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SNP数据的AMOVA分析 和 Mantel分析

SNP数据的AMOVA分析 和 Mantel分析

作者: 铃_0d92 | 来源:发表于2022-03-30 10:05 被阅读0次

    AMOVA分析

    1 将 VCF 转换为 arp 格式,定义population

    PGDspider软件


    vcf to arp.png

    2 导入Alrequin 并定义group

    Arlequin_set_group.png

    3 starting 开始运算

    结果见 XX.res里的 XX.xml文件。

    二 ** Mantel分析**

    1 计算地理距离:

    方法a: 利用GenALEx v.6.503将经纬度转换为地理距离


    Mantel.png

    方法b:

    #根据经纬度,计算样方间实际的地理距离
    geo <- data.frame(df$Longitude, df$Latitude)
    d.geo <- distm(geo, fun = distHaversine)       #library(geosphere)
    dist.geo <- as.dist(d.geo)
    

    2 计算遗传距离:Fst/(1-fst)

    3 计算生态距离

    require(graphics)
    x <- read.csv("bio.csv",header=T)
    head(x)
    dist(x)
    

    4 进行Mantel并绘图

    library(ggplot2)
    library(ggpubr)
    setwd("E:/yl_gene/nuclear/Mantel/")
    df <- read.csv('gene_geogr_envir.csv', header= TRUE)###3列,依次是两两遗传距离、生态距离和地理距离
    ggplot(data=df, aes(x=geo, y=gen))+geom_point(size=3)+stat_smooth(method="lm",se=FALSE)+stat_cor(data=df, method = "pearson")
    
    ###偏相关
    install.packages("ppcor")
    library(ppcor)
    IBD.PART=pcor.test(x = df$gen, y = df$geo, z = df$env, method = 'spearman')
    IBE.PART=pcor.test(x = df$gen, y = df$env, z = df$geo, method = 'spearman')
    结果中的estimate即相关系数r
    

    嘻嘻嘻,夹杂私货:谢谢我亲爱的思琪师姐和仲淼小仙女教我
    参考:https://www.modb.pro/db/137833

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