遗传多样性软件 GenAlex 使用说明 |
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GenAlex GenAlex下载地址 GENALEX软件是Peakall和Smouse研究出的一种在 Microsoft Excel程序中运行的跨操作系统平台的居群遗传分析软件包，它可以对共显性数据、单倍体数据和二元数据进行分析。GENALEX还提供了一系列基于频率的分析。例如GENALEX可进行F统计检验、Nei’s遗传距离和地理距离的同一性检验以及偏性分布的检验。基于距离的计算如 AMOVA分析、相关性PCA分析、Mantel检验等。该软件包还提供了 20多种不同的图表总结数据已经辅助检测。除此之外，序列信息和基因型数据可以方便地在相关软件中转化格式(李欣，2008)。 1. 软件初步了解相关文献引用一万七千多，666，下载GenAlEx 6.503 版本，This version offers access to all GenAlEx options via the Excel Ribbon, while at same time remaining backwards compatible with previous Windows versions of Excel. genalex为excel扩展宏插件，直接在excel里即可运行。并直接读取excel文件，将结果生成新的表格。关于在数据的输入格式参考 quick start 文档, 前三行为数据相关信息，包括位点数，样本数，种群数，每个种群的样本数等 第一列为样本编号，样本编号建议单字母加位数相等数字 ，第二列为种群编号。C4开始为数据。使用Parameters功能前确认以下 软件对数据的要求 荧光ssr的结果为一下形式，除此以外，软件也可使用其他类型数据，比如，repeat 的 次数. 荧光ssr结果实例说明 2. 软件功能与参数 2.1 Parameters menu从数据中识别参数值，包括，位点数，种群数等并自动插入到第一行，就不需要在第一行手动输入这些参数值了 2.2. Data menu对数据进行编辑处理，根据样本 种群 id 进行排序等，根据种群名称提取此种群样本并形成新sheet,其他功能参照手册 2.3. Frequency Based Statistical Procedures menu 2.3.1 Frequency计算summary statistics。包括 Sample Size, No. Alleles, No. Effective Alleles, Information Index, Observed Heterozygosity, Expected and Unbiased Expected Heterozygosity, and Fixation Index。 参数计算较简单，结果文件中有部分参数的计算公式，群体基础上的平均等位基因数没有表现出计算方法。目前只熟悉了 等位基因频率相关、AMOVA、主成分分析 。也都是一键操作。 2.3.1.1 计算所有位点的的遗传多样性信息 如果计算所有位点的的遗传多样性信息，需要将所有样本数据视为一个群体。怎么样把已划分为多个群体的样本重新划分为一个群体呢，a,重新更改原始数据文件夹，将第二列即群体名称列更改为一个相同的名称，b，Genalex中操作，将所有样本视为一个群体，即更改Pops数量，重新添加每个不同的群体数量，当前群体数量为1，整个1个群体数量为42. 更改为一个群体经过测试，更改原始数据文件中群体列或直接在软件中操作，结果是一样的 如果原始数据中选择以下参数， 参数 会得到以下结果，即每个引物的具体参数值 HFP 不同位点的遗传多样性参数数值的平均值就是这个群体的遗传多样性参数数值 所有位点平均值计算 Fis FiT FST 分别表示近郊系数 fisFis = (Mean He - Mean Ho) / Mean He F = Fixation Index = (He - Ho) / He = 1 - (Ho / He) 如果只有一个群体是无法计算Fis的，比如位点a在群体1 、2、3共三个群体的平均 he ho 就可以计算Fis,Fis描述的是不同的群体之间的一些信息。当只有一个群体是是固定系数？ 2.3.1.2 不同群体间的遗传多样性方法参照2.3.3.1 ,只是将蒋样本视为分为多个群体 2.3.1.3 AMOVA之间选择Distance based下的AMOVA，确认群体个数及样本量，并选择合适参数，或者选择所有 参数，看哪一个是自己需要的结果。其中Fst sheet中是需要的AMOVA结果，结果也会有Fst 及NM的值， Fst的值与Gnepop得到 的结果数字大小差别不大， amova参数amove 结果中 55% Within Indiv, 40% Among individ, 5% Among pops什么意思 答1. Variation within individuals compares molecular markers within the same individual plant (for some reason), whereas among individuals compare two different plants in the same population. 2. There are three levels because there must be three factors in the AMOVA, or two factors considered individually and have been crossed or nested as well. 3. There are at least two populations since population is a factor, but variation due to this factor is very low (5%). 就是个体内，比较的个体内不同位点，的变异。 个体间比较的是，同一群体间不同个体间的差异 2.3 DISTANCE BASED 2.3.1 PCA 需要先计算遗传距离，然后选择合适的PCOA method, pcoa 选项The first two methods are based on the covariance matrix and latter two on the distance matrix。 但是软件的结果仅仅呈现个体的情况，没有使用封闭图形进行聚类，可能需要使用genalex的计算结果使用其他软件进行画图。 文献中的pca图 也有的文献是直接用的genalex的结果图 Analysis of Population Structure and Genetic Diversity in Rice Germplasm Using SSR Markers: An Initiative Towards Association Mapping of Agronomic Traits in Oryza Sativa 在PCA图中做圈圈标注，需要提前设置分组，在R中使用geom_encircle画图,先画出各个样本的点，然后使用不同分组中的点（同一种群等）进行画圈。参见 pca画圈 2.3.2 MantelMantel下有多个选项，paried为得到两个矩阵之间关系，Multi为多个矩阵之间的互相关系，Compare 为一个矩阵与其他矩阵之间。一般paried可得到遗传距离与遗传多样性之间的关系， image.png此需要2个表格，样本之间的地理距离矩阵与遗传距离矩阵表格，地理距离矩阵表格可根据经纬度计算，遗传距离矩阵根据ssr数据得到，然后在Mantel里选择2个矩阵表格即可。关于经纬度格式可使用creat先生成一个随机的合格数据格式的数据 image.png 如果是通过经纬度来计算地理距离矩阵，矩阵中的某两项的数值是单位为km的距离，手册里也有写，在google earth 里测量的距离与软件得到的距离相似。一般论文中的这个距离矩阵是经过转换的 image.png 地理距离转换 |
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