haploNet에서 원형 차트 플로팅 방법 Haplotype Networks {pegas}

Question

haplotype 네트워크를 플로팅하기 위해 {pegas}의 haploNet 기능을 사용하려고하지만 동일한 원형 차트의 다른 인구 집단으로부터 동일한 haplotype을 배치하는 데 문제가 있습니다.

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

내가 dnabin 데이터의 각 분류군의 원래 인구의 레이블을 설정하고 싶습니다, 그래서 난에서 일배 체형의 서로 다른 색상의 파이 차트를 (할 수 : 나는 다음과 같은 스크립트를 사용하여 일배 체형 망을 구축 할 수 있습니다 다른 인구 집단)에 대한 정보를 제공합니다. 나 또한 결과 haplotype 네트워크에서 겹치는 원을 제거하고 싶습니다.

도움 주셔서 감사합니다.

예 :이 스크립트는 {pegas}을 사용하여 일배 체형 네트워크를 구축하는 데 사용됩니다

> 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) 

. 더 큰 원은 어떤 유형의 훨씬 더 일배 체형을 나타냅니다. 나는 어떻게 dnabin 매트릭스에서 haplotypes의 기원을 설정할 수 있었는지 알고 싶습니다. 그래서 그들은 네트워크에서 다른 색으로 나타날 것입니다.

Answer 1

좋아, 당신의 예제에서 이해하려고. 당신이 가진 인구는 모집단 당 3 ~ 13 개의 표본이있는 곳에서 15 명입니다.

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 

당신이 haplotype(x)을 실행

, 당신은 (당연히) 수 1 나타내는 15 개 일배 체형 : 일배 체형하기 위해 인구 1 매핑. 우리는 우리가 각 노드에서 그림의 문자를 그리는 음모를 꾸미고 동안이 테이블을 사용할 수

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 

으로 인구 및 일배 체형의 관계를 나타내는 테이블을 만들 수 있습니다.

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) 

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) 

다음

우리가 더 다양성을 볼 수 있습니다 더 나은, 우리는 각각의 샘플에 잘못된 인구를 할당 할 수있는 파이 차트를 표시하려면

각각의 일배 체형에서 우리는 인위적 이름으로 인구를 잘못 분류했기 때문에 잘 뭉치지 않습니다.