群体结构分析：用 phylip 构建进化树

用 phylip 构N-J树

在 linux 系统，可以用 conda 安装 phylip 软件

1. 将 SNP 文件转换为 phylip 格式

用 tassel 的格式转换功能将 plink 格式转为 phylip 格式。
另外有一个脚本可以将 vcf 格式转换为 phylip ，vcf2phylip.py

run_pipeline.pl -Xmx50G -plink -ped snp.ped -map snp.map -export snp.phy -exportType Phylip_Inter

2. 构建进化树

构建进化树需要先将序列比对好，因为 SNP 文件都是根据参考基因组比对过的，所以不用再次比对。
phylip 在命令行中可以根据提示输入参数，也可以用含有参数的文本导入参数。
phylip 构树需要用到四个程序，按顺序运行：

1. `seqboot`：重抽样，生成随机样本。参数文本:`seqboot.bar`

$ cat seqboot.par
snp.phy
R #选择bootstrap
1000 #设置bootstrap的值，即重复的replicate的数目，通常使用1000或者100，注意此处设定好后，后续两步的M值也为1000或者100
Y #yes确认以上设定的参数
9 #设定随机参数，输入奇数值。$ seqboot < seqboot.bar
$ mv outfile seqboot.out

注意：参数文本的第一行为输入文件，且后面不能跟注释

2. `dnadist`：计算距离矩阵，最耗时，几千个SNP可能需要1天甚至数天。参数文本`dnadist.par`

$ cat dnadist.par
seqboot.out
T #选择设定Transition/transversion的比值
2 #比值大小
M #修改M值
D #修改M值
1000 #设定M值大小
2 #将软件运行情况显示出来
Y #确认以上设定的参数$ dnadist < dnadist.par
$ mv outfile dnadist.out

3. `neighbor`: Neighbor-Joining 建树。参数文本：`neighbor.par`

$ cat neighbor.par
dnadist.out
M
1000 #设定M值大小
9 #设定随机数，输入奇数值
Y #确认以上设定的参数$ neighbor < neighbor.par
$ mv outfile neighbor.out
$ mv outtree neighbor.tree

4. `consense`：将多重树汇总成一个。参数文本：`consense.par`

$ cat consense.par
neighbor.tree
#确认以上设定的参数
Y$ consense < consense.par
$ mv outfile consense.out
$ mv outtree consense.tree

可视化

可以用iTOL（收费了）、EvolView（经常登不上）、ggtree（美观易用，推荐）、Figtree等。

参考：https://blog.csdn.net/g_r_c/article/details/8869494

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用 phylip 构N-J树

1. 将 SNP 文件转换为 phylip 格式

2. 构建进化树

1. `seqboot`：重抽样，生成随机样本。参数文本:`seqboot.bar`

2. `dnadist`：计算距离矩阵，最耗时，几千个SNP可能需要1天甚至数天。参数文本`dnadist.par`

3. `neighbor`: Neighbor-Joining 建树。参数文本：`neighbor.par`

4. `consense`：将多重树汇总成一个。参数文本：`consense.par`

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2. dnadist：计算距离矩阵，最耗时，几千个SNP可能需要1天甚至数天。 参数文本dnadist.par

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