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In Rclade: Automated Deep-Time Phylogenetic Tree Collapsing and Visualization

教程

端到端工作流。每个教程均可独立运行，复制后按需修改。

教程 1 — 从文件绘制树

library(Rclade)

# 读取任意 Newick / Nexus 文件（自动检测格式）
tree <- read_tree_auto("my_tree.nwk")

# 按门折叠并绘制
p <- plot_timetree(tree, rank = "phylum", unit = "Ma")

# 保存
save_timetree(p, file = "my_tree_phylum.pdf", width = 14, height = 10)

若文件包含多棵树（如 BEAST 的 .trees），选择其中一棵：

p <- plot_timetree("beast.trees", rank = "phylum",
                   multi_tree_mode = "first", unit = "Ma")

教程 2 — 校验并使用自定义分组

library(Rclade)
data(example_tree)

# 定义自定义分组（必须单系）
groups <- list(MyGroup = c("tip_A", "tip_B", "tip_C"))

# 绘图前先检查是否单系
validate_custom_groups(example_tree, groups)

# 按自定义分组折叠
p <- plot_timetree(example_tree, groups = groups, unit = "Ma")

教程 3 — 出版级环形树

library(Rclade)
data(example_tree)

p <- plot_timetree(example_tree,
                   rank = "phylum",
                   layout = "circular",
                   angle = 320,
                   add_timescale = FALSE,
                   color_palette = "viridis") +
     theme_timetree(base_size = 12)

save_timetree(p, file = "circular.pdf", width = 10, height = 10, dpi = 300)

教程 4 — 使用外部分类文件

当末端标签缺少分类时，提供两列表格：

library(Rclade)

# taxonomy.tsv: 第1列=末端标签，第2列="d__...;p__...;c__..."
df <- read_taxonomy_file("taxonomy.tsv", sep = "\t", header = FALSE)

# 绘图，优先使用文件
p <- plot_timetree("my_tree.nwk", rank = "phylum",
                   taxonomy_file = "taxonomy.tsv",
                   taxonomy_file_priority = TRUE, unit = "Ma")

先用 summarize_taxonomy_quality_with_file 检查覆盖率。

教程 5 — 批量处理目录

library(Rclade)

batch_plot(input_dir = "trees/",
           output_dir = "plots/",
           pattern = "*.tre",
           rank = "phylum",
           unit = "Ma",
           format = "pdf")

batch_plot 对每一个匹配文件调用 plot_timetree。使用 overwrite = "force" 覆盖已有输出。

教程 6 — 从命令行运行

Rscript -e 'Rclade::run_rclade_cli()' -- \
  -f my_tree.nwk -r phylum -u Ma -o out.pdf

用 Rscript -e 'Rclade::run_rclade_cli(c("--help"))' 查看所有选项，或用 run_rclade_shiny() 启动图形界面。

下一步

• 示例集锦 获取更多即拷即用配方。
• 参考手册索引 查看每个函数。

Rclade documentation built on Sept. 26, 2026, 5:07 p.m.