superponer - Dendrograma de hoja de color y etiqueta

superponer graficas en r

Question

Intento crear un dendrograma, mis muestras tienen 5 códigos de grupo (actúan como nombre de muestra / especie / etc. pero es repetitivo).

Por lo tanto, tengo dos problemas que me ayudarán mucho:

• ¿Cómo puedo mostrar los códigos de grupo en la etiqueta de la hoja (en lugar del número de muestra)?

• Deseo asignar un color a cada grupo de códigos y coloreé la etiqueta de la hoja de acuerdo con eso (¿podría suceder que no estén en el mismo clado y con eso puedo encontrar más información)?

¿Es posible hacerlo con mi script para hacerlo? (Simio o 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)  

Un marco de datos aleatorio para reemplazar mi read.table:

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) 

Answer 1

Puede convertir su objeto hclust en un dendrogram y usar ?denrapply para modificar las propiedades (atributos como color, etiqueta, ...) de cada nodo, por ejemplo:

## 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)

EDITAR: agregue código para su ejemplo mínimo :

    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)

Answer 2

Aquí hay una solución para esta pregunta usando un nuevo paquete llamado " dendextend ", construido exactamente para este tipo de cosas.

Puede ver muchos ejemplos en las presentaciones y viñetas del paquete, en la sección "uso" en la siguiente URL: https://github.com/talgalili/dendextend

Aquí está la solución para esta pregunta: (observe la importancia de cómo reordenar los colores para que se ajusten primero a los datos, y luego para que se ajusten al nuevo orden del dendograma)

####################
## 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)