如何使用R语言实现对SSR数据做主成分分析
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有朋友留言问如何对0,1矩阵做主成分分析（PCA），查了一下参考资料找到了一个办法
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
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
以上就是如何使用R语言实现对SSR数据做主成分分析，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。
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