]> git.donarmstrong.com Git - ape.git/blob - R/dist.topo.R
some updates for ape 3.0-7
[ape.git] / R / dist.topo.R
1 ## dist.topo.R (2012-12-12)
2
3 ##      Topological Distances, Tree Bipartitions,
4 ##   Consensus Trees, and Bootstrapping Phylogenies
5
6 ## Copyright 2005-2012 Emmanuel Paradis
7
8 ## This file is part of the R-package `ape'.
9 ## See the file ../COPYING for licensing issues.
10
11 dist.topo <- function(x, y, method = "PH85")
12 {
13     if (method == "score" && (is.null(x$edge.length) || is.null(y$edge.length)))
14         stop("trees must have branch lengths for branch score distance.")
15     nx <- length(x$tip.label)
16     x <- unroot(x)
17     y <- unroot(y)
18     bp1 <- .Call("bipartition", x$edge, nx, x$Nnode, PACKAGE = "ape")
19     bp1 <- lapply(bp1, function(xx) sort(x$tip.label[xx]))
20     ny <- length(y$tip.label) # fix by Otto Cordero
21     ## fix by Tim Wallstrom:
22     bp2.tmp <- .Call("bipartition", y$edge, ny, y$Nnode, PACKAGE = "ape")
23     bp2 <- lapply(bp2.tmp, function(xx) sort(y$tip.label[xx]))
24     bp2.comp <- lapply(bp2.tmp, function(xx) setdiff(1:ny, xx))
25     bp2.comp <- lapply(bp2.comp, function(xx) sort(y$tip.label[xx]))
26     ## End
27     q1 <- length(bp1)
28     q2 <- length(bp2)
29     if (method == "PH85") {
30         p <- 0
31         for (i in 1:q1) {
32             for (j in 1:q2) {
33                 if (identical(bp1[[i]], bp2[[j]]) | identical(bp1[[i]], bp2.comp[[j]])) {
34                     p <- p + 1
35                     break
36                 }
37             }
38         }
39         dT <- q1 + q2 - 2 * p # same than:
40         ##dT <- if (q1 == q2) 2*(q1 - p) else 2*(min(q1, q2) - p) + abs(q1 - q2)
41     }
42     if (method == "score") {
43         dT <- 0
44         found1 <- FALSE
45         found2 <- logical(q2)
46         found2[1] <- TRUE
47         for (i in 2:q1) {
48             for (j in 2:q2) {
49                 if (identical(bp1[[i]], bp2[[j]]) | identical(bp1[[i]], bp2.comp[[j]])) {
50                     dT <- dT + (x$edge.length[which(x$edge[, 2] == nx + i)] -
51                                 y$edge.length[which(y$edge[, 2] == ny + j)])^2
52                     found1 <- found2[j] <- TRUE
53                     break
54                 }
55             }
56             if (found1) found1 <- FALSE
57             else dT <- dT + (x$edge.length[which(x$edge[, 2] == nx + i)])^2
58         }
59         if (!all(found2))
60             dT <- dT + sum((y$edge.length[y$edge[, 2] %in% (ny + which(!found2))])^2)
61         dT <- sqrt(dT)
62     }
63     dT
64 }
65
66 .compressTipLabel <- function(x)
67 {
68     ## 'x' is a list of objects of class "phylo" possibly with no class
69     if (!is.null(attr(x, "TipLabel"))) return(x)
70     ref <- x[[1]]$tip.label
71     n <- length(ref)
72     if (length(unique(ref)) != n)
73         stop("some tip labels are duplicated in tree no. 1")
74
75     ## serious improvement by Joseph W. Brown!
76     relabel <- function (y) {
77         label <- y$tip.label
78         if (!identical(label, ref)) {
79             if (length(label) != length(ref))
80                 stop(paste("tree ", y, "has a different number of tips"))
81             ilab <- match(label, ref)
82             if (any(is.na(ilab)))
83                 stop(paste("tree ", y, "has different tip labels"))
84             ie <- match(1:n, y$edge[, 2])
85             y$edge[ie, 2] <- ilab
86         }
87         y$tip.label <- NULL
88         y
89     }
90     x <- lapply(x, relabel)
91     attr(x, "TipLabel") <- ref
92     class(x) <- "multiPhylo"
93     x
94 }
95
96 prop.part <- function(..., check.labels = TRUE)
97 {
98     obj <- list(...)
99     if (length(obj) == 1 && class(obj[[1]]) != "phylo")
100         obj <- obj[[1]]
101     ## <FIXME>
102     ## class(obj) <- NULL # needed? apparently not, see below (2010-11-18)
103     ## </FIXME>
104     ntree <- length(obj)
105     if (ntree == 1) check.labels <- FALSE
106     if (check.labels) obj <- .compressTipLabel(obj) # fix by Klaus Schliep (2011-02-21)
107     for (i in 1:ntree) storage.mode(obj[[i]]$Nnode) <- "integer"
108     ## <FIXME>
109     ## The 1st must have tip labels
110     ## Maybe simply pass the number of tips to the C code??
