QIIME 2 のデータからPCoAプロットを描画する

QIIME 2のデータからPCoAを描画したい．

QIIME 2 のデフォルトでもPCoAプロット書けるけど，emperor だしけっこう平面図にすると見づらい．
できれば，RあたりでおしゃれにPCoAをプロットしたい．

1. データを用意

今回は，QIIME 2 の"Moving Pictures" tutorialのデータを使って描画してみる．

・Metadata: sample_metadata.tsv
・shannon diversity: shannon_vector.qza
・Unweighted UniFrac PCoA: unweighted_unifrac_pcoa_results.qza

以上の３ファイルを使用する．
PCoAには通常，UniFrac 距離のデータが必要だが，ここではカテゴリ分け，　shannon 多様性指数によるプロットサイズの変更も同時にしていきたい．

メタデータはMoving Pictures sample-metadata (QIIME 2 2018.4) - sample-metadata.tsvというファイル名になるので，sample-metadata.tsvに変更しておく．

2. PCoAの描画を実行

以下はRで実行していく．R のバージョンは以下の通り．

$ R --version
R version 3.5.1 (2018-07-02) -- "Feather Spray"
Copyright (C) 2018 The R Foundation for Statistical Computing
Platform: x86_64-apple-darwin15.6.0 (64-bit)

R is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY.
You are welcome to redistribute it under the terms of the
GNU General Public License versions 2 or 3.
For more information about these matters see
http://www.gnu.org/licenses/.

Rは以下から．

# ライブラリの読み込み
library(tidyverse)
devtools::install_github("jbisanz/qiime2R")
library(qiime2R)

# 各種データの読み込み
metadata<-read_tsv("sample-metadata.tsv")
shannon<-read_qza("shannon_vector.qza")
pco<-read_qza("unweighted_unifrac_pcoa_results.qza")

# PCoAの描画
pco$data$Vectors %>%
  rename("#SampleID"=SampleID) %>% #rename to match the metadata table
  left_join(metadata) %>%
  left_join(shannon$data %>% rownames_to_column("#SampleID")) %>%
  ggplot(aes(x=PC1, y=PC2, shape=Subject, color=BodySite, size=shannon)) +
  geom_point() +
  xlab(paste("PC1: ", round(100*pco$data$ProportionExplained[1]), "%")) +
  ylab(paste("PC2: ", round(100*pco$data$ProportionExplained[2]), "%")) +
  theme_bw() +
  ggtitle("Unweighted UniFrac")

描画した結果がこんなかんじ．