一、ggtree安装
ggtree是以ggplot2为框架的专门用于解析、可视化生物信息学的R包，拥有丰富的样式和功能。在进行使用ggtree之前，首先需要安装ggtree这个包。在R中，我们可以通过如下代码来进行安装
install.packages("ggtree")如果你需要获取ggtree的最新更新版本，则可以从github上将其clone到本地，并进行安装。具体步骤如下：
install.packages("devtools")
library(devtools)
install_github('GuangchuangYu/ggtree')二、ggtree安装包装不上
在一些情况下，我们运行上述安装ggtree的代码可能会出现一些包装不上的情况。这是由于一些ggtree的依赖包未能被正确的安装所导致的。这种情况下，我们需要运行如下代码：
source("https://bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite()
biocLite("ggtree")这个代码段将会首先安装biocLite()包，然后安装ggtree包和其所需的依赖包。
三、ggtree连接树
要画出进化树，我们首先需要将树的数据进行连接。在ggtree中，我们可以通过如下方式来实现树的连接。
library(ggtree)
tree_text <- "((A,B),((C,D),E));"
tree <- read.tree(text=tree_text)
ggtree(tree)该代码中，我们首先导入ggtree的包，然后使用read.tree()函数来将树的文本格式读入，并将该树传递给ggtree()函数进行展示。
四、ggtree安装包
ggtree提供了丰富的样式和美化功能，这需要我们进行一些其他包的安装，比如ape。
install.packages("ape")
library(ape)通过上述代码我们可以安装该包，并将其导入到项目中。
五、ggtree 画进化树
构建一棵漂亮的进化树，并不局限于画出树的形状这一个维度。在ggtree中，我们还可以添加各种信息来丰富我们所从树形图中获取的信息，比如添加各种标签和内外环等。例如：
p=ggplot(df)+geom_tree()+geom_tiplab()+xlim(0,16)
ggtree(p)+geom_tippoint(aes(color=label))上述代码中，我们添加了一个tip label，并对其进行颜色标记，为其添加了一个tippoint，并通过aes函数绑定label，来进行了颜色标记。其中geom_tree函数可以让你选择树的样式。
六、ggtree添加外圈标记
在一些生物信息学的研究中，我们需要在进化树的基础上添加一些特定的元素，以便我们对该元素的深入研究。在ggtree中，我们可以通过添加外圈标记和注释的方式实现。例如：
ggtree(tree) +geom_label2(aes(subset=__branch__,label=branch))该代码可以在树外部标注出每条边的代价，并通过tips处的标记进行其他标记。
七、ggtree 添加分组
在进行一些更加复杂的实验和研究时，我们需要根据一些特定的标准对分组进行分类。在ggtree中，我们可以通过添加分组来实现。例如：
scale_color_group_levels(levels = c("a","b","c","d"))
p <- ggtree(tree, branch.length="none") +
geom_tiplab(aes(color=Group)) +
scale_color_manual(name = "Group", values=c('red','brown','green','blue'))+在上述代码中，我们首先定义组别及其颜色，然后采用颜色映射的方式来对组进行标记。其中scale_color_group_levels可以改变颜色组别。
八、ggtree无根进化树怎么做
在不加根，也就是无根进化树上的研究中，我们需要特别指定根节点的位置和绘制的方式。在ggtree中，我们可以通过如下代码实现：
library(adephylo)
data(geospiza)
phy <- geospiza[[1]]
(SL <- ladderize(phy, right = FALSE))
tree <- as(SL,"phylo4")
ggtree(tree, layout='fan') + coord_magnify() 该代码中，我们首先导入adephylo包，并对原树节点进行扩充，然后采用phylo4数据结构进行存储，并对节点进行调整。最后，我们通过layout属性指定了进化树的绘制方式，并通过coord_magnify函数调整了整套图的大小。
通过上述丰富多彩的实例和相关细节知识的释义，相信大家已经对ggtree的应用和开发有了更为深入的了解。我相信，越来越多的生物信息学研究者将会利用ggtree这一工具，为我们更好地揭示生命起源、发展和演化等重大问题做出更为强有力的贡献。
