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葉の樹状図のラベルと色

私のデンドログラムを作成しようとしています。サンプルに5つのグループコードがあります（サンプル名/種/その他として機能しますが、反復的です）。

したがって、私には2つの問題があり、それが助けとなるのはすばらしいことです。

  • （サンプル番号の代わりに）グループコードをリーフラベルで表示するにはどうすればよいですか？

  • 各コードグループに色を割り当て、それに応じてリーフラベルに色を付けたいと思いますか（同じクレードに属さない可能性があり、詳細情報を見つけることができます）？

私のスクリプトでそれを行うことは可能ですか（apeまたはggdendro）：

sample<-read.table("C:/.../DOutput.txt", header=F, sep="")
groupCodes <- sample[,1]
sample2<-sample[,2:100] 
d <- dist(sample2, method = "euclidean")  
fit <- hclust(d, method="ward")
plot(as.phylo(fit), type="fan") 
ggdendrogram(fit, theme_dendro=FALSE)

私のread.tableを置き換えるランダムデータフレーム：

sample = data.frame(matrix(floor(abs(rnorm(20000)*100)),ncol=200))
groupCodes <- c(rep("A",25), rep("B",25), rep("C",25), rep("D",25)) # fixed error
sample2 <- data.frame(cbind(groupCodes), sample)
rdendrogramdendextend
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lroca

これは、「 dendextend 」と呼ばれる新しいパッケージを使用したこの質問の解決策です。

パッケージのプレゼンテーションとビネットの多くの例は、次のURLの「使用方法」セクションで確認できます。 https://github.com/talgalili/dendextend

この質問の解決策は次のとおりです（色を並べ替えて最初にデータを適合させ、次に樹状図の新しい順序を適合させる方法の重要性に注意してください）。

####################
## Getting the data:

sample = data.frame(matrix(floor(abs(rnorm(20000)*100)),ncol=200))
groupCodes <- c(rep("Cont",25), rep("Tre1",25), rep("Tre2",25), rep("Tre3",25))
rownames(sample) <- make.unique(groupCodes)

colorCodes <- c(Cont="red", Tre1="green", Tre2="blue", Tre3="yellow")

distSamples <- dist(sample)
hc <- hclust(distSamples)
dend <- as.dendrogram(hc)

####################
## installing dendextend for the first time:

install.packages('dendextend')

####################
## Solving the question:

# loading the package
library(dendextend)
# Assigning the labels of dendrogram object with new colors:
labels_colors(dend) <- colorCodes[groupCodes][order.dendrogram(dend)]
# Plotting the new dendrogram
plot(dend)


####################
## A sub tree - so we can see better what we got:
par(cex = 1)
plot(dend[[1]], horiz = TRUE)

enter image description here

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Tal Galili

hclustオブジェクトをdendrogramに変換して?dendrapply各ノードのプロパティ（色、ラベルなどの属性）を変更します。例：

## stupid toy example
samples <- matrix(c(1, 1, 1,
                    2, 2, 2,
                    5, 5, 5,
                    6, 6, 6), byrow=TRUE, nrow=4)

## set sample IDs to A-D
rownames(samples) <- LETTERS[1:4]

## perform clustering
distSamples <- dist(samples)
hc <- hclust(distSamples)

## function to set label color
labelCol <- function(x) {
  if (is.leaf(x)) {
    ## fetch label
    label <- attr(x, "label") 
    ## set label color to red for A and B, to blue otherwise
    attr(x, "nodePar") <- list(lab.col=ifelse(label %in% c("A", "B"), "red", "blue"))
  }
  return(x)
}

## apply labelCol on all nodes of the dendrogram
d <- dendrapply(as.dendrogram(hc), labelCol)

plot(d)

enter image description here

編集：最小の例のコードを追加します：

    sample = data.frame(matrix(floor(abs(rnorm(20000)*100)),ncol=200))
groupCodes <- c(rep("A",25), rep("B",25), rep("C",25), rep("D",25))

## make unique rownames (equal rownames are not allowed)
rownames(sample) <- make.unique(groupCodes)

colorCodes <- c(A="red", B="green", C="blue", D="yellow")


## perform clustering
distSamples <- dist(sample)
hc <- hclust(distSamples)

## function to set label color
labelCol <- function(x) {
  if (is.leaf(x)) {
    ## fetch label
    label <- attr(x, "label")
    code <- substr(label, 1, 1)
    ## use the following line to reset the label to one letter code
    # attr(x, "label") <- code
    attr(x, "nodePar") <- list(lab.col=colorCodes[code])
  }
  return(x)
}

## apply labelCol on all nodes of the dendrogram
d <- dendrapply(as.dendrogram(hc), labelCol)

plot(d)

enter image description here

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sgibb