111     obj <- .uncompressTipLabel(obj) # fix a bug (2010-11-18)
112     ## </FIXME>
113     clades <- .Call("prop_part", obj, ntree, TRUE, PACKAGE = "ape")
114     attr(clades, "number") <- attr(clades, "number")[1:length(clades)]
115     attr(clades, "labels") <- obj[[1]]$tip.label
116     class(clades) <- "prop.part"
117     clades
118 }
119
120 print.prop.part <- function(x, ...)
121 {
122     if (is.null(attr(x, "labels"))) {
123         for (i in 1:length(x)) {
124             cat("==>", attr(x, "number")[i], "time(s):")
125             print(x[[i]], quote = FALSE)
126         }
127     } else {
128         for (i in 1:length(attr(x, "labels")))
129           cat(i, ": ", attr(x, "labels")[i], "\n", sep = "")
130         cat("\n")
131         for (i in 1:length(x)) {
132             cat("==>", attr(x, "number")[i], "time(s):")
133             print(x[[i]], quote = FALSE)
134         }
135     }
136 }
137
138 summary.prop.part <- function(object, ...) attr(object, "number")
139
140 plot.prop.part <- function(x, barcol = "blue", leftmar = 4, ...)
141 {
142     if (is.null(attr(x, "labels")))
143       stop("cannot plot this partition object; see ?prop.part for details.")
144     L <- length(x)
145     n <- length(attr(x, "labels"))
146     layout(matrix(1:2, 2, 1), heights = c(1, 3))
147     par(mar = c(0.1, leftmar, 0.1, 0.1))
148     plot(1:L, attr(x, "number"), type = "h", col = barcol, xlim = c(1, L),
149          xlab = "", ylab = "Frequency", xaxt = "n", bty = "n")
150     plot(0, type = "n", xlim = c(1, L), ylim = c(1, n),
151          xlab = "", ylab = "", xaxt = "n", yaxt = "n")
152     for (i in 1:L) points(rep(i, length(x[[i]])), x[[i]], ...)
153     mtext(attr(x, "labels"), side = 2, at = 1:n, las = 1)
154 }
155
156 prop.clades <- function(phy, ..., part = NULL, rooted = FALSE)
157 {
158     if (is.null(part)) {
159         ## <FIXME>
160         ## Are we going to keep the '...' way of passing trees?
161         obj <- list(...)
162         if (length(obj) == 1 && class(obj[[1]]) != "phylo")
163             obj <- unlist(obj, recursive = FALSE)
164         ## </FIXME>
165         part <- prop.part(obj, check.labels = TRUE)
166     }
167
168     bp <- prop.part(phy)
169     if (!rooted) {
170         bp <- postprocess.prop.part(bp)
171         part <- postprocess.prop.part(part) # fix by Klaus Schliep
172         ## actually the above line in not needed if called from boot.phylo()
173     }
174
175     n <- numeric(phy$Nnode)
176     for (i in seq_along(bp)) {
177         for (j in seq_along(part)) {
178             ## we rely on the fact the values returned by prop.part are
179             ## sorted and without attributes, so identical can be used:
180             if (identical(bp[[i]], part[[j]])) {
181                 n[i] <- attr(part, "number")[j]
182                 done <-  TRUE
183                 break
184             }
185         }
186     }
187     n
188 }
189
190 boot.phylo <- function(phy, x, FUN, B = 100, block = 1,
191                        trees = FALSE, quiet = FALSE, rooted = FALSE)
192 {
193     if (is.list(x) && !is.data.frame(x)) {
194         if (inherits(x, "DNAbin")) x <- as.matrix(x)
195         else {
196             nm <- names(x)
197             n <- length(x)
198             x <- unlist(x)
199             nL <- length(x)
200             x <- matrix(x, n, nL/n, byrow = TRUE)
201             rownames(x) <- nm
202         }
203     }
204     boot.tree <- vector("list", B)
205     if (!quiet) # suggestion by Alastair Potts
206         progbar <- utils::txtProgressBar(style = 3)
207     for (i in 1:B) {
208         if (block > 1) {
209             y <- seq(block, ncol(x), block)
210             boot.i <- sample(y, replace = TRUE)
211             boot.samp <- numeric(ncol(x))
212             boot.samp[y] <- boot.i
213             for (j in 1:(block - 1))
214                 boot.samp[y - j] <- boot.i - j
215         } else boot.samp <- sample(ncol(x), replace = TRUE)
216         boot.tree[[i]] <- FUN(x[, boot.samp])
217         if (!quiet) utils::setTxtProgressBar(progbar, i/B)
218     }
219     if (!quiet) close(progbar)
220     for (i in 1:B) storage.mode(boot.tree[[i]]$Nnode) <- "integer"
221     storage.mode(phy$Nnode) <- "integer"
222
223     pp <- prop.part(boot.tree)
224     if (!rooted) pp <- postprocess.prop.part(pp)
225     ans <- prop.clades(phy, part = pp, rooted = rooted)
226
227     ##ans <- attr(.Call("prop_part", c(list(phy), boot.tree),
228     ##                  B + 1, FALSE, PACKAGE = "ape"), "number") - 1
229     if (trees) {
230         class(boot.tree) <- "multiPhylo"
231         ans <- list(BP = ans, trees = boot.tree)
232     }
233     ans
234 }
235
236 ### The next function transforms an object of class "prop.part" so
237 ### that the vectors which are identical in terms of split are aggregated.
