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基因型数据绘制PCA图和聚类分析图
2024-11-10 17:06

用PCA做为GWAS的协变量,相当于将品种结构考虑进去。它类似将不同品种作为协变量,或者将群体结构矩阵Q作为协变量。

基因型数据绘制PCA图和聚类分析图

下面看一下利用基因型SNP数据进行PCA计算,以及可视化的分析。

很多软件可以分析PCA,这里介绍一下使用plink软件和R语言,进行PCA分析,并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。

绘制后的图如下:

2-D PCA图:

图片解释,将每个品种用不同的颜色表示,同时绘制置信区间圆圈,X坐标是PC1,解释24.9%的变异,Y坐标是PC2,解释10.61%的变异。可以看到,三个品种在PCA图里面分的比较开,C品种的有两个A和B的点,应该是异常数据。

3-D PCA图:

图片解释,将每个品种用不同的颜色表示,X坐标是PC1,解释24.9%的变异,Y坐标是PC2,解释10.61%的变异,Z坐标是PC3,解释1.02%的变异。可以看到,三个品种在PCA图里面分的比较开,C品种的有两个A和B的点,应该是异常数据。

基因型数据:

共有3个品种A,B,C,共有412个个体。其中:

SNP个数为:41013

计算思路:

1,对数据进行清洗,将其转化为0,1,2的形式

2,计算G矩阵

3,计算PCA的特征向量和特征值

4,根据特征值计算解释百分比

5,根据特征向量和品种标签,进行PCA的绘制

绘制代码如下:

首先,使用plink命令,将基因型数据转化为012的raw格式:

结果生成plink.raw文件。

然后使用R语言,计算PCA,并绘制PCA图。

聚类分析思路:

1,计算个体的亲缘关系矩阵G矩阵

2,因为数据太多,随机选择100个,用于聚类

默认的作图,太挤。

画圈图:

可以看到,A,B,C三个品种,可以分开,分得很开。

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