linux中主成分分析软件,基于全基因组snp数据进行主成分分析（PCA）

现将如何基于全基因组的SNP数据进行PCA分析流程记录下来：

1)全基因组snp数据格式为 .vcf

2)利用vcftools软件进行格式转换(Linux系统下：进入 /vcftools_0.1.13/cpp

路径后，会注意有个文件vcftools是别样颜色):

./vcftools --vcf tmp.vcf --plink --out tmp

此时会生成两个文件：tmp.ped 和 tmp.map

3)利用plink软件进行数据格式转换(Linux系统下：下载plink软件，进入 /plink-1.07-i686 路径下 ,

运行：chmod a+x plink ,此时会发现plink文件变了颜色，接下来运行下一行)：

./plink --noweb --file tmp --make-bed --out tmp

注意，输入文件和输出文件都不需要文件名的后缀，此时生成3个文件：tmp.bed，tmp.bim 和 tmp.fam

4)利用gcta软件进行pca构建(Linux系统下：下载gcta软件，进入 /gcta 路径下 , 运行：chmod a+x

gcta ,此时会发现gcta文件变了颜色，接下来运行下一行)：

4.1 ./gcta --bfile tmp --make-grm --autosome --out tmp

此时生成一个文件：tmp.grm.gz

4.2 ./gcta --grm tmp --pca 3 --out pcatmp

此时生成两个文件：pcatmp.eigenval 和 pcatmp.eigenvec

5)将生成的pcatmp.eigenvec用文本编辑器打开，在最上面加入一行：1 2 pc1 pc2

pc3(之间以空格隔开)，保存

6)打开R软件

6.1 输入文件：a

header=TRUE)

6.2 绘散点图：plot(a$pc1,a$pc2, pch=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10),

col=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) ,

main="pca",xlab="pc1",ylab="pc2")

6.3 添加图例： legend("bottomleft",

c("CL","IN","GZ","DA","PP","YN","DX","JY","NP","SL"),

pch=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10), col=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10))

文件 > 另存为 > Jpeg or Tiff

EIGEN

GROUP

oldpar

plot(EIGEN[,3],EIGEN[,4],col=c("red","blue")[GROUP$group],xlab="PC1",ylab="PC2");grid()

plot(EIGEN[,3],EIGEN[,5],col=c("red","blue")[GROUP$group],xlab="PC1",ylab="PC3");grid()

plot(EIGEN[,4],EIGEN[,5],col=c("red","blue")[GROUP$group],xlab="PC2",ylab="PC3");grid()

par(oldpar)

转自：http://www.bioask.net/question/238

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