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Admixture使用说明文档cookbook

已有 5920 次阅读 2019-4-25 21:15 |个人分类:数量遗传学|系统分类:科研笔记

软件介绍

基因组选择中, 有时候测量了很多家系,如果想看一下这些家系的分类情况,可以使用软件对其进行分群。一般使用的软件就是STRUCTURE,但是STREUTURE运行速度极慢,admixture凭借其运算速度,成为了主流的分析软件。下面介绍一下admixture的使用方法。

官方网址

Admixture

http://software.genetics.ucla.edu/admixture/download.html
image

软件安装

使用conda进行软件安装.

conda install admixture

安装完成之后, 键入admixture, 显示如下信息, 说明安装成功

(base) [dengfei@localhost test]$ admixture 
****                   ADMIXTURE Version 1.3.0                  ****
****                    Copyright 2008-2015                     ****
****           David Alexander, Suyash Shringarpure,            ****
****                John  Novembre, Ken Lange                   ****
****                                                            ****
****                 Please cite our paper!                     ****
****   Information at www.genetics.ucla.edu/software/admixture  ****

Usage: admixture <input file> <K>
See --help or manual for more advanced usage.

目录

image

1. 快速起步

1.1 下载示例数据

wget http://software.genetics.ucla.edu/admixture/hapmap3-files.tar.gz

下载完成之后, 解压:

tar zxvf hapmap3-files.tar.gz

查看解压后的文件:

(base) [dengfei@localhost admixture]$ ls
hapmap3.bed  hapmap3.bim  hapmap3.fam  hapmap3-files.tar.gz  hapmap3.map

或者在官网上, 下载示例数据: hapmap3-files.tar.gz
image

1.2 admixture支持的格式

  • plink的bed文件或者ped文件

  • EIGENSTRAT软件的.geno格式
    注意:

  • 如果你的数据格式是plink的bed文件, 比如a.bed, 那么你应该包含a.bim, a.fam

  • 如果你的数据格式是plink的ped文件, 比如b.ped, 那么你应该包括b.map

    1.3 选择合适的分群数目k值

    这里你要有一个k值, 如果你不知道你的群体能分为几个类群, 可以做一个测试, 比如从1~7分别分群, 然后看他们的cv值哪个小, 用那个k值.

1.4 运行k=3的admixture

注意, 这里的名称为hapmap3.bed, 而不是hapmap3(不像plink那样不加后缀), 而且没有--file 参数, 直接加plink的bed文件

admixture hapmap3.bed 3

运算结果:

(base) [dengfei@localhost admixture]$ admixture hapmap3.bed 3
****                   ADMIXTURE Version 1.3.0                  ****
****                    Copyright 2008-2015                     ****
****           David Alexander, Suyash Shringarpure,            ****
****                John  Novembre, Ken Lange                   ****
****                                                            ****
****                 Please cite our paper!                     ****
****   Information at www.genetics.ucla.edu/software/admixture  ****

Random seed: 43
Point estimation method: Block relaxation algorithm
Convergence acceleration algorithm: QuasiNewton, 3 secant conditions
Point estimation will terminate when objective function delta < 0.0001
Estimation of standard errors disabled; will compute point estimates only.
Size of G: 324x13928
Performing five EM steps to prime main algorithm
1 (EM)     Elapsed: 0.318    Loglikelihood: -4.38757e+06    (delta): 2.87325e+06
2 (EM)     Elapsed: 0.292    Loglikelihood: -4.25681e+06    (delta): 130762
3 (EM)     Elapsed: 0.29    Loglikelihood: -4.21622e+06    (delta): 40582.9
4 (EM)     Elapsed: 0.29    Loglikelihood: -4.19347e+06    (delta): 22748.2
5 (EM)     Elapsed: 0.29    Loglikelihood: -4.17881e+06    (delta): 14663.1
Initial loglikelihood: -4.17881e+06
Starting main algorithm
1 (QN/Block)     Elapsed: 0.741    Loglikelihood: -3.94775e+06    (delta): 231058
2 (QN/Block)     Elapsed: 0.74    Loglikelihood: -3.8802e+06    (delta): 67554.6
3 (QN/Block)     Elapsed: 0.852    Loglikelihood: -3.83232e+06    (delta): 47883.8
4 (QN/Block)     Elapsed: 1.01    Loglikelihood: -3.81118e+06    (delta): 21138.2
5 (QN/Block)     Elapsed: 0.903    Loglikelihood: -3.80682e+06    (delta): 4354.36
6 (QN/Block)     Elapsed: 0.85    Loglikelihood: -3.80474e+06    (delta): 2085.65
7 (QN/Block)     Elapsed: 0.856    Loglikelihood: -3.80362e+06    (delta): 1112.58
8 (QN/Block)     Elapsed: 0.908    Loglikelihood: -3.80276e+06    (delta): 865.01
9 (QN/Block)     Elapsed: 0.852    Loglikelihood: -3.80209e+06    (delta): 666.662
10 (QN/Block)     Elapsed: 1.015    Loglikelihood: -3.80151e+06    (delta): 579.49
11 (QN/Block)     Elapsed: 0.908    Loglikelihood: -3.80097e+06    (delta): 548.156
12 (QN/Block)     Elapsed: 0.961    Loglikelihood: -3.80049e+06    (delta): 473.565
13 (QN/Block)     Elapsed: 0.855    Loglikelihood: -3.80023e+06    (delta): 258.61
14 (QN/Block)     Elapsed: 0.959    Loglikelihood: -3.80005e+06    (delta): 179.949
15 (QN/Block)     Elapsed: 1.011    Loglikelihood: -3.79991e+06    (delta): 146.707
16 (QN/Block)     Elapsed: 0.903    Loglikelihood: -3.79989e+06    (delta): 13.1942
17 (QN/Block)     Elapsed: 1.01    Loglikelihood: -3.79989e+06    (delta): 4.60747
18 (QN/Block)     Elapsed: 0.85    Loglikelihood: -3.79989e+06    (delta): 1.50012
19 (QN/Block)     Elapsed: 0.851    Loglikelihood: -3.79989e+06    (delta): 0.128916
20 (QN/Block)     Elapsed: 0.851    Loglikelihood: -3.79989e+06    (delta): 0.00182983
21 (QN/Block)     Elapsed: 0.851    Loglikelihood: -3.79989e+06    (delta): 4.33805e-05
Summary: 
Converged in 21 iterations (21.788 sec)
Loglikelihood: -3799887.171935
Fst divergences between estimated populations: 
    Pop0    Pop1    
Pop0    
Pop1    0.163    
Pop2    0.073    0.156    
Writing output files.

