GraPhlAn宏基因组物种谱可视化

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graphlan.py [Options] input_tree output_image
Options
--format：输出图像格式，默认为none，即根据output_image后缀来判断
--dpi：非矢量输出图像的分辨率
--size：输出图像的尺寸（可以理解为环状图直径，单位英寸），默认为7.0
--pad：图像最外围元素与边界的距离，单位为英寸
--external_legends：将图例输出到单独文件
--avoid_reordering：阻止系统发育树重排序，默认为重排序
input_tree：PhyloXML格式的系统发育树
output_image：输出图像文件名，可选后缀png、pdf、ps、eps、svg
graphlan_annotate.py用于将绘图元素添加到系统发育树中，其使用方法如下所示：
graphlan_annotate.py [--annot annotation_file] input_tree output_tree
--annot：添加额外信息用的annotation file
input_tree：输入的系统发育树，支持Newick、Nexus、PhyloXML格式
output_tree：输出的PhyloXML格式的系统发育树
另一个很重要的脚本是export2graphlan路径下的export2graphlan.py，用于产生annotation file，使用方法如下所示：
export2graphlan.py [-i LEFSE_INPUT] [-o LEFSE_OUTPUT] -t TREE -a ANNOTATION [--annotations ANNOTATIONS…]
可选参数：
--annotations：列出哪个level被注释，多个level逗号隔开，例如1,2,3，其中1到7对应于界门纲目科属种
--external_annotations：列出哪个level用外部图例来注释，例如1,2,3，一般用于种属level，因为种属信息多，很可能图片上写不开
--background_levels：列出哪个level使用背景颜色突出，例如1,2,3
--background_clades：列出哪个树的分支使用背景颜色突出，例如"Bacteria.Actinobacteria,Bacteria.Bacteroidetes.Bacteroidia,Bacteria.Firmicutes.Clostridia.Clostridiales". 
--background_colors：用来突出的背景颜色，例如"#29cc36, (150; 100; 100), (280;80; 88)"
--title：图片的标题，例如--title "Title example"
--title_font_size：标题的尺寸默认为15
--def_clade_size：系统发育分支的默认尺寸，默认为10
--min_clade_size：筛选为biomarkers的系统发育分支最小尺寸，默认为20
--max_clade_size：筛选为biomarkers的系统发育分支最大尺寸，默认为200
--def_font_size：字体的默认大小，默认为10
--min_font_size：所使用的最小字号，默认为8
--max_font_size：所使用的最大字号，默认为12
--annotation_legend_font_size：注释图例的字体，默认为10
--abundance_threshold：用于注释的系统发育分支的最小丰度，默认为20.0
--most_abundant：如果只有-i, --lefse_input被提供，可以指定多少分支被突出，将按照相对丰度优先选取，默认为10
--least_biomarkers：如果只有-i, --lefse_input被提供，可以指定提取的biomarkers的最小数目，默认为3
--discard_otus：是否丢弃taxonmy中的OUT ID，默认为True也即不丢弃
--biomarkers2colors：指定biomarkers的颜色
输入参数（以下至少提供一项）：
-i, --lefse_input：LEfSe的输入数据格式，可以是MetaPhlAn或HUMAnN的分析结果
-o, --lefse_output：LEfSe输出结果数据LEfSe基于lefse_input的分析结果
输出参数：
-t, --tree：输出tree的文件名
-a, --annotation：输出的注释文件信息
输入数据矩阵参数：
--sep：分隔符
--out_table ：输出处理的数据矩阵到文件
--fname_row：包含feature名称的行，默认0，如没有feature名称则设置-1
--sname_row：包含样品名称的列，默认为0，如没有sample名称则设置-1
--metadata_rows：metadata所在的行
--skip_rows：忽略的行的列表，例如1,2
--sperc：用于样品选择的百分位数
--fperc：用于feature选择的百分位数
--stop：筛选的top samples数目
--ftop：筛选的top features数目

export2graphlan.py --skip_rows 1,2 -i metagenome.txt --tree abundance.tree.txt --annotation abundance.annot.txt --most_abundant 50 --abundance_threshold 0.01 --least_biomarkers 7 --annotations 2,3,4,5 --external_annotations 6 --min_clade_size 1
graphlan_annotate.py --annot abundance.annot.txt abundance.tree.txt abundance.xml
graphlan.py --dpi 300 abundance.xml abundance.pdf --external_legends