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1. 什么是位点频谱(site frequency spectrum)?

位点频谱也叫等位基因频谱(allele frequency spectrum)是群体遗传学的术语,用来显示一个种群中特定基因座上各个等位基因所占的频率,或者说是等位基因在基因库中的丰富程度。是一个全基因组数据多样性的有效总结,FST,Tajima’s D,pi等都是在SFS的基础上衍生出来的统计量。

2. 从基因型数据中构建SFS

如果祖先状态已知,我们可以通过衍生等位基因的频率来推断SFS。VCF文件中基因型可以编码为0(纯合子为参考等位基因),1(杂合子),2(纯合子为替代等位基因)。

首先,我们需要计算每个SNP的绝对等位基因频率。在该矩阵中,每一行对应于基因组中的一个位点,每一列对应于一个个体,这些我们可以从VCF文件中获得。

各样本位点等位基因统计

其次,我们需要计算给定等位基因频率的位点数量。

衍生等位基因的分布

3. 多维SFS(2D-SFS)

SFS可以扩展到任何数量的群体,如果我们从两个群体中采样数据,则产生2D-SFS,其对应的矩阵如下:

如果计算两个群体的50,000个位点的2D-SFS,pop1的样本量为2个二倍体,pop2的样本量为3个二倍体。 我们会得到7行5列的矩阵。 每个单元格(i,j)包含SNP的数量,其中SNP的新生等位基因个数在pop1中为i,在pop2中为j。 此矩阵中单元格的总和是SNP总数,为50,000。 如下图所示,此矩阵也可以通过热图直观地表示。

同时,我们根据上面2D SFS的矩阵,可以得到边际1D SFS。

基于SFS,不光可以判断群体的多样性,群体之间的分化程度,还可以推断群体演化历史,比如说群体经历了收缩,扩张还是稳定的演化模式。

4. 使用easysfs计算群体SFS

easysfs是一个python脚本,使用方法如下:

#下载和配置环境

conda install -c bioconda dadi pandas

git clone https://github.com/isaacovercast/easySFS.git

cd easySFS

chmod 777 easySFS.py

./easySFS.py

#定义一个vcf文件变量

VCF=cichlid_filtered.vcf.gz

#提取单群体样本文件

bcftools query -l $VCF | grep "Mak" | awk '{split($0,a,"."); print $1,a[2]}' > pop_file

#easySFS无法使用包含缺失的位点来计算SFS,它提供了过滤方法以保留最多的高覆盖率的位点。或者可以过滤高缺失率的样本。

easySFS.py -i $VCF -p pop_file -a -f --preview

#计算SFS

easySFS.py -i $VCF -p pop_file -a -f --proj 8,8

#生成文件适合fastsimcoal2和dadi的格式

pop_file的格式:

sample1 pop1

sample2 pop1

sample3 pop2

sample4 pop2

参数说明:

usage: easySFS.py [-h] [-a] -i VCF_NAME -p POPULATIONS [--proj PROJECTIONS]

[--preview] [-o OUTDIR] [--ploidy PLOIDY] [--prefix PREFIX]

[--unfolded] [--dtype DTYPE] [--GQ GQUAL] [-f] [-v]

optional arguments:

-h, --help show this help message and exit

-a Keep all snps within each RAD locus (ie. do _not_

randomly sample 1 snp per locus).

-i VCF_NAME name of the VCF input file being converted

-p POPULATIONS Input file containing population assignments per

individual

--proj PROJECTIONS List of values for projecting populations down to

different sample sizes

--preview Preview the number of segragating sites per population

for different projection values.

-o OUTDIR Directory to write output SFS to

--ploidy PLOIDY Specify ploidy. Default is 2. Only other option is 1 for

haploid.

--prefix PREFIX Prefix for all output SFS files names.

--unfolded Generate unfolded SFS. This assumes that your vcf file

is accurately polarized.

--dtype DTYPE Data type for use in output sfs. Options are `int` and

`float`. Default is `float`.

--GQ GQUAL minimum genotype quality tolerated

-f Force overwriting directories and existing files.

-v Set verbosity. Dump tons of info to the screen

如果数据集缺少大量数据且覆盖率较低,可以使用ANGSD来计算SFS。

参考:

http://evomics.org/learning/population-and-speciation-genomics/2020-population-and-speciation-genomics/inferring-demography/

https://speciationgenomics.github.io/easysfs/