从VCF文件画PCA图

最新推荐文章于 2024-12-18 20:25:18 发布

细雨春风

最新推荐文章于 2024-12-18 20:25:18 发布

阅读量4.4k

点赞数 2

分类专栏：生物信息学

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/coolsen133/article/details/99588626

版权

本文介绍了如何使用plink从VCF文件中获取SNP数据并进行PCA分析，然后利用R的FactoMineR和factoextra库绘制PCA图，展示个体在PC1和PC2坐标系的位置。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1. 使用plink 获取 SNP_test.eigenvec 文件

plink --maf 0.05 --allow-extra-chr --vcf SNP.vcf --pca header tabs -out SNP_test

eigenvec 文件格式如下：

FID   IID   PC1   PC2   PC3   PC4
F2   H   -0.101378   -0.366086   0.778957   -0.498928
F2   N   -0.145292   -0.590011   -0.616724   -0.500428
F   P   -0.561637   0.653219   -0.0865941   -0.500371
M   P   0.808194   0.30195   -0.0733369   -0.500271

2. 使用R进行画图：

#!/bin/R

library("FactoMineR")
library("factoextra")

data <- read.table("SNP_test.eigenvec",header = TRUE,sep="\t")
data3 <- data[,-1]
data2 <- as.data.frame(data3)
pdf("SNP_test_pca.pdf")
ggplot(data2, aes(x=data$PC1,y=data$PC2,color=data$IID)) + geom_point(shape=19,size=4) +
scale_shape_manual(values=c(1:8)) + labs(title="PCA"