家系劃分，也算是將親緣關(guān)系近的放在一起，作為一個(gè)家系。因此是可以使用系譜構(gòu)建的親緣關(guān)系A(chǔ)矩陣，進(jìn)行聚類分析，然后可視化，然后挑選家系的。

如果沒有系譜，也可以根據(jù)不同的表型，進(jìn)行相關(guān)分析，得到相關(guān)系數(shù)矩陣，然后進(jìn)行家系劃分的。當(dāng)然，這個(gè)就比較扯，因?yàn)殚L(zhǎng)得像不一定是一個(gè)家系，而家系默認(rèn)為是有親緣關(guān)系的。

那怎么辦？

可以檢測(cè)基因型數(shù)據(jù)，就可以根據(jù)G矩陣進(jìn)行聚類分析，家系劃分的。

道理都是相通的，很有意思。

概念定義

共祖系數(shù)：共祖系數(shù)為概率fAB，表示一個(gè)來(lái)自個(gè)體A，另一個(gè)來(lái)自個(gè)體B的兩個(gè)同源基因（或等位基因）在系譜上是一致或相同的概率，也就是說來(lái)自同一祖先基因的概率，

相關(guān)系數(shù)： 是2倍的共祖系數(shù)

近交系數(shù)： 近交系數(shù)（inbreeding coefficient）是指根據(jù)近親交配的世代數(shù)，將基因的純化程度用百分?jǐn)?shù)來(lái)表示即為近交系數(shù)，也指?jìng)€(gè)體由于近交而造成異質(zhì)基因減少時(shí)，同質(zhì)基因或純合子所占的百分比也叫近交系數(shù)，個(gè)體中兩個(gè)親本的共祖系數(shù)。

如果系譜構(gòu)建好的A矩陣，如何進(jìn)行家系劃分呢？

1. 數(shù)據(jù)格式：矩陣

包括行號(hào)和列號(hào)

2. 熱點(diǎn)圖+聚類

# 熱點(diǎn)圖
heatmap(Amat)

3. 縱向聚類圖1

# 橫向聚類1
library(amap)
clu <- hclusterpar(Amat)
plot(clu,sub="",hang = -1,xlab = NA,ylab = NA,main = NA)

4. 縱向聚類圖2

# 橫向聚類
library(cluster)
agnx <- agnes(Amat,method = "complete")
pltree(agnx)

5. 橫向聚類圖

# 縱向聚類
dagn  <- as.dendrogram(as.hclust(agnx))
plot(dagn, horiz = TRUE, center = TRUE,
     nodePar = list(lab.cex = 0.6, lab.col = "forest green", pch = NA))

6. 拓展：家系劃分

關(guān)于拓展，你有什么想到的呢？

如果根據(jù)系譜，構(gòu)建A矩陣，然后將相關(guān)的個(gè)體提取出來(lái)，劃分家系，這不就是聚類分析靈活的例子么？

如果根據(jù)基因組信息，構(gòu)建G矩陣或者H矩陣，然后將感興趣的個(gè)體提取出來(lái)，劃分家系，指導(dǎo)育種選配，不也是一個(gè)方向么？

然后題目就構(gòu)成了：如何利用系譜信息進(jìn)行家系劃分并可視化

上面是之前的思路，現(xiàn)在實(shí)現(xiàn)了用G矩陣劃分家系了，實(shí)踐效果很好，下面介紹一下思路：

1，構(gòu)建G矩陣，可以是GCTA，可以是GEMMA，可以是ASRGenomics，也可以是R編程，都可以。

2，標(biāo)準(zhǔn)化矩陣，因?yàn)镚矩陣會(huì)有偏，比如為負(fù)數(shù)，比如對(duì)角線小于1，這里可以將對(duì)角線標(biāo)準(zhǔn)化為1，負(fù)值變?yōu)?，相當(dāng)于用G相關(guān)系數(shù)矩陣代替

3，全同胞，考慮到孟德爾隨機(jī)誤差，可以設(shè)置范圍0.3~0.6，提取相關(guān)符合的個(gè)體對(duì)

4，分組，如果出現(xiàn)了一次，就劃分到同一個(gè)家系中

5，家系間計(jì)算平均相關(guān)系數(shù)，如果比較接近，也可以考慮合并家系

下一篇分享一下具體代碼。

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