Árbol genealógico
Una de las ventajas de usar R es que su comunidad es tan grande, que hay librerías para cualquier tema, por raro que nos parezca.
Por ejemplo, hace un tiempo quise hacer un árbol genealógico de la familia, y en vez de buscar herramientas por la web o hacerlo con Excel, pensé que debía existir algún paquete de R para esto… dicho y hecho cuestión de buscar un rato y encontré algunas soluciones muy interesantes.
Si solo queremos pintar
La primera opción que se me ocurrió fue buscar una herramienta para pintar diagramas de flujo en R. La que uso habitualmente es DiagrammeR una estupenda libraría para hacer gráficas dinámicas en javascript desde R.
La ventaja de hacerlo con DiagrammeR, respecto a pintarlo con un programa de diseño, es que en DiagrammeR metemos solo las relaciones, y la salida gráfica podemos adaptarla al gusto.
un cambio en el argumento nos transforma el dibujo:
- LR., pinta de izquierda a derecha (Left-Right)
- TD pinta de arriba a abajo (Top-Down)
y así podemos cambiar rápidamente el resultado manteniendo los mismos datos de flujo.
Cada nodo debe llevar un nombre o identificador (en mi caso pongo números) y a continuación la apertura de un paréntesis o corchete ( que da forma al rectángulo en el diagrama con bordes rígidos o redondeados). El color se especifica después con estilos.
Veamos un ejemplo sencillo de árbol familiar:
library(DiagrammeR)
# arbol genealógico sencillo
DiagrammeR("graph TD;
1(Yaya-Yayo)-->15[Papá-Mamá];
1-->3[Tía A];
1-->10[Tío B-B1];
1-->6[Tío C-C1];
15-->16[Yo-Tú]
16-->18[hijo1]
16-->19[hijo2]
style 1 fill:#E5E25F;
style 15 fill:#81F7BE;
style 19 fill:#FAAC58;
style 16 fill:#FA58F4
"
)
arbol genealogico cn DiagrammeR
Genealogía científica en R
Si no solo queremos hacer un árbol gráfico, sino que buscamos algo más hay varias librerías especializadas en el tratamiento matemático de los lazos familiares, para fines genéticos.
Hay enfermedades, características físicas y de personalidad que se heredan y la ciencia nos da herramientas matemáticas para el cálculo de estas probabilidades. Y si es ciencia, en R alguien debe haber escrito algo.
Encontré un par de librería muy interesantes, kinship2 y GENLIB, ambas se dedican a la matemática de transmisión de genes (pedigris) y aparte de muchas otras opciones, ofrecen salidas gráficas muy interesantes.
Registro de datos
Lo primero es introducir los datos de forma sistemática, lo mejor es hacer una tabla con un campo de identificación de la persona otro que diga el padre y la madre y otro el sexo.
Se pueden añadir todos los campos que queramos como año de nacimiento etc.. Pero para el ejemplo hemos puesto solo: ind, padre, madre, sexo, nombre y estado (vivo o no).
Lo más sencillo es hacer la tabla en Excel e importar el fichero .csv desde R. Dejamos la línea de ejemplo en comentarios.
# Ejemplo de arbol genealogico complejo
library(knitr)
library(kableExtra)
#Leemos los datos de una tabla csv
#familia<-read.csv("familia1.csv",sep = ";",header = T)
familia<-data.frame(stringsAsFactors=FALSE,
ind = c(1, 2, 3, 6, 5, 4, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 14, 15, 16, 17, 100,
102, 104, 106, 108, 110, 112, 114, 116, 118, 120, 122, 124,
126, 128, 130, 132, 134, 136, 138, 140, 142, 144, 146, 148, 150,
152, 154, 156, 158, 160, 162, 164, 166, 168, 170, 172, 174),
father = c(126, 128, 1, 1, 1, 1, 3, 3, 0, 4, 0, 0, 10, 10, 10, 10, 126,
0, 126, 126, 0, 128, 128, 3, 0, 116, 116, 116, 116, 0, 0, 0,
7, 7, 0, 136, 136, 0, 8, 8, 8, 0, 150, 150, 0, 156, 156, 0, 122,
122, 0, 0, 4, 4),
mother = c(102, 108, 2, 2, 2, 2, 9, 9, 0, 11, 0, 0, 12, 12, 12, 12, 102,
0, 102, 102, 0, 108, 108, 9, 0, 5, 5, 5, 5, 0, 0, 0, 130, 130,
0, 114, 114, 0, 142, 142, 142, 0, 118, 118, 0, 120, 120, 0,
162, 162, 0, 0, 11, 11),
sex = c(1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2,
1, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 1,
2, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 2, 2),
nom = c("Pedro", "María", "Antonio", "Eva", "Ruth", "Santiago",
"Javier", "Fernando", "M_Luisa", "Angel", "M_Carmen", "Eva",
"Jaime", "Mar", "Eva", "Ana", "Antonio", "Josefa",
"Pascual", "Juana", "Francisca", "Pepe", "Ramon", "Susana", "Manolo",
"Raquel", "Javier", "Manolo", "Paco", "Antonio", "Cristobal",
"M_Jose", "Laura", "Jaime", NA, "Nicolas", "Julieta", "Ana",
"Sara", "Javier", "Diego", "Pepe", "Beatriz", "Jose", "Antonio",
"Santiago", "David", "Ana", "Angel", "Alba", "Juan", "Santiago",
"Malen", "Cristina"),
status = c(1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)
)
kable(head(familia),"html",booktabs=T)| ind | father | mother | sex | nom | status |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 126 | 102 | 1 | Pedro | 1 |
| 2 | 128 | 108 | 2 | María | 1 |
| 3 | 1 | 2 | 1 | Antonio | 1 |
| 6 | 1 | 2 | 2 | Eva | 0 |
| 5 | 1 | 2 | 2 | Ruth | 0 |
| 4 | 1 | 2 | 1 | Santiago | 1 |
Una vez tenemos los datos en una tabla ordenada y almacenados en un data.frame vamos a pintar el árbol genealógico con R.
library(kinship2)
# creamos las relaciones
fam1<-pedigree(id=familia$ind,
dadid = familia$father,
momid = familia$mother,
sex = familia$sex,
status = familia$status)
#Pintamos el árbol genealigico
#plot.pedigree {kinship2}
plot(fam1)
## Did not plot the following people: 168 170#Añadimos los nombres a la gráfica
id2 <- paste(fam1$id, familia$nom,sep="\n")
# ajustamos la escala tambien
plot(fam1, id=id2,symbolsize=1,cex=0.8)
## Did not plot the following people: 168 170# ñadimos colores según sexo
plot(fam1, col=ifelse(familia$sex==1,1,2), id=id2,cex=0.8)
## Did not plot the following people: 168 170Otra librería completísima de tratamiento genealógico es GENLIB. Su uso es parecido así que usaremos los datos de la tabla de familia introducida ya antes.
#libreria GENLIB
library(GENLIB)## Loading required package: Rcpp## Warning: package 'Rcpp' was built under R version 3.5.3# formamos la tabla
gen.df<-data.frame(familia$ind, familia$father, familia$mother, familia$sex-1)
# cramos genealogía
genEx<-gen.genealogy(familia)
# Pintamos grafica
gen.graph(genEx)## Warning in kinship2::pedigree(id = nouv.asc.df$upn, dadid = nouv.asc.df$dadid, : Sex values contain 0, but expected codes 1-4.
## Setting 0=male, 1=female, 2=unknown, 3=terminated.
Espero que os haya gustado y que probéis una forma diferente de hacer un árbol familiar.
