Genalex6.2软件使用方法
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Genalex6.2软件使用方法

这是一款Excel加载宏软件,在群体遗传多样性分析和居群分析等方面非常的便捷。

1.软件下载和安装。在官网上下载最新版本,最新版Genalex6.5适用更大数据量的表格数据。(http://biology-assets.anu.edu.au/GenAlEx/Download.html)解压后无需安装,先打开Excel表格,文件菜单下选择打开,?#19994;紾enalex6.2的xla文件,点击打开。

 

会弹出对话框

选择启用宏,弹出欢迎界面。

加载成功以后显示如下图。

 

2.数据格式整理。

数据格式如下图所示,需要?#24471;?#30340;是Genalex6.2可识别多种数据格式,如每个标?#20405;?#26377;1列的单倍体?#38382;?#30340;数据,二进制的数据和多?#20540;任?#22522;因基因的数据,以及每个标记有2列的二倍体?#38382;?#30340;数据。建议尽可能整理成二倍体格式的数据,因为进行居群分析的时候,有些计算单倍体格式的数据无法进?#23567;?#32570;失数据用“-1”表示,基因型可以用“0”“1”二进制的格式,?#37096;?#20197;用“1”“2”“3”“4”这样的数据表示,但是有1234的时候不可以有0,否则软件会报错。亚群的材料数不能为1,否则软件会报错。如果格式?#32454;?#25353;照下图进行设置,软件仍然报错,请检查标记基因型区内是否有空单元格、空格的单元格,缺失数据表示是否正确,标记数目和标记名称数目,材料数目和材料编号数目,亚群数目和亚群编号数目,亚群材料数相加是否与材料数目总和一致。

 

 

3.Frequency计算。在GenAlEx下拉菜单选择Frequency,弹出如下界面。

格式正确的话,会自动识别位点数目、材料数目、亚群数目以及各亚群材料数目。Data Format根据实?#26159;?#20917;进行选择。选择之后点击OK,进入下个界面。

根据分析目的选择需要分析的选项。这一步主要分析每个位点在各亚群的?#20219;?#22522;因?#24503;剩?#27599;个亚群的特有的?#20219;?#22522;因(Private Alleles)和亚群间Nei遗传距离分析等。点击OK,运行出结果,如下图所示?#26469;?#20026;allele frequency by population (AFP), summary of private alleles by population (PAS) 和 Loci with private Alleles (PAL)。亚群间的Nei遗传距离必须利用二倍体格式数据计算。

 

AFP

 

PAS

 

PAL

 

 

 

 

4.哈温平衡分析。数据必须使用共显性的二倍体格式数据。

点击OK之后会运行出结果。如下图所示,有两个结果文件分别命名为HW和HWS,HW为哈温平衡检测的详细结果,HWS是哈温平衡检测的概况。

 

HW

HWS

 

5.分子遗传变异方差分析(AMOVA)。进行AMOVA分析需要二倍体格式数据输入,可以从原始数据raw data开?#25216;?#31639;,?#37096;?#20197;先计算遗传距离(Genetic Distance, GD)分析。如图所示,在GenAlex菜单选择Distance—>Genetic。

 

计算完Genetic Distance之后,会生成遗传距离矩阵,保存在GD工作簿里。从GD工作簿或者原始数据开始进行AMOVA分析。

 

根据数据类型选择好之后,点击OK,弹出界面如下图所示。PhiPT就是群体分化系数,有的文章中使用Fst来表示,即群体间分化系数。

 

点击OK之后,会出现两个工作簿,一个命名为PhiPT,保存了AMOVA分析的结果表格,群体分化系数PhiPT及其显著性P值和基因流Nm,一个命名为PhiPTP,保存亚群两两间的群体分化系数。

 

PhiPT工作簿

 

PhiPTP工作簿

 

 

6.二维主坐标分析(PCA)。PCA分析仍然需要先计算遗传距离,如上一节所述,计算得到遗传距离矩阵(保存在GD文件)之后,在GD文件里,选择PCA?#38382;?#35774;置对话框,选择Color Code Pops可用不同颜色标识出不同亚群的材料。点击OK运?#23567;?/span>

 

结果如图所示,可以得到排前三的主坐标解释变异的百分比、二维主坐标散点图、6个主坐标、特征向量和PCA矩阵。散点图可以与STRCTURE分析、聚类分析一起参?#35745;?#20272;群体遗传结构,PCA矩阵可以作为协方差矩阵,替代Q矩阵,在Q+K+MLM混合线性模型关联分析中作为协方差消除假阳性关联。

 


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