重测序分析（11）群体进化分析之structure分析

Structure分析

Structure分析使用了与进化树和PCA截然不同的算法，所以能够解决后两者不能解决的问题。先预设群体由若干亚群(k=n)构成,通过模拟算法找出在k=n的情况下，最合理的样本分类方法。最后再根据每次模拟的最大似然值，找出最适用这群体的K值。反映遗传变异在物种或群体的分布，推断群体数目，判断某个体属于哪个群体，基于不同算法的分析软件有STRUCTURE、ADMIXTURE、fastSTRUCTURE、TeraStructue等。

PCA和树的不足：
1、群体应该划分为几个亚群
2、群体间基因交流的程度
3、某个个体的混血程度

数据和软件准备

软件：plink、admixture、pophelper（R包）
数据：all.LDfilter.vcf（之前构建进化树时已经过滤好的文件）

参考脚本

准备admixture的bed输入文件

plink --vcf  ./all.LDfilter.vcf   \
--make-bed --out all  --allow-extra-chr  \
--keep-allele-order 
#生成文件all.bed、all.bim、all.fam

运行admixture（2-4K值）

admixture --cv -j2 all.bed 2 1>admix.2.log 2>&1
admixture --cv -j2 all.bed 3 1>admix.3.log 2>&1
admixture --cv -j2 all.bed 4 1>admix.4.log 2>&1
#生成结果Q矩阵、all.nosex（Q矩阵的没有行名，对应的行名在上一步的all.fam中）

画图

#把Q矩阵整理到一个文件中
mkdir Q_result
cp  ./*.Q   Q_result
#pophelper包作图
Rscript  ./pophelper.R  result  all.nosex  pophelper

结果图

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