Je pense que vous pouvez essayer dendextend, dans ce manuel il y a un exemple de coloration des branches. Je ne pense pas que ce soit exactement comme votre coloration, mais avec un petit ajustement, vous pourriez y insérer votre schéma de couleurs.

Le manuel mentionne un argument appelé color_lines pour la fonction tanglegram () :

  # Le paramètre `which` nous permet de choisir les éléments de la liste à compareriris_dendlist% >% dendlist (qui = c (1,4))% >% ladderize% >% # untangle (method = "step1side", k_seq = 3:20)% >% set ("rank_branches")% >% tanglegrames (common_subbranches) )  

Selon le manuel, le code ci-dessus produit une image comme celle-ci:

Essayez de voir si vous pouvez y adapter votre palette de couleurs.

Merci à tous pour la réponse suggestions @ b.nota est utile pour colorer en fonction des groupes de clades mais ne répond pas à ma question réelle sur l'utilisation des métadonnées pour colorer les lignes. Pour cette réponse voir ci-dessous:

dendextend états pour color_lines un vecteur de couleurs pour les lignes connectées aux étiquettes. Si les couleurs sont plus courtes que le nombre d'étiquettes, elles sont recyclées (et un avertissement est émis). Les couleurs du vecteur sont appliquées sur les lignes de bas en haut.

  # Extraire les étiquettes du dendrogramme sur les étiquettes de gauche <- dendA% >% set ("labels_to_char")% >% labels # En utilisant une table de métadonnées avec des couleurs, créez un vecteur d'étiquettes de couleurs <- as.data.frame (labels) labels2 <- merge (labels, metadata, by.x = "labels", by.y = "Sample.name", sort = F) cols <- as.character (labels2 $ Colors) # Make tanglegramtanglegram (dendA, dendC, color_lines = cols)  

Note d'accompagnement si quelqu'un avec une phylogénie doit le convertir en dendrogramme pour essayer ceci sur leurs données, consultez mon autre question.

Pour obtenir vos couleurs dans l'ordre d'origine, vous pouvez créer un dataframe avec les étiquettes dans le bon ordre avec vos métadonnées. Vous pouvez utiliser merge pour cela.

Donc, d'après votre exemple de code, ce serait quelque chose comme ceci:

  site <- structure (list ( nom = structure (c (1L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 2L), .Label = c ("t1", "t10", "t2", "t3", "t4 "," t5 "," t6 "," t7 "," t8 "," t9 "), class =" factor "), site = c (1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 1L, 3L, 2L, 2L)), .Names = c ("nom", "site"), row.names = c (NA, 10L), class = "data.frame") bibliothèque (ape) bibliothèque (dendextend) t1 <- rcoal (10) t2 <- rcoal (10) str (site) # Les noms sont des facteurs maintenant, alors faites chr firstsite $ name <- as.character (site $ name) # faites un data.frame de vos labelslabels_df <- data .frame (t1 $ tip.label) #merge les 2 data.frames dans le bon ordre (d'où sort = F) couleurs <- merge (labels_df, site, by.x = "t1.tip.label", by.y = "nom", all.x = T, all.y = F, sort = F) tanglegram (t1, t2, color_lines = couleurs $ site)  

En guise d'alternative (même si je me rends compte que cela ne répond pas vraiment directement à la question des OP), Dendroscope et Treemap peuvent également produire ces types de graphiques. Je ne sais pas s'ils feront des connexions colorées sur le dessus de ma tête, mais je pense qu'ils peuvent colorer différemment les branches des arbres.

Juste au cas où cela serait utile!