plink软件初体验3--计算样本杂合度和SNP位点杂合度
1、首先 ，我们通过plink软件对一个包含8个样本和8个SNP位点的模拟数据进行分析 ，旨在对比其计算杂合度的准确性 。在模拟的ped和map数据中，我们着手计算每个样本的杂合度 ，这通过plink的het选项实现 。F值的计算公式显示 ，F值越小，样本的杂合度越高 ，F值越大 ，纯合度越显著。
2 、对SNP和Indel数据集进行处理，仅保留二等位点，过滤缺失率（549904位点中的2827014可能位点） ，进行基因型填充 ，脚本内容在此省略 。合并SNP 、Indel和SV数据集，计算LD R2值 ，推荐使用特定链接中的详细指南进行操作 ，该过程相对快速 。
3、观测杂合度是随机抽取的两个样本的等位基因不相同的概率。预期杂合度值（He）根据Nei（1978），He值的范围从0（说明无多态性）到1（说明无限多个等位形式具有相同的频率 ，是个极限值 。
4 、fastStructure是一种快速算法 ，用于从大型SNP基因型数据中推断人口结构 。它基于后推理的变异贝叶斯框架，并以Pythonx编写 ，是Structure的经典加强版。fastStructure在生物conda源上提供安装 ，推荐从conda进行安装。
5 、我们有三种方法得出P值： 第一种：查表，利用自由度和X 2 查看对应的P值； 第二种：利用R 第三种：利用Excel中函数CHIDIST ， 求P值 可知 ，P = 728338e-10，不符合卡方分布，拒绝零假设 ，接受备择假设 ，证明该等位基因与病例相关 。对于复杂的性状，后期继续进一步分析 。
6、Hardy-Weinberg规则虽然依赖一系列假设 ，如随机交配 、无选择 、不重叠的世代等 ，但在很大程度上准确无误。一个SNP在种群中不符合Hardy-Weinberg比例通常被视为基因分型存在问题 。此规则还揭示了遗传多样性测量方式，如计算杂合SNP比例（杂合度heterozyosity） 。进一步讨论 ，考虑SNP总数及其在染色体上的排列。
PLINK电力猫是什么?
其实PLINK电力猫有很多的定义 ，但是大部分的解释都差不多，我总结了几种PLINK电力猫的解释 ，你看看能否看懂；又名电力网络桥接器 ，是一种把网络信号调制到电线上，利用现有电线来解决网络布线问题的设备 。目前 ，电力猫作为第三代网络传输设备 ，不仅具有网线的高速稳定也具备无线网络的移动便捷 。应用范围较广，IPTV、监控同样适用。
用电力线通信，成本极低 。直接使用现有的电力网就可以将网络接入每个家庭 ，减少了在基础网络上的投资 ，由此可以使用户上网便宜，价格低 。通过电力线 ，可实现整个家庭的电器与网络一体化 ，推动家庭电器数字化的普及。在前几年，电力线上网还是比较热的 ，国内有影响的是北京中电飞华公司等 。
PLC的英文全称是Power Line Communication ，即电力线通信 。
PLINK是什么意思?
1、这是没有同步讯号的意思。汽车导航具有GPS全球卫星定位系统功能，让人在驾驶汽车时随时随地知晓自己的确切位置。汽车导航具有的自动语音导航 、最佳路径搜索等功能让您一路捷径 、畅行无阻 ，集成的办公、娱乐功能让人轻松行驶 、高效出行 。
2 、snp等位基因3个 ，plink怎么分析单核苷酸多态性（singlenucleotidepolymorphism，SNP） ，主要是指在基因组水平上由单个核苷酸的变异所引起的DNA序列多态性 。它是人类可遗传的变异中最常见的一种。占所有已知多态性的90%以上 。
3、wantched罂粟Plink得先生搬出去了 。Bo-jangle作为了她搬弹钢琴 ，弄伤了台阶。去已经你，你害怕吗？他嘀咕道 。我同情人住在隔壁给你！看见他，罂粟挥舞着在窗口 。先生 ，你得！她called.Fancy ！几天前 ，我遇到了一个人，谁想搬家了！我们同意将房子吧！就在那时 ，卡尔走出前门载有两名重物盒。
GWAS基因型文件介绍——plink文件
1 、plink格式 ，包括ped/map和bed/bim/fam两种，是GWAS基因型数据的常用储存方式 。bed/bim/fam格式因其二进制特性 ，储存容量大 ，读取速度快，因此推荐使用 。.bim文件为文本文件 ，每行记录一个变异 ，包含染色体信息 、变异标识符、遗传距离 、物理位置 、次等位基因和主等位基因。
2、为简化分析过程，选取数据集中位于1号染色体的DDR2基因上的显著位点进行处理 。具体操作代码如下：观察到 ，文件的前六列与文件对应列相匹配 ，后续部分则承载基因型信息 。至此，关于文件的制作阐述完毕。接下来，将引导大家探索使用PLINK工具开展GWAS研究的实践过程。