会生成两个文件:P,Q

hapmap3.3.P  hapmap3.3.Q

1.5 运算admixture时, 添加误差信息

在命令汇总增加一个参数:-B, 速度会变慢喔.

admixture -B hapmap3.bed 3

会生成三个文件:P,Q,Se

1.6 如果你的SNP数据量很大, 跑的很慢

在选择最佳k值时, 可以将SNP分为子集, 比如50k snp分为50个子集, 每个子集1k SNP, 那么根据子集选择最佳K值, 然后根据最佳的K值去跑所有的SNP

1.7 多线程

如果你有多个线程(processors), 可以添加参数-jn, n为线程的个数, 比如你想用4个线程跑:

admixture  hapmap3.bed 3 -j 4

2. 参考信息

2.1 如何选择合适的K值

可以同时运行多个程序, 每个程序不同的k值, 比如, 想要k值选择1,2,3,4,5, 可以写为:

 for K in 1 2 3 4 5; do admixture --cv hapmap3.bed $K | tee log${K}.out; done

这样跑完之后, 会生成几个out文件,

hapmap3.1.P  hapmap3.1.Q  hapmap3.2.P  hapmap3.2.Q  hapmap3.3.P  hapmap3.3.Q  hapmap3.4.P  hapmap3.4.Q  hapmap3.5.P  hapmap3.5.Q log1.out  log2.out  log3.out  log4.out  log5.out

使用grep查看*out文件的cv error(交叉验证的误差)值:

grep -h CV  *.out
(base) [dengfei@localhost admixture]$ grep -h CV *out
CV error (K=1): 0.55248
CV error (K=2): 0.48190
CV error (K=3): 0.47835
CV error (K=4): 0.48236
CV error (K=5): 0.49001

可以看出, K=3时, CV error最小

2.2 如何绘制Q的图表

使用R语言

ta1 = read.table("hapmap3.3.Q")
head(ta1)
barplot(t(as.matrix(ta1)),col = rainbow(3),
        xlab = "Individual",
        ylab = "Ancestry",
        border = NA)

image

2.3 我需要根据LD去掉一些SNP么?

admixture不考虑LD的信息, 如果你想这么做, 可以使用plink

比如, 这里根据plink 的bed文件进行LD的筛选

plink  --bfile hapmap3 --indep-pairwise 50 10 0.1

这里的过滤参数的意思是:

  • 50, 滑动窗口是50

  • 10, 每次滑动的大小是10

  • 0.1 表示R方小于0.1

然后将其转化为bed文件:

plink  --bfile hapmap3 --extract plink.prune.in --make-bed --out prunedData

结果输出过滤后的文件为:

prunedData.bed  prunedData.bim  prunedData.fam

使用过滤后的文件, 从新运行admixture:

for K in 1 2 3 4 5 ; do admixture --cv prunedData.bed $K | tee log${K}.out;done
(base) [dengfei@localhost ld-test]$ grep -h CV *out
CV error (K=1): 0.52305
CV error (K=2): 0.48847
CV error (K=3): 0.48509
CV error (K=4): 0.49404
CV error (K=5): 0.49828

可以看出K=3, cv error最小, 因此选择k=3

作图:

ta1 = read.table("prunedData.3.Q")
head(ta1)
barplot(t(as.matrix(ta1)),col = rainbow(3),
        xlab = "Individual",
        ylab = "Ancestry",
        border = NA)

image

3. 其它

其它见官方的pdf文档



如果您对于数据分析,对于软件操作,对于数据整理,对于结果理解,有任何问题,欢迎联系我。

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