当使用 haploNet 包在单倍型网络上绘制一些图时， 我使用了互联网上提供的脚本来执行此操作。不过我觉得有什么地方不对劲。该脚本以 woodmouse 示例的形式提供。我使用的代码是：
x <- read.dna(file="Masto.fasta",format="fasta")
h <- haplotype(x)
net <- haploNet(h)
plot(net)
plot(net, size = attr(net, "freq"), fast = TRUE)
plot(net, size = attr(net, "freq"))
plot(net, size=attr(net, "freq"), scale.ratio = 2, cex = 0.8
table(rownames(x))
ind.hap<-with(
stack(setNames(attr(h, "index"), rownames(h))),
table(hap=ind, pop=rownames(x)[values])
)
ind.hap
plot(net, size=attr(net, "freq"), scale.ratio = 2, cex = 0.8, pie=ind.hap)
legend(50,50, colnames(ind.hap), col=rainbow(ncol(ind.hap)), pch=20)
legend(x=7,y=10,c("Baeti ero","Felege weyni","Golgole naele","Hagare selam","Ruba feleg","Ziway"),c("red","yellow","green","turquoise","blue","magenta"))
但是，在绘制 ind.hap 时，您会注意到某些行不在正确的位置。你可以在这里看到这个：
pop
hap Baetiero ETH022 ETH742 Felegeweyni Golgolenaele Rubafeleg
I 0 0 1 0 0 0
II 0 1 0 0 0 0
III 1 0 0 1 0 1
IV 2 0 0 0 0 3
IX 0 0 0 1 0 0
V 4 0 0 0 2 0
VI 4 0 0 1 0 4
VII 2 0 0 1 0 0
VIII 0 0 0 1 0 1
X 3 0 0 0 1 0
XI 0 0 0 0 1 1
XII 0 0 0 1 0 0
XIII 0 0 0 0 0 1
您可以看到第 IX 行不在正确的位置。这不会是太大的问题，但程序使用第 9 行来绘制 IX 的饼图，即 VIII 的数据。这是结果： （我无法插入图像，因为我的声誉低于 10...，无论如何，您都可以通过执行整个文件来获取图像）
您可以看到，对于 V 到 IX，它并不是应有的样子（这些是交换的行）。例如： IX 中只有 1 个单倍型，但有 2 个单倍型的饼图（两者都占图表的 50%），这是使用 VIII 数据生成的。由于行是按字母顺序排序而不是升序排序，但这是包固有的，我不知道该怎么办。 我距离 R 大师还很远，所以尽量不要太抽象，而是提供代码。
如果有人非常了解这个包，请解释一下为什么真实图表后面有这些奇怪的额外线条（上面有数字），因为它们在 woodmouse 示例中不可见（也许这是因为出了问题）也？）
提前感谢
我一直在为同样的问题而苦苦挣扎，但相信我找到了解决方案。
问题在于，该步骤使table每个“群体”的单倍型计数按字母顺序对单倍型进行排序。因此，例如，单倍型“IX”位于“V”之前。另一方面，函数haplotype()按“数字”顺序对单倍型进行排序。这就是绘图时产生差异的原因。
这可以通过按“标签”对单倍型对象进行排序来解决，如中所述?haplotype help.
我将使用woodmouse示例数据：
# Sample 9 distinct haplotypes
library(pegas)
data(woodmouse)
x <- woodmouse[sample(9, 100, replace = T), ]
为了简化，我创建了一个函数来创建单倍型计数表（基于这个帖子):
countHap <- function(hap = h, dna = x){
with(
stack(setNames(attr(hap, "index"), rownames(hap))),
table(hap = ind, pop = attr(dna, "dimnames")[[1]][values])
)
}
现在，让我们看看没有对单倍型进行排序的结果：
h <- haplotype(x) # create haplotype object
net <- haploNet(h) # create haploNet object
plot(net, pie = countHap(), size = attr(net, "freq"), legend = T)
现在，让我们看一下计数表，检查这些结果：
countHap(h, x)
pop
hap No0906S No0908S No0909S No0910S No0912S No0913S No304 No305 No306
I 0 0 0 0 0 0 0 8 0
II 0 0 0 0 0 0 9 0 0
III 0 0 0 0 0 0 0 0 10
IV 16 0 0 0 0 0 0 0 0
IX 0 0 0 0 0 8 0 0 0
V 0 12 0 0 0 0 0 0 0
VI 0 0 10 0 0 0 0 0 0
VII 0 0 0 13 0 0 0 0 0
VIII 0 0 0 0 14 0 0 0 0
事情不匹配：例如，单倍型“V”应该出现在个体“No0908S”中，但却被着色为个体“No0913S”（这应该是单倍型“IX”的标签）。
现在，让我们对单倍型进行排序：
h <- haplotype(x)
h <- sort(h, what = "labels") # This is the extra step!!
net <- haploNet(h)
plot(net, pie = countHap(), size = attr(net, "freq"), legend = T)
现在一切都很好！
Extra:
虽然OP没有要求这样做，但如果其他人感兴趣的话，我想把它留在这里。 有时，我发现按频率标记单倍型很方便。这可以通过将单倍型标签更改为等于它们的频率来完成：
attr(h, "labels") <- attr(h, "freq")
plot(net, pie = countHap(), size = attr(net, "freq"), legend = T)
