遺傳多樣性軟件 Powermarker 使用說(shuō)明

powermarker
Liu, K. and S.V. Muse, PowerMarker: an integrated analysis environment for genetic marker analysis. Bioinformatics, 2005. 21(9): p. 2128-2129.
下載地址

如果遇到|

Registered JIT Debugger is not available的問(wèn)題,嘗試卸載已有 .NET Framework 并選擇安裝新的 .NET Framework,安裝.NET Framework是確保當(dāng)前電腦時(shí)間為當(dāng)前時(shí)間。關(guān)于.NET Framework的版本可選擇1.1。打開(kāi)下載的powermarker安裝軟件,要是提示沒(méi)有安裝.NET Framework,會(huì)讓你選擇是否跳轉(zhuǎn)到當(dāng)前需要的.NET Framework版本網(wǎng)頁(yè),安裝.NET Framework后再安裝 powermarker, powermarker的使用需要更改電腦時(shí)間為以前 如2011年。

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軟件已許久沒(méi)有更新,使用時(shí)需要更改電腦時(shí)間,才可以使用

案例
跟著案例操作,順利得到個(gè)體聚類結(jié)果,看來(lái)還是得學(xué)一下ggtree

本次使用主要 是用來(lái)計(jì)算PIC 及建樹(shù)
以下內(nèi)容記錄自手冊(cè)

Chapter 2: Tutorial

2.1 Creating a project

分析前需要先建立project

2.2: Importing a dataset

(1)導(dǎo)入數(shù)據(jù),從文件或剪切板,需要選擇表頭中名稱的類型,即樣本名 種群名與loci 是屬于不同類型標(biāo)簽,樣本和種群名屬于 categorical type, loci屬于
Marker type, 接著指定數(shù)據(jù)文件中缺失數(shù)據(jù),比如確實(shí)等位基因?yàn)? , 就在填寫Missing allele 后填寫0, 軟件會(huì)將0識(shí)別為缺失數(shù)據(jù)。
導(dǎo)入powermarker的文本格式的格式如下,第一列,第二列為樣本id及種群名稱,需要在軟件內(nèi)選擇第一列第二列屬于什么內(nèi)容。

軟件下載后Sample文件夾里有軟件的樣例數(shù)據(jù)可參考
image.png

image.png

其他格式

(2)對(duì)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的編輯
需要選擇數(shù)據(jù)中的表頭類型,選擇數(shù)據(jù)中sample. pop 為categorical類型,點(diǎn)擊column下的表頭然后點(diǎn)擊下方的藍(lán)色類型(Marker等)即可修改數(shù)據(jù)中表頭類型。


txt數(shù)據(jù)導(dǎo)入后

(3) 其他參數(shù)

DataType默認(rèn)選擇第三個(gè), unknown。Missing Values 填寫數(shù)據(jù)中缺失數(shù)據(jù)的表示 ,這里我的數(shù)據(jù)中,0代表確實(shí)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)讀入后,會(huì)以?/?表示缺失數(shù)據(jù)
讀入的結(jié)果

參數(shù)

數(shù)據(jù)導(dǎo)入成功后就可以進(jìn)行分析

2.3: Choosing a subset from the dataset

可計(jì)算Missing proportion,并根據(jù)值篩選子集

2.4: Producing a table of summary statistics

,CERVUS軟件也可以計(jì)算PIC, Powermarker 也可計(jì)算 如下其他參數(shù)

image.png

點(diǎn)擊Analysis-Summary Statistics-General中選擇需要計(jì)算的原始數(shù)據(jù),即可得到包括PIC等參數(shù)的表格。
發(fā)現(xiàn) Genalex與Powermarker的相同參數(shù)結(jié)果相同,Genalex中的Ho是 Powermarker 中的Heterozygosity, Genalex中的He 是Powermarker 中的GeneDiversity

2.4 做聚類

首先是對(duì)數(shù)據(jù)計(jì)算頻率,然后計(jì)算距離,然后建樹(shù),如下圖

image.png

(1)計(jì)算頻率,可選擇Lever,就是之后對(duì)群體或樣本進(jìn)行聚類。并選擇數(shù)據(jù),點(diǎn)擊summit
計(jì)算frequency

(2) 計(jì)算距離,需選擇Methods, 并選擇數(shù)據(jù),點(diǎn)擊summit!
DIstance

(3)選擇建樹(shù)方法,并選擇數(shù)據(jù),點(diǎn)擊summit
建樹(shù)

(4) Bootstrap
結(jié)果是一個(gè)tree list, 用 Phylip,可得到consensus tree
“”The output is a list of trees that can be summarized to obtain a consensus
tree by the program “consensus” in Phylip package (Felsenstein 1993).“”

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