生物信息群体遗传学数量遗传或生统

qpAdm进行群体结构估计

2021-04-22  本文已影响0人  DumplingLucky

qpAdm是一种统计工具,是ADMIXTOOLS包中的一个程序,用于研究历史涉及两个或多个源人口之间混合的人口的祖先。使用qpAdm,可以确定适合感兴趣群体的种群历史的合理混合物模型,并计算可归因于模型中每个源种群的祖先的相对比例。
qpAdm分析案例:


qpAdm用到了f4统计量:
f4统计量简介:假设有A、B、C、D四个个体,代表四个类群,aj/bj/cj/dj分别是该类群在位点j的参考基因组基因频率(reference allele frequency),总位点J个。分母是用来将统计量正态化的,类群x可以左右选择,对好的是选择与感兴趣类群关系较近的population。
f4统计量公式

1. 基因型文件

EIGENSTRAT格式文件:详细参考here

/data/qpAdm/popgen_qpAdm_test_190120.geno
/data/qpAdm/popgen_qpAdm_test_190120.ind
/data/qpAdm/popgen_qpAdm_test_190120.snp

2. 样本群体文件

f4统计中“左侧”和“右侧”样本列表都是一个简单的文本文件,每行包含一个样本名称。 在EIGENSTRAT格式输入的基因型数据中,群体名称与.ind文件第三栏中的条目匹配。 “右”群体列表包括与“左”人群相距遥远但相关的外群(outgtoup)。 “左侧”群体列表包括感兴趣的群体。 对于qpAdm,左边群体中的第一个是混合模型的目标样本,其余的作为目标的参考群体。

target="Corded_Ware_Germany"
refs="Yamnaya_Samara LBK_EN"
og1s="Mbuti Natufian Onge Iran_N Villabruna Mixe Ami Nganasan Itelmen"

echo ${refs} | sed s/" "/"\n"/g > left1.pops
echo ${target} ${refs} | sed s/" "/"\n"/g > left2.pops
echo ${og1s} | sed s/" "/"\n"/g > right.pops

3. 准备参数文件

genotypename: <qpWave_qpAdm_test>.geno
snpname: <qpWave_qpAdm_test>.snp
indivname: <qpWave_qpAdm_test>.ind
popleft: left1.pops
popright: right.pops
details: YES
maxrank: 7

在默认设置下,程序只使用在左侧或右侧总体中均不缺失的SNP。 设置为allsnps:YES时,将使用测试中包括的四个总体中存在的SNP计算每个f4统计量。

4. 运行程序

qpAdm -p test2.par > qpAdm.test2.log

5. 解读qpAdm日志文件

日志文件显示qpAdm的主要结果:混合系数估算值和标准误差:

best coefficients:     0.765     0.235
Jackknife mean:      0.764524556     0.235475444
      std. errors:     0.034     0.034

error covariance (* 1000000)
      1133      -1133
     -1133       1133

下一块展示了建议的混合模型及其所有“子模型”的模型拟合度量(即p值):

    fixed pat  wt  dof     chisq       tail prob
           00  0     7    31.536     4.95055e-05     0.765     0.235
           01  1     8    75.490     3.93452e-13     1.000    -0.000
           10  1     8   389.320               0     0.000     1.000
best pat:           00      4.95055e-05              -  -
best pat:           01      3.93452e-13  chi(nested):    43.954 p-value for nested model:     3.36113e-11

参考:
https://comppopgenworkshop2019.readthedocs.io/en/latest/contents/05_qpwave_qpadm/qpwave_qpadm.html

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