本篇文章給大家分享的是有關(guān)如何使用R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)對(duì)SSR數(shù)據(jù)做主成分分析，小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說(shuō)，跟著小編一起來(lái)看看吧。

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有朋友留言問(wèn)如何對(duì)0,1矩陣做主成分分析（PCA），查了一下參考資料找到了一個(gè)辦法

 首先是準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

示例數(shù)據(jù)來(lái)自于R語(yǔ)言包poppr,csv文件存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)格式如下

 

• 1 位點(diǎn)總數(shù)
• 2 樣本總數(shù)
• 3 群體總數(shù)
• 4、5、6 每個(gè)群體中 的樣本數(shù)以及群體名
• 7 是樣本編號(hào)
• 8 是群體名稱
• 9 是位點(diǎn)編號(hào)
• 10 是0,1型的SSR數(shù)據(jù)

 R語(yǔ)言讀入數(shù)據(jù)

使用到的是R語(yǔ)言的poppr包中的read.genalex()函數(shù)poppr第一次使用需要先安裝

install.packages('poppr')

 

讀入數(shù)據(jù)

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

 

讀入數(shù)據(jù)直接是 genclone object，使用函數(shù)genclone2genind()將其轉(zhuǎn)換成genind object，接下來(lái)使用ade4包中的dudi.pca()函數(shù)做主成分分析

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

 

主成分的結(jié)果存儲(chǔ)在li中

還是認(rèn)為的分個(gè)組，然后做散點(diǎn)圖

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()

 

 

以上是第一種方法，剛剛看到昨天提到的參考資料，原來(lái)和昨天的方法一樣也可以讀入數(shù)據(jù)

 

 

以上就是如何使用R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)對(duì)SSR數(shù)據(jù)做主成分分析，小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿?huì)見(jiàn)到或用到的。希望你能通過(guò)這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

當(dāng)前名稱：如何使用R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)對(duì)SSR數(shù)據(jù)做主成分分析
文章源于：http://jinyejixie.com/article48/ijcdhp.html

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