3 、plink --bfile myfile --pca 10 --out myfile_pca #这里只取前10个PCA结果 ，如果想取其他数值 ，请自行设置 跑完以后，会生成三个文件 ，分别是myfile_pca.eigenval ，myfile_pca.eigenvec，myfile_pca.log 。
4 、首先 ，将你的ped和map文件置于PLINK目录下 ，利用dir指令查看文件位置 。接着，执行命令 plink.exe --file myWES_chr2 --make-bed --out myWES_chr2 ，生成bed、bim和fam文件 ，为后续分析奠定基础。
5、要开始使用plink进行PCA分析，首先需要下载并安装相应的二进制文件 ，支持包括Intel 、AMD 、M1在内的多种芯片架构 。通过简单的make、configure步骤即可完成安装过程 。在运行PCA分析之前 ，确保已准备好基因型数据。数据通常以特定格式呈现，以便于后续的分析处理 。
plink文件使用Haploview进行单倍型分析
首先，您可能会遇到vcf文件转换为plink格式或者excel文件转换为plink格式后直接导入到Haploview时遇到的错误 。解决方法是重新使用plink工具对这些数据进行处理 ，以确保数据正确无误。其次 ，如果您使用的是plink格式的map数据，确保将其转换为info格式 。
下图展示了block中SNP的频率与联系 。第一个block包含三个SNP ，单倍型分别为TTC 、TTA 、CCA、TCA ，频率分别为0.540.280.00.078，频率之和为1。第二个block包含两个SNP ，单倍型为AG 、GA 、AA ，频率分别为0.400.560.034，频率之和同样为1 。
Haploview是进行单倍型分析的一个强大工具 ，其界面友好 ，操作简便，使得数据分析变得更加直观和高效 。首先 ，我们需要下载Haploview软件。访问官网：broadinstitute.org/hapl... ，根据您的操作系统（Windows或Linux）选择对应的版本进行下载。安装过程相对简单，完成后打开Haploview 。
这个参数只能和--r2参数搭配使用，默认值为0.2 ， 对输出结果进行过滤 ，只输出R2大于该参数值的LD分析结果 。
如何运行plink软件--三种方法
1、方法一：直接在文件夹路径下使用cmd 从coggenomics.org下载并解压plink软件到本地。 在Windows资源管理器中找到包含plink.exe的文件夹 。 在文件夹路径后输入cmd并回车，打开命令提示符 。 在命令提示符中输入plink命令 ，即可查看帮助文档或执行其他操作。
2 、总结一下 ，运行plink软件有三种途径：直接在文件夹路径下使用cmd，将软件添加到环境变量 ，或者通过git终端模拟Linux环境 。这样 ，你就能在Windows上顺利地使用GCTA了 。
3 、方法一：使用Plink构建PCA图 首先，将vcf格式文件转换成.Ped ， .Map ， .Bim文件，这是Plink的基本输入格式。然后 ，使用Plink进行主成分分析 ，生成了两个文件：eigenval和eigenvec 。通过Python脚本绘制PCA散点图，显示数据点聚类情况 。结果揭示了不同群体之间的关系。
4、首先，我们通过plink软件对一个包含8个样本和8个SNP位点的模拟数据进行分析 ，旨在对比其计算杂合度的准确性 。在模拟的ped和map数据中 ，我们着手计算每个样本的杂合度，这通过plink的het选项实现 。F值的计算公式显示 ，F值越小 ，样本的杂合度越高，F值越大 ，纯合度越显著。
5 、首先 ，利用 tassel 将测试数据转换为 vcf0 格式。接着，通过 vcftools 工具将转换后的 vcf 文件进一步转换为 plink 格式的 .ped 和 .map 文件 。在转换过程中 ，注意观察输出的文件内容 ，确保数据格式正确无误 。
6 、创建SNP分型项目（project），在GenomeStudio中加载这三种文件 ，准备进行数据处理。为了生成PLINK文件 ，下载并安装PLINK INput Report Plug-in软件 。在GenomeStudio关闭状态下进行安装，避免软件冲突问题 。打开GenomeStudio，加载创建好的项目 ，选择工具栏中的analysis-report wizard-custom report。
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