复现Cell图，换数据即可用！

pythonic生物人2025年10月07日约 3 分钟

本次使用R语言复现一下Cell中的图！

✅读入测试数据，

✅关键代码，

# 创建基础树图 
tree_plot <- ggtree(CRBD_tree_meta, layout = "fan", open.angle = 15) +
  geom_aline(aes(color = Genome_group), linetype = "solid", size = 0.2)  

# 拼图  
#----------------------
p <- rotate_tree(tree_plot, angle = 20) +  

# 添加分类学条形图（内圈）
  geom_fruit(
    data = description_plot, geom = geom_bar,
    stat = "identity", width = 0.7,
    aes(y = label, x = count, fill = taxonomy),   
    pwidth = 0.05
  ) +

# 添加物种大小条形图（中圈）
  geom_fruit(
    data = species_size_plot, geom = geom_bar,
    stat = "identity", width = 0.7,
    aes(y = label, x = log10size),  # 对数转换的物种大小
    pwidth = 0.25, fill = "black"# 黑色条形
  ) +

# 添加新颖性条形图（外圈）
  geom_fruit(
    data = novelty_plot, geom = geom_bar,
    stat = "identity", width = 0.7,
    aes(y = label, x = count, fill = `Novel to GTDB`),  
    pwidth = 0.05
  )

✅该图是一个系统发育树环形展示图，主要用于可视化物种的进化关系和分类学特征。通过多层环形可视化，同时展示物种的进化关系、分类学归属、物种规模和数据库新颖性等多个维度的信息，便于研究人员快速识别和理解微生物群体的多样性特征。

✅值得学习的R可视化知识点：

ggtree系统发育树的绘制，中心系统发育树，显示了3,044个代表性物种的进化关系。分支的拓扑结构揭示了物种间的亲缘远近，分支长度可以反映遗传距离的变化程度。

ggtree(CRBD_tree_meta, layout = "fan", open.angle = 15)

发育树添加按分组着色的线条，分支颜色（深绿/浅绿/米色），将CRBC资源中的基因组按来源进行分组：深绿色代表新分离株（1,702个），浅绿色代表新MAGs（510个），米色代表已发表的基因组（832个），清晰区分了已知和新发现的物种。

geom_aline(aes(color = Genome_group), linetype = "solid", size = 0.2)

geom_fruit结合geom_bar添加最内圈（彩色条形），展示了物种的门级或纲级（如变形菌门）分类信息。不同颜色代表不同的分类群，揭示了作物根际微生物的优势类群。

geom_fruit(
    data = description_plot, geom = geom_bar,
    stat = "identity", width = 0.7,
    aes(y = label, x = count, fill = taxonomy),  # 按分类学着色
    pwidth = 0.05# 条形图宽度
  )

geom_fruit结合geom_bar添加中间圈（黑色条形），条形长度代表每个物种所包含的非冗余基因组数量（经log10转换），直观展示了不同物种的基因组规模差异。

geom_fruit(
    data = species_size_plot, geom = geom_bar,
    stat = "identity", width = 0.7,
    aes(y = label, x = log10size),  # 对数转换的物种大小
    pwidth = 0.25, fill = "black"# 黑色条形
  )

geom_fruit结合geom_bar添加最外圈（米色条形），标识了1,817个在GTDB数据库中未定义的细菌物种，凸显了CRBC资源在发现微生物“暗物质”方面的巨大贡献。

  geom_fruit(
    data = novelty_plot, geom = geom_bar,
    stat = "identity", width = 0.7,
    aes(y = label, x = count, fill = `Novel to GTDB`),  # 按GTDB新颖性着色
    pwidth = 0.05# 条形图宽度
  )