Dynamics pending verification
If the percentage of a taxon is <2, it is assigned to category "Other".
I1 == ASV152 (Lactobacillaceae Leuconostoc mesenteroides)
I2 == ASV1 (purple) (Pseudomonas)
I3 == ASV1 (purple)
M1 (I1, I2, I3)
M2 (I1, I2, I3, A101, A104)
A101 == ASV1583
A104 == ASV152
DISCARD COMMUNITIES == comm_c17, comm_C201 Community 1
I1 -> possible contamination.
Sta, I2, I3, M1, M2 -> correct. 
1.1 Stabilization
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% orden_deseado)
taxa<-unique(df_filtered$taxon)
paleta<-hue_pal()(length(taxa))
names(paleta)<-taxa
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = orden_deseado), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1), legend.position = "none"
) +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
1.2 NS
lista_NS <- c(orden_deseado, NS)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_NS)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_NS), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
1.3 I1
lista_I1 <- c(orden_deseado, I1_5, I1_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I1)
paleta["ASV1"]<- "purple"
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I1),
y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
1.4 I2
lista_I2 <- c(orden_deseado, I2_5, I2_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I2)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I2), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
1.5 I3
lista_I3 <- c(orden_deseado, I3_5, I3_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I3)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I3), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
1.6 M1
lista_M1 <- c(orden_deseado, M1_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_M1)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_M1), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
1.7 M2
lista_M2 <- c(orden_deseado, M2_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_M2)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_M2), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
2 Community 5
Sta -> correct.
NS, I1, I2, I3, M1, M2 -> All perturbations converge to the same community composition.
There are ASVs that are not dominant in the Sta, except for ASV10. 
2.1 Stabilization
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% orden_deseado)
taxa<-unique(df_filtered$taxon)
paleta<-hue_pal()(length(taxa))
names(paleta)<-taxa
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = orden_deseado), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
2.2 NS
lista_NS <- c(orden_deseado, NS)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_NS)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_NS), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
2.3 I1
lista_I1 <- c(orden_deseado, I1_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I1)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I1), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
2.4 I2
lista_I2 <- c(orden_deseado, I2_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I2)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I2), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
2.5 I3
lista_I3 <- c(orden_deseado, I3_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I3)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I3), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
2.6 M1
lista_M1 <- c(orden_deseado, M1_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_M1)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_M1), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
2.7 M2
lista_M2 <- c(orden_deseado, M2_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_M2)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_M2), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
3 Community 6
Sta -> correct.
NS, I1 -> converge to the same community.
I2, I3, M1, M2 -> look good. ASV1 shows high abundance. 
3.1 Stabilization
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% orden_deseado)
taxa<-unique(df_filtered$taxon)
paleta<-hue_pal()(length(taxa))
names(paleta)<-taxa
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = orden_deseado), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
3.2 NS
lista_NS <- c(orden_deseado, NS)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_NS)
paleta["ASV1"]<- "purple"
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_NS), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
3.3 I1
lista_I1 <- c(orden_deseado, I1_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I1)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I1), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
3.4 I2
lista_I2 <- c(orden_deseado, I2_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I2)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I2), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
3.5 I3
lista_I3 <- c(orden_deseado, I3_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I3)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I3), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
3.6 M1
lista_M1 <- c(orden_deseado, M1_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_M1)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_M1), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
3.7 M2
lista_M2 <- c(orden_deseado, M2_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_M2)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_M2), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
4 Community 8
Sta -> correct.
NS -> correct.
I1 -> possible contamination by ASV1.
I2, I3, M1, M2 -> High heritability but strong shift in community composition. All converge to the same community.
ASV1 remains at low abundance; it hasn´t stablished but alters the community dynamics.
ASV6 (Pseudomonas) becomes dominant.
High heritability ≠High robustness
Functional convergence?
