snp数据PCA分析

1.质控和LD过滤

1.1 质控:删除信息缺失严重的个体和位点

plink2 --vcf zy_bsz-bi.vcf  --mind 0.10 --maf 0.05 --geno 0.05 --hwe 0.0001 \

--out zy_bsz_fi  --recode vcf-iid \

--allow-extra-chr --set-missing-var-ids @:# \

--keep-allele-order

--mind 0.10  去除基因型丢失率大于10%的个体样本：

--geno 0.05  大于95%的个体都具有的变异位点才保留，其他去除：

--maf 0.01    次等位基因频率，频率较低的第二等位基因的频率（防止假阳性）。

--hwe 0.0001 保留符合Hardy—Weinbery 的变异位点

1.2 LD过滤:降低连锁程度

plink2 --vcf zy_bsz_fi.vcf \

--indep-pairwise 50 10 0.2 \   #滑窗口50 bp、步长10bp 删除LD大于0.2的SNP对中一个,可换

--out tmp.ld --allow-extra-chr \

--set-missing-var-ids @:#

plink2 --vcf zy_bsz_fi.vcf \

--extract tmp.ld.prune.in \

--out all.LDfilter --recode vcf-iid \

--keep-allele-order --allow-extra-chr \

--set-missing-var-ids @:#

2.用plink 进行pca分析

参考 群体遗传中基于SNP的PCA分析

plink2 --vcf LD_filter_56_0.2.vcf --pca 10 --double-id --allow-extra-chr -out 56_02pca

###--pca 10表示降维为10维

### 个体少时，强制执行  --bad-freqs

plink2 --vcf zy_bsz.vcf --pca 3 --double-id --allow-extra-chr -out bsz_zy_pca --bad-freqs

2.1. 生成两个文件

(1) XX.eigenval 特征值（比如10维会生成10个数字：A1、A2、A3......A10)。

第一主成分的解释变量 = A1 / (A1+A2+A3+.....A10)

(2) XX.eigenvec 用于画图的文件

XX.eigenvec 需手动加上第一行，name group PC1 PC2 PC3......（可在notepad+里将短空格转换为/t（即tab键），然后将其copy到csv文件里。）

notepad+处理细节

4.R作图

####PCA

setwd("E:/yangling02/East_Asia/PCA/56_pca_02/")

df=read.csv("56_02_pca.csv",header=T)

library(ggplot2)

library(scatterplot3d)

color <- c("orange","palevioletred3","pink","black","blue","grey","purple")

df$group=factor(df$group)

colors <- color[as.numeric(df$group)]

p=ggplot(data=df,mapping=aes(PC1,PC3,color=colors))

p+geom_point(color=colors)#+geom_text(label=paste(df$name),color=colors)

p=df

pp=scatterplot3d(p[,3:5], color=colors, angle=65, pch=16,type="h",axis = TRUE,label.tick.marks = TRUE,xlab="PC1(22.2%)",ylab="PC2(15.4%)",zlab="PC3(11.1%)")

legend("right", legend=levels(p$group), col=c("orange","palevioletred3","pink","black","blue","grey","purple"), pch=16, xpd=T, horiz=F)#

text(pp$xyz.convert(p[,3:5]),labels=p$name,cex=0.8,col = colors,adj=c(1,-1,font=2))#给散点加文字，adj让文字在点上

3 GCTA法 

GCTA: https://cnsgenomics.com/software/gcta/