Cây Phả Hệ
Các cây phức tạp hơn: thêm bản đồ nhiệt của dữ liệu mẫu
Chúng tôi có thể thêm thông tin phức tạp hơn, chẳng hạn như sự phân loại của các gen kháng thuốc và các giá trị đo lường về khả năng kháng thuốc dưới dạng bản đồ nhiệt bằng cách sử dụng hàm ggtree::gheatmap().
Trước tiên, chúng ta cần vẽ cây của mình (có thể là tuyến tính hoặc hình tròn) và lưu trữ nó trong một đối tượng biểu đồ ggtree mới có tên p: Chúng ta sẽ sử dụng sub_tree từ phần 3.)
Thứ hai, chúng ta chuẩn bị dữ liệu của mình. Để trực quan hóa các biến khác nhau bằng các phối màu mới, chúng ta subset dataframe thành các biến mong muốn. Điều quan trọng là phải thêm Sample_ID làm tên hàng nếu không nó không thể khớp dữ liệu với cây tip.labels:
Trong ví dụ của này, chúng ta muốn xem xét giới tính và các đột biến có thể dẫn đến kháng Ciprofloxacin, một loại kháng sinh hàng đầu quan trọng được sử dụng để điều trị nhiễm trùng Shigella.
Chúng ta tạo một dataframe cho biến giới tính:
Chúng ta tạo một dataframe cho đột biến ở gen gyrA, gen này tạo ra khả năng kháng Ciprofloxacin:
Chúng ta tạo một dataframe đối với nồng độ ức chế tối thiểu đo được (MIC) đối với Ciprofloxacin trong phòng thí nghiệm:
Chúng ta tạo một biểu đồ đầu tiên và thêm bản đồ nhiệt nhị phân cho giới tính vào cây phát sinh loài và lưu trữ nó trong một đối tượng biểu đồ ggtree mới h1:
## Scale for ‘y’ is already present. Adding another scale for ‘y’, which will replace the existing scale. ## Scale for ‘fill’ is already present. Adding another scale for ‘fill’, which will replace the existing scale.
Sau đó, chúng ta thêm thông tin về các đột biến trong gen gyrA, gen này tạo ra khả năng kháng Ciprofloxacin:
Lưu ý: Sự hiện diện của đột biến điểm nhiễm sắc thể trong dữ liệu WGS đã được xác định trước bằng cách sử dụng công cụ PointFinder do Zankari et al phát triển. (xem tham khảo trong phần tài liệu tham khảo bổ sung)
Đầu tiên, chúng ta gán một bảng màu mới cho đối tượng biểu đồ h1 có sẵn và lưu nó thành một đối tượng mới có tên h2. Điều này cho phép chúng ta xác định và thay đổi màu sắc cho biến thứ hai của chúng tôi trong bản đồ nhiệt.
Sau đó, chúng ta thêm lớp bản đồ nhiệt thứ hai vào h2 và lưu biểu đồ thành đối tượng mới có tên h3:
## Scale for ‘y’ is already present. Adding another scale for ‘y’, which will replace the existing scale. ## Scale for ‘fill’ is already present. Adding another scale for ‘fill’, which will replace the existing scale.
Chúng tôi lặp lại quy trình trên, trước tiên bằng cách thêm một lớp thang màu mới vào đối tượng hiện có h3, sau đó thêm dữ liệu liên tục về nồng độ ức chế tối thiểu (MIC) của Ciprofloxacin cho mỗi chủng vào đối tượng kết quả h4 để tạo ra đối tượng cuối cùng h5:
## Scale for ‘y’ is already present. Adding another scale for ‘y’, which will replace the existing scale. ## Scale for ‘fill’ is already present. Adding another scale for ‘fill’, which will replace the existing scale.
Chúng ta có thể thực hiện tương tự đối với cây tuyến tính:
Đầu tiên chúng ta thêm giới:
## Scale for ‘y’ is already present. Adding another scale for ‘y’, which will replace the existing scale. ## Scale for ‘fill’ is already present. Adding another scale for ‘fill’, which will replace the existing scale.
Sau đó, chúng ta thêm các đột biến kháng Ciprofloxacin sau khi thêm một lớp phối màu khác:
## Scale for ‘y’ is already present. Adding another scale for ‘y’, which will replace the existing scale. ## Scale for ‘fill’ is already present. Adding another scale for ‘fill’, which will replace the existing scale.
Sau đó, chúng ta thêm nồng độ ức chế tối thiểu được xác định bởi phòng thí nghiệm (MIC):
## Scale for ‘y’ is already present. Adding another scale for ‘y’, which will replace the existing scale. ## Scale for ‘fill’ is already present. Adding another scale for ‘fill’, which will replace the existing scale.
