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【知识点详解】 在数据分析和生物信息学领域，可视化工具经常被用来揭示数据的内在结构和模式。本篇文章主要讨论如何使用R语言绘制一种常见的统计图形——带聚类树的堆叠柱形图，这种图在微生物群落分析中非常常见。这种图型能够同时展示样本之间的相似性（通过聚类树）以及样本内部元素（如物种丰度）的组成（通过堆叠柱形图）。 我们来看一下R语言中进行层次聚类的基本步骤。层次聚类是一种将样本或对象按照其相似性或差异性进行分组的方法。在这个例子中，我们使用的是Bray-Curtis距离，这是一种衡量两个样本间相似度的指标。通过`vegan::vegdist()`函数计算样本间距离，然后使用`hclust()`函数进行平均链接（average linkage）的UPGMA（Unweighted Pair Group Method using Arithmetic means）层次聚类。生成的聚类树可以用`treeplot()`函数进行可视化。 接下来，我们要调整聚类树的显示方式，使其更符合我们的需求。这里，我们根据样本的分组信息（'group.txt'文件）给聚类树的分支着色。使用`layout()`函数设置画布布局，`par()`函数调整图形参数，如边距、坐标轴和标签。然后，我们定义了一个自定义的`treeline()`函数，用于绘制按分组颜色标记的聚类树分支。 在画布的右侧，我们绘制堆叠柱形图来展示每个样本中排名前10的细菌门的丰度信息。这通常涉及到读取丰度数据（'phylum_top10.txt'文件），然后使用柱状图绘制函数，如`barplot()`或者`ggplot2`包中的`geom_bar()`。在这个例子中，堆叠柱形图可能使用了`barplot()`函数，但由于代码没有提供这部分，所以具体实现细节无法详细展开。 堆叠柱形图的优点在于，它可以清楚地展示每个样本中各个分类的相对比例，而不同颜色的堆叠部分则代表不同的类别。通过将聚类树与堆叠柱形图结合，我们可以快速比较不同样本间微生物群落的结构差异，同时了解群落内部各组分的比例关系。 R语言提供了丰富的工具和库来实现这种复杂的可视化需求。在这个案例中，我们用到了`vegan`包来进行距离计算，`hclust`函数进行聚类，以及自定义函数和基础图形功能来调整和绘制图形。这种结合了聚类树和堆叠柱形图的可视化方式在微生物群落研究、基因表达分析等领域有着广泛的应用。掌握这些技能可以帮助研究人员更好地理解和解释他们的数据。