1、测试数据下载

链接：https://pan.baidu.com/s/1EfffExvtxZYI1QLuxUZQ_g

提取码：5wfe

数据为plink 格式数据test.map、test.ped ；

一共包含三个品种，DOR、GMM、SUN各20个样本。

2、使用plink将测试数据转化为二进制：

plink --file test --make-bed --out test

生成文件结果如下：

3、运行admixture软件 

for i in $(seq 5);do admixture --cv test.bed $i|tee $i.log;done

命令解释：

seq 5 : 生成1 2 3 4 5自然数，为假设的祖先数目

--cv：进行交叉错误率验证 

tee $i.log: 记录命令运行过程

运行结果如下：

4、查看交叉错误率验证结果

命令如下：

grep CV *.log

结果如下，可见k等于3时交叉错误率最小：

对交叉验证错误进行可视化，首先生成可读文件：

grep CV *.log|awk '{print NR","$NF}' >ce.csv

利用R进行绘图，命令如下：

mydat <- read.csv("ce.csv",header = F,as.is = T,stringsAsFactors = F)

png("ce.png",width = 7000,height = 7000,pointsize = 160)

plot(mydat$V1,mydat$V2,type = "o",col = "red",pch = 19,xlab = "K",ylab = "Cross-validation error", lwd.ticks=10,font.axis=2,cex.lab=1.2,lwd = 10,cex.axis=1.2,font.lab=2)

box(which="plot",col="black",lwd=18)

dev.off()

绘图结果：

5、利用k等于3的结果进行绘图，命令如下：

mydat=read.table("test.3.Q")

barplot(t(as.matrix(mydat)), col=rainbow(3),cex.axis=1.5,font.axis = 2, lwd.ticks=3,yaxt="n",lwd.axis = 5,space = 0,xaxt = "n")

axis(1, at=c(10.5,30.5,50.5),labels = c("DOR","GMM","SUN"), tck = -0.015,tick = F, cex.axis=1.6,font = 2, lwd.ticks = 2.5,lwd = 2.7)

axis(2, at=seq(0,1.0,0.2), tck = -0.015, cex.axis=1.45,font = 2, lwd.ticks = 2.5,lwd = ) mtext(side = 2,"Ancestry",cex = 1.5,font = 2,line = 2.7)

绘图结果：