基因流分析流程

上传人:好** 文档编号:100461998 上传时间:2019-09-23 格式:DOCX 页数:6 大小:310KB
返回 下载 相关 举报
基因流分析流程_第1页
第1页 / 共6页
基因流分析流程_第2页
第2页 / 共6页
基因流分析流程_第3页
第3页 / 共6页
基因流分析流程_第4页
第4页 / 共6页
基因流分析流程_第5页
第5页 / 共6页
点击查看更多>>
资源描述

《基因流分析流程》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基因流分析流程(6页珍藏版)》请在金锄头文库上搜索。

1、基因流计算文档说明一 基因流大小估算群体结构模式是海岛结构模式,基因流在群体间是随机的、均一的而且群体也要达到漂变-迁移平衡,迁移个体来自所有其他群体中随机的一个遗传变异群体。该模型的基本思想是假设个群体分化为无限多个亚群体,亚群体在空间呈离散分布,每个亚群体接受一小部分来自整个群体的迁移个体。迁移率与迁移基因频率在任一世代内假设为常数。岛屿模型中的Nm为每代迁入的有效个体数,即基因流的估计值。其计算公式为:Nm=1-Fst4FstWright, S. The genetical structure of populations. Ann Eugen, 1951. 15(4): p. 323-

2、54.二 长期基因流流向计算采用MIGRATE-N软件中Bayesian inference的策略估算群体间基因流流向,对于群体A和群体B之间基因流流向来说,存在四种可能的模型:1)基因流在A和B之间双向流动;2)基因流从A流向B;3)基因流从B流向A;4)两者为同一群体。该软件通过分别计算前三种模型的marginal likelihood值,再转换为Bayes Factors进行比较来确定各模型的可能性。(1) 软件运行命令/share/nas1/zhougang/soybeans/migrate/migrate-3.6.4/bin/bin/migrate-n parmfileparmfil

3、e为参数文件,具体设置详见(3)。(2) 输入文件格式MIGRATE-N软件支持多种输入格式,但此类软件运行时间均非常漫长,在利用检测到的全基因组SNP作基因流流向估计时,为减少运行时间,我们通常把所有位点SNP连成DNA序列来进行运算,在此我们仅介绍DNA序列模式的输入文件格式:第一行:分为4列数据信息,第一列留空,第二列为群体数目,第三列为位点数目,第四列为数据注释;第二行:列数与位点数目等同,每列为该位点所含碱基数;第三行:群体1信息,列出群体内个体数及群体名字;第四行起:每个位点该群体内个体信息。 (3) 运行参数主要为parmfile参数文件的设置,该设置可以在命令行中修改,也可以直

4、接采用文本编辑器直接编辑。 设置输入输出文件路径上图中1和7分别为输入输出路径设置选项,也可在parmfile文件中直接对infile和outfile行进行更改。 选择需要分析的模型:图中选项8即为模型选择项,三种不同模型选择如下图示意,*表示计算,0表示忽略,因此选项值*表示模型一;*0*表示模型二,*0*表示模型三,而*00*则不进行任何计算,该选项也可在parmfile文件中直接对custom-migration行进行更改。 运行参数选择主要设置选项:10,更改迭代次数,默认5000,次数越大越好,但运行时间也相应增加,建议最少10,000次以上;12,重复计算,默认关闭,建议设置3-5

5、次为佳;13,heating选项,默认关闭,建议打开,直接采用其打开后的heating的参数。以上参数也可在parmfile文件long-sample、replicate及heating行中修改,如:long-sample=100000,replicate=YES:3,heating=YES:0:1.000000,1.500000,3.000000,1000000.000000。注意:在命令行窗口中,所有参数设置完成后,必须输入W生成parmfile文件才会保存所有参数,在parmfile文件中修改则直接保存即可。(4) 结果输出每个模型分别计算后,均可输出pdf结果文件,也可直接用文本编辑器

6、打开同名文件提取结果,主要为Thermodynamic integration值和Harmonic mean值,Thermodynamic integration值有两个,分为1a和1b,简单来说1a, 1b(Thermodynamic integration)就是采用heating参数后的结果,而2(Harmonic mean)是没有采用heating参数的结果;1a, 1b之间的区别是作者认为1b采用了贝赛尔曲线从而获得了更好地结果。要统计各个模型的可能性,要转换为Bayes Factors进行比较,我们现在结果中的数值是marginal likelihood值,BF = Explog(P

7、(D|thisModel) - log(P(D|otherModel)。举例来说,我有一组1b的结果三个模型的marginal likelihood值分别为-3,-2,-1,那么我们先取常数e-3,e-2和e-1的值,然后这三个值相加每个值与和的比值就是每个模型的可能性。通常来说,因为我们输入的SNP序列会较长,计算得到的值负数太小,要是取e的负几十万次方根本无法计算,所以不好算这个P值,但是可以简单的知道互相之间的可能性大小,值越大,概率越大,即e-1 e-2 e-3。(5) 结果解释因为我们采用的算法是基于coalescent model,这个模型得到的结果,跟平时的解释是相反的,因为co

8、alescent model在时间上是从现在到过去,而正常情况下,我们解释都从过去到现在,也就是说,从现在到过去,是有popB流向popA,那么从过去到现在就是从popA流向popB。Beerli, P. and M. Palczewski. Unified framework to evaluate panmixia and migration direction among multiple sampling locations. Genetics, 2010. 185(1): p. 313-26.三 近期基因流计算BayesAss软件被用来计算近期基因流,主要流程参数如下:(1) 软件运

9、行命令/share/nas1/zhougang/soybeans/BA3-3.0.3/BA3 -v -s 5339 -i 50000000 -b 5000000 -n 500 -o result/NDSD_nonFD.1.out examples/NDSD_nonFD.haplotype.1 -a 0.55 -m 0.15 -f 0.06(2) 输入文件格式第一列为个体名称,第二列为群体名称,第三列为位点名称,第四第五列为双倍体基因组基因型。(3) 软件参数选择以下参数供参数:-v 屏幕输出详细计算过程;-s 随机种子初始数,可为任意整数,在重复运算时,可设置不同的种子数来验证结果;-i 迭代

10、次数,设置越大越好,但同样会延长计算时间;-b burning数,丢弃开始部分的迭代计算结果;-n 选择迭代结果,每隔n个选择一个用于后续参数计算;-o 输出结果路径-a,-m,-f 混合模型参数,分别表示等位基因频率、近交系数和基因流频率,数值为0到1之间,此三个参数依照不同数据集需特异调整,如:上图为运算过程中间结果输出,%accepted后括号中第1、3、4列数值即由此三个参数分别控制,建议这三列数值为0.2-0.6之间为佳。(4) 结果输出结果输出文件可用文本编辑器打开,示例如下:Migration Rates下面mij即为每一代群体i从群体j中迁移过来的个体比率。Rannala B, Yang Z (2003) Bayes estimation of species divergence times and ancestral population sizes using DNA sequences from multiple loci. Genetics 164: 16451656.

展开阅读全文
相关资源
正为您匹配相似的精品文档
相关搜索

最新文档


当前位置:首页 > 办公文档 > 往来文书

电脑版 |金锄头文库版权所有
经营许可证:蜀ICP备13022795号 | 川公网安备 51140202000112号