【原】如何安裝GWAS分析軟件R包：GAPIT

育種數(shù)據(jù)分析 2021-11-18

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「太長不看版」

在R中運行下面命令即可安裝成功PAPIT軟件。

# 安裝GAPIT軟件做GWAS分析
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
  install.packages("BiocManager")
source("http:///GAPIT/GAPIT.library.R")
source("http:///GAPIT/gapit_functions.txt")

1. GAPIT官網(wǎng)

張志武老師實驗室的網(wǎng)頁：http://www./GAPIT/

GAPIT說明文檔：http://www./GAPIT/gapit_help_document.pdf

2. GAPIT安裝

「錯誤的做法」

install.packages("GAPIT")

「報錯：」

> install.packages("GAPIT")
Installing package into 'C:/Users/dave/Documents/R/win-library/4.0’
(as 'lib’ is unspecified)
Warning in install.packages :
  package 'GAPIT’ is not available for this version of R

A version of this package for your version of R might be available elsewhere,
see the ideas at
https://cran./doc/manuals/r-patched/R-admin.html#Installing-packages

因為GAPIT不在CRAN上面，所以上面命令是錯誤的。

「正確的做法」

參考說明文檔里的用法，在R中，運行下面命令：

source("http:///GAPIT/GAPIT.library.R")
source("http:///GAPIT/gapit_functions.txt")

就可以安裝了。

「注意，這兩條命令會下載安裝一些包，默認安裝就行。下面將解決一些常見的報錯?！?/strong>

「我的版本：」

R：R4.0.3
windows 10

3. 安裝報錯信息

3.1 Bioconductor 用BioManager

載入需要的程輯包：scatterplot3d 錯誤: With R version 3.5 or greater, install Bioconductor packages using BiocManager; see https:///install 此外: Warning messages: 1: In library(package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE, logical.return = TRUE,  :   不存在叫'LDheatmap’這個名字的程輯包 2: In library(package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE, logical.return = TRUE,  : 錯誤: With R version 3.5 or greater, install Bioconductor packages using BiocManager; see https:///install
「解決方法：安裝BioManager軟件」
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))   install.packages("BiocManager")
然后再運行命令即可成功：
source("http:///GAPIT/GAPIT.library.R") source("http:///GAPIT/gapit_functions.txt")
3.2 LDheatmap包找不到
「解決方法：」
install.packages("nloptr") install.packages("LDheatmap")
3.3 snpStats包安裝錯誤
「解決方案：」
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))     install.packages("BiocManager") BiocManager::install("snpStats")
「運行成功，沒有報錯，說明安裝成功！」
> source("http:///GAPIT/GAPIT.library.R") 載入需要的程輯包：ape 載入需要的程輯包：compiler 載入需要的程輯包：EMMREML 載入需要的程輯包：Matrix 載入需要的程輯包：scatterplot3d > source("http:///GAPIT/gapit_functions.txt")
4. 測試GAPIT
# test GAPIT #Import data from Zhiwu Zhang Lab myY <- read.table("http:///GAPIT/data/mdp_traits.txt", head = TRUE) myGD=read.table(file="http:///GAPIT/data/mdp_numeric.txt",head=T) myGM=read.table(file="http:///GAPIT/data/mdp_SNP_information.txt",head=T) source("http:///GAPIT/GAPIT.library.R") source("http:///GAPIT/gapit_functions.txt") #GWAS with five methods myGAPIT_MLM <- GAPIT(   Y=myY[,c(1,3)], #fist column is individual ID, the third columns is days to pollination   GD=myGD,   GM=myGM,   PCA.total=3,   model=c("GLM", "MLM", "CMLM", "FarmCPU", "Blink"),   Multiple_analysis=TRUE)
經(jīng)過一段時間的運行，結(jié)束后，我們可以在工作目錄中查看運行的GWAS分析結(jié)果。
「結(jié)果文件：」
「結(jié)果預覽：」
這個軟件很強大，很友好，很值得學習使用！
感覺有用，關(guān)注我吧！
「公眾號：育種數(shù)據(jù)分析之放飛自我」