Rqtl2是Rqtl的加強更新版，可以更好地處理高維數(shù)據(jù)和復雜的群體設計，對于圖形輸出也有了較強的改善。

0.功能概述

Rqtl2所有功能的簡單描述在以下鏈接：
https://kbroman.org/qtl2/pages/rqtl2_functions.html
主要包括：

• Data import
• Data subsetting
• Combining data
• Genotype reconstruction
• Genotype imputation
• Kinship matrix calculations
• Marker maps
• QTL analysis
• QTL summaries
• Data diagnostics
• Data summaries
• QTL plots
• Diagnostic plots
• SNP/gene databases
• Utility functions
• Boring print functions
  ……

R/qtl2支持的群體有BC，F(xiàn)2，DH，RIL等，但是要注意，不支持CP群體?。?/p>

• genotype
  第一行為標記的名稱，第一列為個體名稱，中間為標記。這里的標記名稱要與圖譜中的標記順序一致。

  
  
  genotype.csv

• map
  圖譜文件中主要記錄標記在圖譜上的位置，第一列為標記名稱，第二列為連鎖群，第三列為標記在連鎖群上的位置。

  
  
  map.csv

• phenotype
  表型數(shù)據(jù)文件中第一行為表型名稱，第一列為個體名稱，要與基因型文件中順序一致。

  
  
  phenotype.csv

1.R/qtl格式轉R/qtl2格式

R/qtl格式在下面鏈接中介紹過，如果已經(jīng)準備好了R/qtl格式，那么可以直接通過R/qtl2的convert2cross2()函數(shù)直接進行轉換：
1.QTL定位：Rqtl—— Single-QTL analysis - 簡書 (jianshu.com)

> library('qtl')
> listeria.a <- read.cross("csv", ".", "gen.csv")
> library('qtl2')
> qtl2data<-convert2cross2(listeria.a)

這種方法的好處是，直接將genotype，phenotype和map三個文件同時整理好。

2.VariantAnnotation

R包VariantAnnotation主要用于遺傳變異注釋、計算氨基酸編碼變化、預測編碼結果等。利用genotypeToSnpMatrix()函數(shù)可以將VCF格式轉化為qtl2()所需的基因型格式。
說明書：https://www.rdocumentation.org/packages/VariantAnnotation/versions/1.18.5

> if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
  install.packages("BiocManager")
> BiocManager::install("VariantAnnotation")
> library('VariantAnnotation')

報錯缺什么就裝什么，直到調用成功。

> vcf <- readVcf("genotype.snp.vcf")

vcf

> snp.matrix <- genotypeToSnpMatrix(vcf, uncertain = FALSE)
> snp.matrix.transposed <- t(as(snp.matrix$genotypes, "character"))
> write.table(snp.matrix.transposed, "SNP_matrix_test.csv", sep="\t")

snp matrix

以上步驟只解決了genotype的問題，還需要再手動整理map和phenotype。

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