如何使用R语言实现对SSR数据做主成分分析

示例数据来自于R语言包poppr,csv文件存储，数据格式如下

• 1 位点总数
• 2 样本总数
• 3 群体总数
• 4、5、6 每个群体中 的样本数以及群体名
• 7 是样本编号
• 8 是群体名称
• 9 是位点编号
• 10 是0,1型的SSR数据

 R语言读入数据

使用到的是R语言的poppr包中的read.genalex()函数poppr第一次使用需要先安装

install.packages('poppr')

读入数据

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

读入数据直接是 genclone object，使用函数genclone2genind()将其转换成genind object，接下来使用ade4包中的dudi.pca()函数做主成分分析

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

主成分的结果存储在li中

还是认为的分个组，然后做散点图

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()

以上是第一种方法，刚刚看到昨天提到的参考资料，原来和昨天的方法一样也可以读入数据