238 ### For instance if n = 5 tips, 1:2 and 3:5 actually represent the same
239 ### split though they are different clades. The aggregation is done
240 ### arbitrarily. The call to ONEwise() insures that all splits include
241 ### the first tip.
242 postprocess.prop.part <- function(x)
243 {
244     n <- length(x[[1]])
245     N <- length(x)
246     w <- attr(x, "number")
247
248     drop <- logical(N)
249     V <- numeric(n)
250     for (i in 2:(N - 1)) {
251         if (drop[i]) next
252         A <- x[[i]]
253         for (j in (i + 1):N) {
254             if (drop[j]) next
255             B <- x[[j]]
256             if (length(A) + length(B) != n) next
257             V[] <- 0L
258             V[A] <- 1L
259             V[B] <- 1L
260             if (all(V == 1L)) {
261                 drop[j] <- TRUE
262                 w[i] <- w[i] + w[j]
263             }
264         }
265     }
266     if (any(drop)) {
267         labels <- attr(x, "labels")
268         x <- x[!drop]
269         w <- w[!drop]
270         attr(x, "number") <- w
271         attr(x, "labels") <- labels
272         class(x) <- "prop.part"
273     }
274     ONEwise(x)
275 }
276
277 ### This function changes an object of class "prop.part" so that they
278 ### all include the first tip. For instance if n = 5 tips, 3:5 is
279 ### changed to 1:2.
280 ONEwise <- function(x)
281 {
282     n <- length(x[[1L]])
283     v <- 1:n
284     for (i in 2:length(x)) {
285         y <- x[[i]]
286         if (y[1] != 1) x[[i]] <- v[-y]
287     }
288     x
289 }
290
291 consensus <- function(..., p = 1, check.labels = TRUE)
292 {
293     foo <- function(ic, node) {
294         ## ic: index of 'pp'
295         ## node: node number in the final tree
296         pool <- pp[[ic]]
297         if (ic < m) {
298             for (j in (ic + 1):m) {
299                 wh <- match(pp[[j]], pool)
300                 if (!any(is.na(wh))) {
301                     edge[pos, 1] <<- node
302                     pool <- pool[-wh]
303                     edge[pos, 2] <<- nextnode <<- nextnode + 1L
304                     pos <<- pos + 1L
305                     foo(j, nextnode)
306                 }
307             }
308         }
309         size <- length(pool)
310         if (size) {
311             ind <- pos:(pos + size - 1)
312             edge[ind, 1] <<- node
313             edge[ind, 2] <<- pool
314             pos <<- pos + size
315         }
316     }
317     obj <- list(...)
318     if (length(obj) == 1) {
319         ## better than unlist(obj, recursive = FALSE)
320         ## because "[[" keeps the class of 'obj':
321         obj <- obj[[1]]
322         if (class(obj) == "phylo") return(obj)
323     }
324     if (!is.null(attr(obj, "TipLabel")))
325         labels <- attr(obj, "TipLabel")
326     else {
327         labels <- obj[[1]]$tip.label
328         if (check.labels) obj <- .compressTipLabel(obj)
329     }
330     ntree <- length(obj)
331     ## Get all observed partitions and their frequencies:
332     pp <- prop.part(obj, check.labels = FALSE)
333     ## Drop the partitions whose frequency is less than 'p':
334     if (p == 0.5) p <- 0.5000001 # avoid incompatible splits
335     pp <- pp[attr(pp, "number") >= p * ntree]
336     ## Get the order of the remaining partitions by decreasing size:
337     ind <- sort(unlist(lapply(pp, length)), decreasing = TRUE,
338                 index.return = TRUE)$ix
339     pp <- pp[ind]
340     n <- length(labels)
341     m <- length(pp)
342     edge <- matrix(0L, n + m - 1, 2)
343     if (m == 1) {
344         edge[, 1] <- n + 1L
345         edge[, 2] <- 1:n
346     } else {
347         nextnode <- n + 1L
348         pos <- 1L
349         foo(1, nextnode)
350     }
351     structure(list(edge = edge, tip.label = labels,
352               Nnode = m), class = "phylo")
353 }