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這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)如何進(jìn)行R語言用DNA序列做主成分的分析，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后對(duì)相關(guān)知識(shí)有一定的了解。
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之前也有人留言問過如何用DNA序列做主成分分析，當(dāng)時(shí)我也不知道，但是大體有一個(gè)思路 就是先比對(duì)，然后把比對(duì)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成通常用的snp數(shù)據(jù)應(yīng)該就可以了，但是也僅限于思路，完全不知道如何操作，今天坐車回家，路上無聊，翻了一下電腦上保存的一些資料，發(fā)現(xiàn)了一個(gè)辦法：可以借助R語言的adegenet包，用到的函數(shù)是fasta2genlight()
The function fasta2genlight extracts SNPs from alignments with fasta format. 從比對(duì)好的fasta文件中提取snp數(shù)據(jù)
adegenet這個(gè)包第一使用需要先安裝，直接運(yùn)行如下命令
install.packages("adegenet")
今天的推文使用的數(shù)據(jù)集是這個(gè)包的內(nèi)置數(shù)據(jù)集，首先是獲取這個(gè)數(shù)據(jù)集的存儲(chǔ)路徑
dfpath<-system.file("files/usflu.fasta",package="adegenet")
dfpath
library(adegenet)
flu<-fasta2genlight(dfpath,chunkSize = 10,parallel = F)
flu
數(shù)據(jù)讀入以后做一些分析就比較容易了
library(ggplot2)
snpposi.plot(position(flu),genome.size = 1700,codon = F)+
theme_bw()
snpposi.plot(position(flu),genome.size = 1700,codon = T)+
theme_bw()
這個(gè)圖如果分面畫成山脊圖的形式可能會(huì)更好看，但是自己目前還不知道如何實(shí)現(xiàn)
snpposi.test(position(flu),genome.size = 1700)
這一步的時(shí)間可能會(huì)比較長
df.pca<-glPca(flu,nf=3)
df.pca.scores<-as.data.frame(df.pca$scores)
df.pca.scores
自己隨便構(gòu)造一個(gè)分組信息，然后用散點(diǎn)圖加置信橢圓的方式展示結(jié)果
df.pca.scores$population<-ifelse(df.pca.scores$PC1>0,"pop1",
ifelse(df.pca.scores$PC2>1,"pop2","pop3"))
library(ggplot2)
ggplot()+
geom_point(data=df.pca.scores,
size=2,
aes(x=PC1,y=PC2,
color=population))+
theme_bw()+
stat_ellipse(data=df.pca.scores,
aes(x=PC1,y=PC2,fill=population),
geom = "polygon",alpha=0.2,lty="dashed",color="black")
關(guān)于如何進(jìn)行R語言用DNA序列做主成分的分析就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。
文章名稱：如何進(jìn)行R語言用DNA序列做主成分的分析
當(dāng)前鏈接：http://fisionsoft.com.cn/article/gjoogh.html
