具体构建发育树的软件非常多，这里主要使用R软件中的tidytree, treeio和ggtree包来进行数据整合、操作和图像绘制(https:yulab-smu.github.io/treedata-book)。
一、数据导入
系统发育树的格式非常多，不同的软件输出格式不尽相同。常见的格式有Newick，NEXUS和Phylip。具体格式见treedata-book。
treeio包主要就是用来导入和导出不同格式树文件。主要函数有：
get.fields:获取树对象中的注释信息；
get.placements:获取系统发育树定位信息（phylogenetic placement results）；
get.subs:获取从父节点到子节点的遗传替换信息；
get.tipseq:获取叶节点的序列。
同时as.phylo和as.treedata能将phylo对象和treeio的S4对象相互转换。
read.beast():读取BEAST Nexus；
read.tree(), read.newick():读取Newick文件；
read.mega():读取MEGA文件，read.mega_tabular()读取MEGA表格纯文本格式文件。多数软件的输出格式均有支持，具体见包说明文档。
二、数据操作
数据操作主要是通过tidytree包来完成。
ape包是R里做系统发育分析的基础包，所以tidytree包提供了as_tibble函数来转换ape中的phylo对象。同时，full_join函数提供了将其他信息整合到tbl_tree的方法，最后，as.treedata函数将其转成treedata对象。
set.seed(2017)
tree <- rtree(4) #生成树
x <- as_tibble(tree) # 转成tibble
d <- tibble(label=past0('t', 1:4),trait=rnorm(4)) # 定义其他外部相关信息
y <- full_join(x, d, by="label") # 将其他信息整合到树中
as.treedata(y) # 转成treedata对象
获取树相关节点信息主要是在tbl_tree对象中：
y %>% as.treedata %>% as_tibble
主要函数有child, parent, offspring, ancestor, sibling and MRCA。
merge_tree():融合树；
full_join():整合外部信息；
groupOTU, groupClade:对树进行分组，均可在tbl_tree, phylo, treedata对象上操作。
groupClade(as_tibble(tree), c(17, 21))
groupOTU(as_tibble(tree), c('t1','t4'), group_name="fake_group")
drop_tip(): 去除树中指定节点。
如果树很大，可以用tree_subset函数来提取部分结构展示。
三、树的绘制
ggtree包继承了ggplot2的图层概念，可以利用不同的图层来对信息进行注释。geom_treescale：添加树枝比例（遗传距离、分化时间等）；
geom_range：显示树枝长度的置信区间；
geom_tiplab：添加叶节点标签；
geom_tippoint、geom_nodepoint：分别为叶节点和内部节点添加符号；
geom_hilight：用矩形高亮显示分化枝；
geom_cladelabel：用条形和文字为选择的分化枝进行注释。
| Layer | Description |
|---|---|
| geom_balance | highlights the two direct descendant clades of an internal node |
| geom_cladelabel | annotate a clade with bar and text label |
| geom_facet | plot associated data in specific panel (facet) and align the plot with the tree |
| geom_hilight | highlight a clade with rectangle |
| geom_inset | add insets (subplots) to tree nodes |
| geom_label2 | modified version of geom_label, with subsetting supported |
| geom_nodepoint | annotate internal nodes with symbolic points |
| geom_point2 | modified version of geom_point, with subsetting supported |
| geom_range | bar layer to present uncertainty of evolutionary inference |
| geom_rootpoint | annotate root node with symbolic point |
| geom_rootedge | add root edge to a tree |
| geom_segment2 | modified version of geom_segment, with subsetting supported |
| geom_strip | annotate associated taxa with bar and (optional) text label |
| geom_taxalink | associate two related taxa by linking them with a curve |
| geom_text2 | modified version of geom_text, with subsetting supported |
| geom_tiplab | layer of tip labels |
| geom_tippoint | annotate external nodes with symbolic points |
| geom_tree | tree structure layer, with multiple layout supported |
| geom_treescale | tree branch scale legend |
set.seed(2019)
rm(list=ls())
tree <- rtree(50)
p1 <- ggtree(tree)
p2 <- ggtree(tree, layout = "slanted")
p3 <- ggtree(tree, layout = "circular")
p4 <- ggtree(tree, layout="fan", open.angle = 120)
p5 <- ggtree(tree, layout = "equal_angle")
p6 <- ggtree(tree, layout = "daylight")
p7 <- ggtree(tree, branch.length = "none")
p8 <- ggtree(tree, branch.length = "none", layout = "circular")
p9 <- ggtree(tree, layout = "daylight", branch.length = "none")
plot_grid(p1, p2, p3, p4, p5,p6, p7, p8,p9, ncol=3, labels=LETTERS[1:9])
