化
🔸Genome层细化
🔸Genome层细化
🔸Completeness层细化
🔸Completeness层细化
🔸Contamination层细化
🔸Contamination层细化
🔸最后一步,图例位置调整
🔸最后一步,图例位置调整
Image

可进一步借助PS或者AI工具处理下面图例部分,


Image

本期结束!


测试数据+详细代码👇

(备注:299)

图片