4.1 Stabilization
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% orden_deseado)
taxa<-unique(df_filtered$taxon)
paleta<-hue_pal()(length(taxa))
names(paleta)<-taxa
paleta["ASV1"]<- "purple"
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = orden_deseado), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
4.2 NS
lista_NS <- c(orden_deseado, NS)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_NS)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_NS), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
4.3 I1
lista_I1 <- c(orden_deseado, I1_5, I1_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I1)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I1), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
4.4 I2
lista_I2 <- c(orden_deseado, I2_5, I2_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I2)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I2), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
4.5 I3
lista_I3 <- c(orden_deseado, I3_5, I3_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I3)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I3), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
4.6 M1
lista_M1 <- c(orden_deseado, M1_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_M1)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_M1), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
4.7 M2
lista_M2 <- c(orden_deseado, M2_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_M2)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_M2), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
5 Community 9
Sta -> correct.
NS, I1, I2, I3, M1, M2 -> All perturbations converge to the same community composition.
High heritability. 
5.1 Stabilization
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% orden_deseado)
taxa<-unique(df_filtered$taxon)
paleta<-hue_pal()(length(taxa))
names(paleta)<-taxa
paleta["ASV1"] <-"purple"
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = orden_deseado), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
5.2 NS
lista_NS <- c(orden_deseado, NS)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_NS)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_NS), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
5.3 I1
lista_I1 <- c(orden_deseado, I1_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I1)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I1), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
5.4 I2
lista_I2 <- c(orden_deseado, I2_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I2)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I2), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
5.5 I3
lista_I3 <- c(orden_deseado, I3_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I3)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I3), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
5.6 M1
lista_M1 <- c(orden_deseado, M1_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_M1)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_M1), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
5.7 M2
lista_M2 <- c(orden_deseado, M2_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_M2)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_M2), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
6 Community 11
Sta -> not stable.
NS, I1 -> converge to the same community composition.
I2, I3, M1, M2 -> All pertubation converge to the same community. ASV1 dominant. 
6.1 Stabilization
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% orden_deseado)
taxa<-unique(df_filtered$taxon)
paleta<-hue_pal()(length(taxa))
names(paleta)<-taxa
paleta["ASV1"]<-"purple"
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = orden_deseado), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
6.2 NS
lista_NS <- c(orden_deseado, NS)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_NS)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_NS), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
6.3 I1
lista_I1 <- c(orden_deseado, I1_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I1)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I1), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
6.4 I2
lista_I2 <- c(orden_deseado, I2_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I2)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I2), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
6.5 I3
lista_I3 <- c(orden_deseado, I3_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I3)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I3), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
6.6 M1
lista_M1 <- c(orden_deseado, M1_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_M1)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_M1), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
6.7 M2
lista_M2 <- c(orden_deseado, M2_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_M2)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_M2), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
7 Community 13
Sta -> correct.
NS -> ?
I1 -> possible contamination by ASV1.
I2, I3, M1, M2 -> look good. 
7.1 Stabilization
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% orden_deseado)
taxa<-unique(df_filtered$taxon)
paleta<-hue_pal()(length(taxa))
names(paleta)<-taxa
paleta["ASV1"]<- "purple"
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = orden_deseado), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
7.2 NS
lista_NS <- c(orden_deseado, NS)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_NS)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_NS), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
7.3 I1
lista_I1 <- c(orden_deseado, I1_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I1)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I1), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
7.4 I2
lista_I2 <- c(orden_deseado, I2_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I2)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I2), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
7.5 I3
lista_I3 <- c(orden_deseado, I3_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I3)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I3), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
7.6 M1
lista_M1 <- c(orden_deseado, M1_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_M1)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_M1), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
7.7 M2
lista_M2 <- c(orden_deseado, M2_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_M2)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_M2), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
8 Community 17
8.1 Stabilization
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% orden_deseado)
taxa<-unique(df_filtered$taxon)
paleta<-hue_pal()(length(taxa))
names(paleta)<-taxa
paleta["ASV1"]<-"purple"
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = orden_deseado), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
8.2 NS
lista_NS <- c(orden_deseado, NS)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_NS)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_NS), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
8.3 I1
lista_I1 <- c(orden_deseado, I1_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I1)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I1), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
8.4 I2
lista_I2 <- c(orden_deseado, I2_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I2)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I2), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
8.5 I3
lista_I3 <- c(orden_deseado, I3_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I3)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I3), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
8.6 M1
lista_M1 <- c(orden_deseado, M1_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_M1)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_M1), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
8.7 M2
lista_M2 <- c(orden_deseado, M2_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_M2)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_M2), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
9 Community 18
Sta -> not stable.
