在一些群体遗传进化的文章中，会展示整合了物种分类和大量系统发育推断（灰色虚线）的进化树，接下来小编将绘图代码贴在下面，效果如下图：

1.准备数据

准备3个文件，其中两个nwk格式的树文件，一个为主干树（共识树，通常可以是iqtree等构树软件的最终结果），一个是自举树。另外需要准备一个样本分类的文件(group.txt)，一共两列，第一列为样本名称，第二列为样本所属组别。

主干树：

自举树，这里用到了20个，前面为行号（文件本身没有，通过less -SN调出）：

分类文件：

2. 绘图

R脚本如下：R包ggtree、ggplot2

# 加载依赖包（未安装则先执行：install.packages(c("ggtree", "ggplot2"))）
library(ggtree)
library(dplyr)
# 1. 读取树文件 
consensus_tree <- read.tree("iqtree.treefile")  # 单棵树
bootstrap_trees <- read.tree("test.nwk")   # 多棵树（列表）
# 2. 绘制单棵树 
p <- ggtree(consensus_tree, 
            layout = "slanted", # 树形结构，分支呈斜线
            size = 0.3, # 绘图线条粗细 
            color = "black")
# 3. 叠加自举树（灰色半透明线条）
for (tree in bootstrap_trees) {
  p <- p + 
    geom_tree(
    data = tree, 
    layout = "slanted",
    color = "gray90", # 数字大颜色浅 
    alpha = 0.3,  # 透明度设置，值越小越淡
    size = 0.5)
}
# 4. 打印出图
print(p)

图片预览如下：

3. 延伸

3.1 增加叶子节点

p <- p + geom_tiplab(linesize = 0.02,size=1)
print(p)

3.2 增加组别颜色关联（dplyr)

library(dplyr) # 用于数据连接
p2 <- ggtree(consensus_tree, layout = "slanted", size = 0.3, color = "black") %<+% group_data +
  geom_tree(aes(color = group),size = 1.2,lineend = "round",layout = "slanted") + scale_color_brewer(palette = "Set3",name = "Group",na.value = "black")
for (tree in bootstrap_trees) {
  p2 <- p2 + 
    geom_tree(
      data = tree, 
      layout = "slanted",
      color = "gray70", 
      alpha = 0.3,  # 透明度设置，值越小越淡
      size = 0.5
    )
}
print(p2)

3.3 写成传参的R文件

#!/usr/bin/env Rscript
# 加载必要的包
library(optparse)
library(ggtree)
library(ggplot2)
# 创建参数解析器
option_list <- list(
  make_option(c("-w", "--workdir"), type = "character", default = getwd(),
              help = "工作目录路径 [默认: 当前目录]",
              metavar = "character"),
  make_option(c("-c", "--consensus"), type = "character", default = "iqtree.treefile",
              help = "共识树文件名 [默认: %default]",
              metavar = "character"),
  make_option(c("-b", "--bootstrap"), type = "character", default = "iqtree.ufboot", 
              help = "自举树文件名 [默认: %default]",
              metavar = "character"),
  make_option(c("-o", "--output"), type = "character", default = "phylogenetic_tree",
              help = "输出文件前缀 [默认: %default]",
              metavar = "character"),
  make_option(c("-l", "--layout"), type = "character", default = "slanted",
              help = "树布局类型 (slanted, rectangular, circular, roundrect) [默认: %default]",
              metavar = "character")
)
# 解析参数
opt_parser <- OptionParser(option_list = option_list)
opt <- parse_args(opt_parser)
# 设置工作目录
setwd(opt$workdir)
cat("工作目录设置为:", opt$workdir, "\n")
# 检查输入文件是否存在
if (!file.exists(opt$consensus)) {
  stop("错误: 共识树文件 '", opt$consensus, "' 不存在!")
}
if (!file.exists(opt$bootstrap)) {
  stop("错误: 自举树文件 '", opt$bootstrap, "' 不存在!")
}
cat("正在读取共识树文件:", opt$consensus, "\n")
consensus_tree <- read.tree(opt$consensus)
cat("正在读取自举树文件:", opt$bootstrap, "\n")
bootstrap_trees <- read.tree(opt$bootstrap)
cat("开始绘制进化树...\n")
# 绘制基础树
p <- ggtree(consensus_tree, layout = opt$layout, size = 0.3, color = "black")
# 叠加自举树
for (tree in bootstrap_trees) {
  p <- p + 
    geom_tree(
      data = tree, 
      layout = opt$layout,
      color = "gray70", 
      alpha = 0.3,
      size = 0.5
    )
}
# 添加叶子标签
p1 <- p + geom_tiplab(linesize = 0.02, size = 1.5)
# 保存图形
output_pdf <- paste0(opt$output, ".pdf")
output_png <- paste0(opt$output, ".png")
cat("保存PDF文件:", output_pdf, "\n")
ggsave(output_pdf, p1, width = 12, height = 10, dpi = 300)
cat("保存PNG文件:", output_png, "\n")
ggsave(output_png, p1, width = 12, height = 10, dpi = 300)
cat("绘图完成! 输出文件:\n")
cat("  -", output_pdf, "\n")
cat("  -", output_png, "\n")

运行如下：

Rscript plot_phylogenetic_tree.R -w ./test -c iqtree.treefile -b test.nwk -o my_tree -l slanted