使用R语言用DNA序列做主成分分析（PCA）的简单小例子
使用R语言用DNA序列做主成分分析（PCA）的简单小例子
用户7010445
发布于 2021-02-05 14:50:49
发布于 2021-02-05 14:50:49
代码可运行
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之前也有人在公众号 留言问过如何用DNA序列做主成分分析，当时我也不知道，但是大体有一个思路 就是先比对，然后把比对的数据转换成通常用的snp数据应该就可以了，但是也仅限于思路，完全不知道如何操作，今天坐车回家，路上无聊，翻了一下电脑上保存的一些资料，发现了一个办法：可以借助R语言的
adegenet包，用到的函数是fasta2genlight()
fasta2genlight()函数的只要作用
The function fasta2genlight extracts SNPs from alignments with fasta format. 从比对好的fasta文件中提取snp数据
下面开始实际操作
adegenet这个包第一使用需要先安装，直接运行如下命令
install.packages("adegenet")
今天的推文使用的数据集是这个包的内置数据集，首先是获取这个数据集的存储路径
dfpath<-system.file("files/usflu.fasta",package="adegenet")
dfpath
加载包读入数据
library(adegenet)
flu<-fasta2genlight(dfpath,chunkSize = 10,parallel = F)
flu
数据读入以后做一些分析就比较容易了
首先是看一下snp位点在染色体上的分布密度
library(ggplot2)
snpposi.plot(position(flu),genome.size = 1700,codon = F)+
theme_bw()
image.png
还可以划分不同的密码子位置
snpposi.plot(position(flu),genome.size = 1700,codon = T)+
theme_bw()
image.png
这个图如果分面画成山脊图的形式可能会更好看，但是自己目前还不知道如何实现
还能够检测snp在染色体上是否分布均匀
snpposi.test(position(flu),genome.size = 1700)
这一步的时间可能会比较长
接下来是做主成分分析了
df.pca<-glPca(flu,nf=3)
df.pca.scores<-as.data.frame(df.pca$scores)
df.pca.scores
自己随便构造一个分组信息，然后用散点图加置信椭圆的方式展示结果
df.pca.scores$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")
image.png
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原始发表：2021-02-03，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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