使用R语言对SSR数据做主成分分析（PCA）的一个简单小例子

昨天的推文介绍了使用R语言对比对后的DNA序列做主成分分析的一个简单小例子，推文下有朋友留言问如何对0,1矩阵做主成分分析（PCA）查了一下参考资料找到了一个办法

参考资料的链接

• 1、 https://cran.r-project.org/web/packages/poppr/vignettes/poppr_manual.html
• 2、https://popgen.nescent.org/startMicrosatellite.html

首先是准备数据

示例数据来自于R语言包poppr,csv文件存储，数据格式如下

image.png

• 1 位点总数
• 2 样本总数
• 3 群体总数
• 4、5、6 每个群体中 的样本数以及群体名
• 7 是样本编号
• 8 是群体名称
• 9 是位点编号
• 10 是0,1型的SSR数据

R语言读入数据

使用到的是R语言的poppr包中的read.genalex()函数poppr第一次使用需要先安装

代码语言：javascript复制

install.packages('poppr')

读入数据

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library(poppr)
mydf<-read.genalex("rootrot.csv")
mydf
mydf1<-genclone2genind(mydf)

读入数据直接是 genclone object，使用函数genclone2genind()将其转换成genind object，接下来使用ade4包中的dudi.pca()函数做主成分分析

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mydf1.pca<-dudi.pca(mydf1,scannf = F,nf=2)
mydf1.pca.scores<-mydf1.pca$li

主成分的结果存储在li中

还是认为的分个组，然后做散点图

代码语言：javascript复制

mydf1.pca.scores$Pop<-ifelse(mydf1.pca.scores$Axis1>0,"pop1","pop2")
library(ggplot2)
ggplot(mydf1.pca.scores,aes(x=Axis1,y=Axis2)) 
  geom_point(aes(color=Pop)) 
  stat_ellipse(aes(x=Axis1,y=Axis2,fill=Pop),
               geom="polygon",
               alpha=0.2,
               lty="dashed",
               color="black") 
  theme_bw()

image.png

以上是第一种方法，刚刚看到昨天提到的参考资料，原来和昨天的方法一样也可以读入数据

image.png

image.png

明天的推文再继续这部分内容吧！

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