这是最近github上的问题，如何反转time scale，也就是把最近的时间设为0。而内部节点为距今多少年，这个很容易，把x轴的值变成x-max(x)就可以，感觉这个也只会在时间树上使用，所以取名revts（reverse time scale），revts之后，x轴最大值是0，其它为负数，可以使用scale_x_continuous改label为绝对值。
本文受魏太云（@cloud_wei)的邀请，最初在2015年发表于统计之都。
进化树看起来和层次聚类很像。有必要解释一下两者的一些区别。
层次聚类的侧重点在于分类，把距离近的聚在一起。而进化树的构建可以说也是一个聚类过程，但侧重点在于推测进化关系和进化距离(evolutionary distance)。
层次聚类的输入是距离，比如euclidean或manhattan距离。把距离近的聚在一起。而进化树推断是从生物序列（DNA或氨基酸）的比对开始。最简单的方法是计算一下序列中不匹配的数目，称之为hamming distance（通常用序列长度做归一化），使用距离当然也可以应用层次聚类的方法。进化树的构建最简单的方法是非加权配对平均法（Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean, UPGMA），这其实是使用average linkage的层次聚类。这种方法在进化树推断上现在基本没人用。更为常用的是邻接法（neighbor joining），两个节点距离其它节点都比较远，而这两个节点又比较近，它们就是neighbor，可以看出neighbor不一定是距离最近的两个节点。真正做进化的人，这个方法也基本不用。现在主流的方法是最大似然法(Maximum likelihood, ML)，通过进化模型（evolutionary model)估计拓朴结构和分支长度，估计的结果具有最高的概率能够产生观测数据（多序列比对）。另外还有最大简约法和贝叶斯推断等方法用于构建进化树。
Why use ggplot2
ggplot2是我见过最human friendly的画图软件，这得益于Leland Wilkinson在他的著作《The Grammar of Graphics》中提出了一套图形语法，把图形元素抽象成可以自由组合的成分，Hadley Wickham把这套想法在R中实现。
为什么要学习ggplot2，可以参考ggplot2: 数据分析与图形艺术的序言（btw: 在序言的最后，我被致谢了）。
Hadley Wickham也给出一堆理由让我们说服自己，我想再补充一点，Hadley Wickham是学医出身的，做为学生物出身的人有什么理由不支持呢:)
生物坑很多人画图只会直方图，统计只会T检验，在暨大见过太多的学生连T检验都不会，分不清SEM和SD的差别，也不清楚T检验那几个简单参数的含义。我写统计笔记也是因为不想重复性地跟学生讲解T检验。
Barplot和T test一样普遍而流行，barplot适合于表示计数数据和比例，显示比例也可以用pie plot，但直方图比饼图要好，因为人类的眼睛适合于比较高度，而不是弧度。
多半时候生物学数据并非简单的计数数据，对于测量数据，在展示数据分布时，很多人会使用他们熟悉的barplot，用高度来表示mean，然后再加上errorbar，这样展示数据，信息量是非常低的，使用boxplot能够提供更多的数据分布信息，能更好地展现数据，但可能很多人只会在excel里画barplot，Nature Methods 2013年的文章中有100个barplot图，而只有20个boxplot图，从这里就可以看出来，用boxplot的人远远没有barplot多，于是NPG怒了，写了两篇专栏文章Points of View: Bar charts and box plots和Points of Significance: Visualizing samples with box plots并且发表了一篇BoxPlotR: a web tool for generation of box plots方便大家画boxplot，如此简单的web tool能够发Nature Methods，实在是让人羡慕妒忌恨啊。
今天看到统计之都上的情人节心形图。
这次画的心形函数是： $ x = 16 (sin t)^3$ $ y = 13 cos t - 5 cos 2t - 2 cos 3t - cos 4t$
尝试用ggplot2来画，结果如下： 代码见Github.
类似的心形图以前也是画过的，当然这样的函数图有很多，详见http://www.mathematische-basteleien.de/heart.htm，画起来也很容易。
倒是以前画过的蝙蝠侠logo，更有成就感些。
ggplot2 0.9.0版本将在3月1号发布，改动较大，最近bioc mailing list也有诸多讨论，因为它导致了某些包编译出错（估计是NAMESPACE引起的）。
按照hadley的说法是这是为了把他个人的项目变成一个社区项目。
大多数的改动对用户来说是invisible的，用roxygen2去注释函数，核心代码使用S3重写，分离出一些特性（scales包）等。
最明显的是现在画图速度变快了，不过我觉得最让人兴奋的是guide_legend()和guide_colorbar()两个函数，可以修改legend.
画图的话，加了四个函数geom_map(), geom_raster(),geom_dotplot()和geom_violin().
