LD衰减距离指的是，当平均LD系数衰减到一定大小(最大值的一半/0.5以下）的时候，对应的物理距离。通常用LD衰减距离来描述LD衰减速度。LD衰减速度越快，即衰减距离越小，说明该群体遗传多样性越高；LD衰减速度越慢，通常驯化程度越高，选择强度越大，导致遗传多样性下降。
LD系数衰退速度会受到不同因素的影响而有所不同。常见的因素包括：
1）物种类型LD存在的本质是两个位点的连锁遗传导致的相关性。但这种相关性理论上会随着世代的增加、重组次数的增加而不断下降。所以，那些繁殖力强、时代间隔短的物种（例如，昆虫），其LD衰减的速度是非常快的。例如在家蚕和野蚕群体中，LD系数下降到最大值的1/2仅仅需要46bp和7bp的距离
2）群体类型相同物种的不同群体，由于其遗传背景不同，LD衰减速度也存在很大的差异。驯化选择，会导致群体遗传多样性下降，位点间的相关性（连锁程度）加强。所以，通常驯化程度越高，选择强度越大的群体，LD衰减速度是最慢的。例如，栽培稻比野生稻通常更大的LD衰减距离。类似的，自然选择、遗传漂变导致的群体遗传多样性下降，也会减慢LD衰减的速度。
3）在染色体的位置染色体不同区域的LD衰减距离而是不同的。通常着丝粒区更难重组，所以LD衰减更慢。而基因组上那些受选择的区域相比普通的区域，LD衰减速度也是更慢的。
下载软件：PopLDdecay
git clone https://github.com/BGI-shenzhen/PopLDdecay.git
chmod 755 configure
./configure
计算每个亚群的LD
~/PopLDdecay/bin/PopLDdecay -InVCF Filter.snp.vcf -SubPop 1-population.txt -OutStat p1.stat -MaxDist 1000
~/PopLDdecay/bin/PopLDdecay -InVCF Filter.snp.vcf -SubPop 2-population.txt -OutStat p2.stat -MaxDist 1000
~/PopLDdecay/bin/PopLDdecay -InVCF Filter.snp.vcf -SubPop 3-population.txt -OutStat p3.stat -MaxDist 1000
~/PopLDdecay/bin/PopLDdecay -InVCF Filter.snp.vcf -OutStat all.stat -MaxDist 2000
#-SubPop 群体ID信息，一行一个ID
#-OutStat 输出文件
#-MaxDist 两个SNP间的最大距离，默认是300kb,最大不超过5mb
创建draw.list
#上一步生成的文件的绝对路径 以及去掉后缀的文件名
/home/ug0797/data/test-fst/test2/p1.stat.gz p1
/home/ug0797/data/test-fst/test2/p2.stat.gz p2
/home/ug0797/data/test-fst/test2/p3.stat.gz p3
画图
~/PopLDdecay/bin/Plot_MultiPop.pl -inList draw.list -output draw -bin1 5000 -bin2 50000
# -bin1 -bin2设置的大一点，曲线会更平滑!
image.png
发现不止1000kb
用ggplot画
用poplddecay画图时会返回有以下内容的文件，前两列是画图所需的的数据
image.png
其中列名#Dist、Mean_r^2在R语言中无法识别，所以首先要改列名
修改列名(draw_p*就是poplddecay画图后生成的文件）
colnames(draw_p1)[1]<-'Dist'
colnames(draw_p1)[2]<-'Mean_r.2'
colnames(draw_p2)[1]<-'Dist'
colnames(draw_p2)[2]<-'Mean_r.2'
colnames(draw_p3)[1]<-'Dist'
colnames(draw_p3)[2]<-'Mean_r.2'
删除最后一行数据(只画到1000kb)
draw_p1 <- draw_p1[-22,]
draw_p2 <- draw_p2[-22,]
draw_p3 <- draw_p3[-22,]
添加分组信息
Group=("G1")
data1=data.frame(draw_p1,Group)
View(data1)
Group=("G2")
data2=data.frame(draw_p2,Group)
View(data2)
Group=("G3")
data3=data.frame(draw_p3,Group)
将三组数据合并
library(dplyr)
total_data<-dplyr::bind_rows(data1,data2,data3)
ggplot画图
p <- ggplot(data=total_data,aes(x=Dist/1000,y=Mean_r.2,colour=Group))+geom_line()+labs(y=expression(r^{2}),title="LD decay")+
xlab("Distance")+theme_bw()+xlim(0,1000)+ylim(0,0.6)#xlim,ylim设置轴范围
p<- p+theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))#使主标题居中
p
image.png
基础知识参考文章：
https://links.jianshu.com/go?to=http%3A%2F%2Fwww.omicshare.com%2Fforum%2Fthread-878-1-1.html
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