类人猿的模拟树
保罗·斯塔布
2024-01-08
“newick”格式的树由scrm的
-T型选项与兼容read.tree（读取树）来自包“ape”的函数。这个简单的例子展示了我们如何爆炸这是为了可视化用模拟的祖先重组图（ARG）供应链风险管理.
首先，我们打电话给供应链风险管理要模拟ARG：
图书馆（scrm）
汇总状态（_S）<- 供应链风险管理(“5 1-r 1.5 100-T”)
汇总状态（_S）$树木[[1]]
## [1] "[11]((1:0.0401804,2:0.0401804):0.892823,(4:0.483554,(5:0.184723,3:0.184723):0.298831):0.449449);"## [2] "[67]((1:0.0401804,2:0.0401804):0.892823,(4:0.483554,(3:0.157116,5:0.157116):0.326438):0.449449);"## [3] "[6](4:0.483554,((1:0.0401804,2:0.0401804):0.431344,(3:0.157116,5:0.157116):0.314408):0.0120295);"## [4] "[7]((3:0.157116,5:0.157116):0.775887,(4:0.483554,(1:0.0401804,2:0.0401804):0.443373):0.449449);" ## [5] "[9]((4:0.309287,(3:0.157116,5:0.157116):0.152171):0.623716,(1:0.0401804,2:0.0401804):0.892823);"
现在我们可以使用read.tree（读取树）:
图书馆（猿）
树<- 只读树(文本= 粘贴0（汇总状态$树木[[1]]))
树
##5个系统发育树
例如，打印树：