NS, I1 -> converge to the same community composition. NS last day has different ASVs
I2-> even ASV1 established in the community but there is no secretion of pyoverdine.
I3, M1, M2 -> converge to the same community. ASV1 dominant. 
9.1 Stabilization
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% orden_deseado)
taxa<-unique(df_filtered$taxon)
paleta<-hue_pal()(length(taxa))
names(paleta)<-taxa
paleta["ASV1"]<-"purple"
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = orden_deseado), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
9.2 NS
lista_NS <- c(orden_deseado, NS)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_NS)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_NS), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
9.3 I1
lista_I1 <- c(orden_deseado, I1_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I1)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I1), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
9.4 I2
lista_I2 <- c(orden_deseado, I2_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I2)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I2), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
9.5 I3
lista_I3 <- c(orden_deseado, I3_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I3)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I3), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
9.6 M1
lista_M1 <- c(orden_deseado, M1_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_M1)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_M1), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
9.7 M2
lista_M2 <- c(orden_deseado, M2_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_M2)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_M2), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
10 Community 20
10.1 Stabilization
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% orden_deseado)
taxa<-unique(df_filtered$taxon)
paleta<-hue_pal()(length(taxa))
names(paleta)<-taxa
paleta["ASV1"]<-"purple"
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = orden_deseado), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
10.2 NS
lista_NS <- c(orden_deseado, NS)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_NS)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_NS), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
10.3 I1
lista_I1 <- c(orden_deseado, I1_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I1)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I1), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
10.4 I2
lista_I2 <- c(orden_deseado, I2_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I2)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I2), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
10.5 I3
lista_I3 <- c(orden_deseado, I3_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I3)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I3), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
10.6 M1
lista_M1 <- c(orden_deseado, M1_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_M1)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_M1), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
10.7 M2
lista_M2 <- c(orden_deseado, M2_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_M2)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_M2), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
11 Community 21
Sta -> correct.
NS -> ?
I1, I2, I3, M1, M2 -> converge to the same community. ASV22 (Enterobacter) 
11.1 Stabilization
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% orden_deseado)
taxa<-unique(df_filtered$taxon)
paleta<-hue_pal()(length(taxa))
names(paleta)<-taxa
paleta["ASV1"]<-"purple"
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = orden_deseado), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
11.2 NS
lista_NS <- c(orden_deseado, NS)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_NS)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_NS), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
11.3 I1
lista_I1 <- c(orden_deseado, I1_5, I1_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I1)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I1), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
11.4 I2
lista_I2 <- c(orden_deseado, I2_5, I2_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I2)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I2), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
11.5 I3
lista_I3 <- c(orden_deseado, I3_5, I3_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_I3)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_I3), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
11.6 M1
lista_M1 <- c(orden_deseado, M1_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_M1)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_M1), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)
11.7 M2
lista_M2 <- c(orden_deseado, M2_6)
df_plot <- df_filtered %>%
filter(Sample %in% lista_M2)
ggplot(df_plot, aes(x = factor(Sample, levels = lista_M2), y = Count, fill = taxon)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = taxon, y = Count),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "black", # puedes usar "white" si el fondo es oscuro
size = 2,
show.legend = FALSE # evita que aparezca en la leyenda también
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
scale_fill_manual(values=paleta)+
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
labs(
x = "Muestra",
y = "Porcentaje de lecturas",
fill = "Taxon (nivel_valor)"
)