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高密度遗传图谱构建

已有 8533 次阅读 2015-2-2 12:02 |系统分类:科研笔记| SNP, 遗传图谱, carthagene

高密度SNP图谱的构建,如果基因型数据缺失不是太多还好,太多的话构建出的图谱质量不是太好。

我使用的软件是carthagene,我认为比mapmaker,joinmap要好用,当然这个要看个人习惯和研究的内容(初次使用的话有学习成本),如果标记数量较少,用什么都可以,如果标记数量较多,成千上万,建议使用此软件。

下面我对使用到的命令做个记录,详细的大家请参考官方文档。学术交流联系:shengweima@icloud.com

文件格式是mapmaker格式

data type ri self

133 33 0

*Xbarc1022 AAAAABAABABABAAABBAAAAAABAAABABAAABBBB-ABAAAAAAAABABABBBBAAABBABBABBBBABABBAABBABAAABAAAAAAAAABAABAABAAABBBAABBAAABBABBAAABBBAABBBABB

*Xbarc148 AB-ABABBAABA-AB-BBBAAAAB-BABBBBBBAAAABBABBABBBAAA-AABBABBAAAAAABBBBBBAAABABBAABABAAB--AABA-AAB-ABBBBBBBABBB--BA-ABABAB-ABB-A-----AABA


dsload 1A.txt       #载入数据,载入成功,会返回群体信息

{1 ri self 644 133 /export/apps/carthagene-1.2.3-Linux-x86_64/1A/1A.txt}

group 0.3 3.0     # Let’s try this with a 30cM distance threshold and a 3:0 LOD threshold:

groupget 1          # 数字1 代表 group id ,这里我们选择 第一个 group

mrkselset [groupget 1]    #选择作图的标记,这里选择第一个group所有的标记


mrkdouble       #检测共分离标记


mrkmerges     #合并共分离的标记

mrkselget      #选择作图的标记,即合并(共分离的标记只保留一个)


mrklod2p    #计算两点lod值

sem       #利用


nicemapl

nicemapd

bestprintd  #打印当前最好的候选图谱 即寻找the best loglikelihood (最大似然值),负数,数字越小越大



build   15  #构建15张候选图谱

bestprintd  # 打印15张中最好的一张图谱 ,

annealing 100 100 0.1 0.9   #检测标记的order,如果不是最佳打印“+”,并且将调整图谱保存

bestprintd    #打印调整之后的最佳图谱

greedy 2 0 5 25 0 # 同annealing 作用差不多,试图再次寻找最佳图谱


flips 6 1 1  # The usual method of flipping markers inside a window (ripple  command in mapmaker) is called flips  in CarthaGene. It takes 3

parameters: the size of the flipping window, a printing threshold on the difference of loglikelihood with the best map and a last flag that says if the flips command must be reiterated if a better map is found. Here we will use a window of 6 markers, all maps whose loglikelihood is better or within 1.0 LOD unit of the loglikelihood of the best map will be printed and the flips command will be reiterated on the new improved map if such a map is found.  最大不要超过10,和mapmaker中ripple(compare)一样,太大计算很大,花的时间很长。

polish     #We can see again the ‘double” markers effect (with 0:0 LOD differences). Otherwise, all markers seems to

be relatively firmly placed with high LODs, all above 2:1 .  也是检测标记顺序的一种方法


bestprintd  # 打印最好图谱,可以与上面每个命令运行完之后的最佳图谱比较,看看差别在哪。


至此,作图基本完成,这只是最基本的几个命令,其他命令请参考详细的帮助文件。


cgsave 1a.tcl    #保存工作状态,下次直接 source 1a.tcl即可上次运行时的结果或者继续运行程序
















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