写在最前面
BLUPF90号称遗传评估领域的三剑客之一(另外另个是 ASREML和DMU), 基因组时代的到来, BLUPF90应该是最先开发了支持基因组数据的模块, 并且里面的基因组数据过滤筛选非常友好, 它还有哪些神奇的功能呢?
- SSGWAS, 之前的GWAS都是基于G矩阵或SNP数据, 现在同时可以利用系谱和SNP信息, 想不想试试SSGWAS呢?
- PCA分析, 之前的PCA都是基于G矩阵或者SNP数据, 想不想试试H矩阵来进行群体划分呢?
- 亲子鉴定, 基因组时代的到来, 用于系谱矫正, 亲子鉴定, 可以试试BLUPF90的seekparents模块, 速度非常快!
- 重复样本和异常样本检查, BLUPF90的模块可以检查样本可能的重复或者异常, 非常好用.
- H逆矩阵的输出与再利用, BLUPF90输出H逆矩阵, 可以很容易在DMU和ASREML中使用
参考文献
http://nce.ads.uga.edu/wiki/lib/exe/fetch.php?media=singlestepblupf90.pdf
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1，ABLUP VS SSGBLUP
传统ABLUP与SSGBLUP的区别在于，原来的A逆矩阵变为了H逆矩阵
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1.1 传统的动物模型计算BLUP值
根据系谱计算A矩阵，然后使用Henderson方程组计算BLUP（EBV值）
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1.2 SSGBLUP计算BLUP值
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2，BLUPF90怎么进行SSGBLUP分析
- RENUMF90进行命令对数据预处理
- BLUPF90进行SSGBLUP的计算（已知方差组分时）
- AIREMLF90进行SSGBLUP方差组分估算（未知方差组分时）
- PREGSF90进行H逆矩阵的计算
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2.1 renumf90预处理数据
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2.2 blupf90计算H矩阵以及育种值
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2.3 pregsf90计算H矩阵
主要作用:
- 根据基因组数据构建G矩阵
- 根据系谱构建A矩阵
- 根据公式构建H逆矩阵
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3, 构建H矩阵的参数设置
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4, 基因组数据的筛选
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5, 亲子鉴定的作用
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6, G矩阵结果数据挖掘
6.1 检测异常个体
G矩阵中,某些个体对角线有较高的值, 有可能这个个体不是群体内的个体, 可能来源其它群体或者家系, 或者call rate值较低.
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6.2 检测重复样本
如果某两个个体的亲缘关系大于0.9, 则表明这两个个体可能是重复样本
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6.3 G矩阵和A22矩阵的关系
G矩阵和A22矩阵是相同个体构建的G矩阵和A矩阵, 他们应该是由很高的相似性. 如果对角线和非对角线相似度较低, 表明是有一些问题的. 需要引起重视, 可能是测序个体ID错误, 可能是数据量较少等等
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6.4 根据基因组数据进行PCA分析
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7, 构建A22矩阵时的高效方法
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可以看出, 构建A22矩阵时, 使用57000系谱数据, 6500测序个体, Tabular用了311s, 内存占用12G, 而Colleau method用了45s, 内存占用322Mb. 使用Colleau方法更合适
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8, 使用BLUPF90构建H逆矩阵输出
如果想要使用DMU, ASREML或者WOMBAT利用blupf90构建好的H逆矩阵, 需要输出Original ID的形式. 然后转化为DMU和ASREML的格式即可.
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如果您对于数据分析，对于软件操作，对于数据整理，对于结果理解，有任何问题，欢迎联系我。
育种数据分析之放飞自我
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