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云之南

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关于我

专业背景:计算机科学 研究方向与兴趣: JavaEE-Web软件开发, 生物信息学, 数据挖掘与机器学习, 智能信息系统 目前工作: 基因组, 转录组, NGS高通量数据分析, 生物数据挖掘, 植物系统发育和比较进化基因组学

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物种不同群体间的遗传多样性分析  

2012-05-13 11:26:08|  分类: 遗传与基因组学 |  标签: |举报 |字号 订阅

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1. 聚类树的生成
(1)NTSYS-PC:使用分子生物学分析软件NTSYS-pc(Numerical Taxonomy System)Version 2.02a 版本Similarity程序的Dis/Similarity for qualitative data功能计算Dice相似系数(SC=2a/(2a+b+c),其中a为两个样本的共有带,b、c分别为两个样本独自出现的条带),生成相似系数矩 阵,使用Clustering程序SAHN功能的UPGMAM(Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean,简称UPGMAM法)算法生成聚类树数据,用Graphics程序的Tree Plot生成聚类树状图(Rohlf,2002)。
(2)PHLIP:采用PHYLIP(Phylogeny Inference Package)Version 3.5c 软件包的PENNY的Camin-Sokal的多态性简约算法生成100个聚类树状图,用PHYLIP的CONSENSE程序按照多数规则法 (Majority-rule)得到一个最“逼真”的聚类树(Felsenstein,1993)。使用TREEVIEW(Win 32)Version 1.61(Roderic,2000)程序浏览并生成无根聚类树状图。
2. 群体遗传参数的计算
(1)在SSR数据处理中,通常采用 PIC(polymorphism information content,简称PIC值)来表示信息含量,称为多态的百分数或多态信息含量,可用来描述种群内个体间的遗传多样性。一种分子标记的SSR位点的信息 含量与一个居群中现存等位基因的数目和频率成比例,与串联重复单位的数目相关。不完全重复的PIC比预期的要低,最高的预期值是那些最长的中间没有被替换 的重复序列。
(2)应用PopGene Version 1.32 (32-bit) 软件在假定种群处于Hardy-Weinberg平衡状态下对居群进行遗传学参数分析,分别计算Nei’s基因多样性指数(H)、Shannon信息指数 (I)、群体总基因多样性(Ht)、群体内基因多样性(Hs)和群体间的遗传分化系数(Gst)。
(3)采用Arlequin 2.0软件对居群间和居群内的遗传变异进行分子变异分析(AMOVA)。
根据计算出的参数,分析研究对象的群体遗传变异规律。
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