2021-04-01 文献中对Fit的理解

TASSEL-GBS: A High Capacity Genotyping by Sequencing Analysis Pipeline

可以把近交系数理解为形成合子的两个配子来自同一共同祖先的概率。是指根据近亲交配的世代数,将基因的纯化程度用百分数来表示即为近交系数,也指个体由于近交而造成异质基因减少时,同质基因纯合子所占的百分比也叫近交系数。普通以F或f来表示。

个体的近亲繁殖系数是指个体中任何一个位点的两个等位基因从双亲的共同祖先遗传而相同的概率

image.png

为了检测和过滤出易出错的SNP,TASSEL-GBS管道依赖于群体遗传参数,如次要等位基因频率(MAF),特别是近交系数(或“泛混合指数”),拟合。基于最小MAF的滤波可以去除单纯由测序错误引起的伪snp。来自同源标签的人工SNPs将趋向于过度杂合,因此可以基于低近交系数来区分

image.png

在获得潜在SNP的基因型后,然后根据用户设置的最小次要等位基因频率和最小泛混合系数,或相对于整个群体的近交,进行初始筛选,拟合(其中拟合=1–Ho/He,Ho=观察杂合度,He=预期杂合度=2q(1-q),q=次要等位基因频率)。副病科的易出错单核苷酸多态性和假单核苷酸多态性通常表现为过度杂合,拟合度低于预期。如果用户提供的“系谱文件”表明了每个分类单元的预期近交系数(F),那么只有预期近交系数大于或等于用户指定的最小泛混合系数(minF参数)的近交分类单元才用于拟合计算。近交样本,在许多作物物种和模式生物中都有,可以大大增加这种过滤器的功能。如果有足够的自交系样本可用,则可以选择执行SNP的附加过滤,强制实施最小“自交系覆盖率”(在SNP处不缺失的自交系样本的比例)和最大“自交系杂合度分数”(如上所定义)


image.png

意思选0.8就错误率很小吗?

TASSELGBS管道内实施的单核苷酸多态性调用(Glaubitz et al.,2014)用于产生VCF-le。使用流苏筛选双等位基因SNPs的最小ve读取深度,次要等位基因频率高于1%,呼叫率高于90%,近亲繁殖系数高于0.8(版本5.2.20)(Bradbury等人,2007)。


近交系数越接近1说明就是自交系??
image.png

这里的F或许和这个0.8有关

我现在困惑的是
这个

plink --bfile HapMap_3_r3_9 --exclude inversion.txt --range --indep-pairwise 50 5 0.2 --out indepSNP

和近交系数的关系,杂合率检验与近交系数有关吗,那么过滤近交系数小于0.8的SNP是怎么体现呢?与连锁不平衡 LD 过滤又是什么关系啊


image.png
(杂合子的个数-预期杂合子的个数)/杂合子的个数

所以我看的一篇经验误导了我让我以为LD的过滤和杂合率的过滤一致

也就是说我现在可以通过修改R的脚本来删掉杂合率大于0.8的值,而不是直接用均值相差超过三倍标准差的那个原始脚本

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 202,980评论 5 476
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,178评论 2 380
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 149,868评论 0 336
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,498评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,492评论 5 364
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,521评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,910评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,569评论 0 256
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,793评论 1 296
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,559评论 2 319
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,639评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,342评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,931评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,904评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,144评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,833评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,350评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容