如何使用R語言實現對SSR數據做主成分分析

本篇文章給大家分享的是有關如何使用R語言實現對SSR數據做主成分分析，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

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有朋友留言問如何對0,1矩陣做主成分分析（PCA），查了一下參考資料找到了一個辦法

首先是準備數據

示例數據來自于R語言包poppr,csv文件存儲，數據格式如下

1 位點總數
2 樣本總數
3 群體總數
4、5、6 每個群體中的樣本數以及群體名
7 是樣本編號
8 是群體名稱
9 是位點編號
10 是0,1型的SSR數據

R語言讀入數據

使用到的是R語言的poppr包中的read.genalex()函數poppr第一次使用需要先安裝

install.packages('poppr')

讀入數據

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

讀入數據直接是 genclone object，使用函數genclone2genind()將其轉換成genind object，接下來使用ade4包中的dudi.pca()函數做主成分分析

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

主成分的結果存儲在li中

還是認為的分個組，然后做散點圖

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()