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时间:2017-11-08
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1、Ntsys2.1软件使用详细说明一.数据处理方法1.1:excel5/95格式数据1)首先得到0/1数据,输入excel中,格式如图所示:其中1表示数据格式为rectangulardatamatrix,12表示数据共12行(本例中表示12个个体),30表示数据共30列(本例中表示30个位点),0表示无缺失数据(若有缺失,则用1表示,缺失值可用-999或其它数字代替)。2)格式及数据输入正确后,点击另存为excel5/95格式,命名为aflp01.xls。3)采用NTedit数据编辑器打开所保存的文件file>openfileinagrid,在文件类型中选择excel格式,找
2、到要分析的文件并打开,查看是否有错误,或需要修改的地方,没有问题后,保存为.nts格式。1.2:txt格式数据1)另一种数据处理方法,首先在excel中得到数据,如下图(注意:第一行与第一种方法不同,1表示数据格式为rectangulardatamatrix;12B表示共12行(本例中表示12个个体,行标签位于数据主体的开始,B表示Beginningofeachrow),30L表示共30列(本例中表示30个位点,L:label表示列标签),0表示无缺失)。或者如下图格式(其中第一行为112L30L0,解释略;第二行为每行的行标签;第三行为每列的列标签;第四行起为数据主体。)
3、:2)格式及数据都处理好之后,点文件另存为,保存为文本文件.txt格式。3)得到txt格式文件后,即可直接用ntsys进行分析(只要格式正确,ntsys可以对txt文件进行分析,而不用再转换或保存成.nts格式)。1.3:直接采用NTedit进行数据的输入和保存1)对于数据量不大的数据,可以直接采用NTedit进行数据的输入,如图所示:2)数据输入好后,点击file>savefile将数据保存.nts格式。二.计算遗传距离矩阵或相似性矩阵(distancematrixorsimilaritymatrix)对于0/1数据和定性数据:打开ntsys软件,在similarity模
4、块中选择simqual,inputfile中输入要分析的文件名称,如aflp01.nts,计算方法中矩阵系数coefficient选择dice,outputfile命名输出文件名称如aflp01-dice。之后点compute,得到相似性矩阵。注:1.本例中由于个体是按行排列的,所以要在Byrows?进行勾选(表选中)。如果个体是按列进行排列的,则不勾选。2.系数可根据要求选择不同的系数,如DICE,J,SM,PHI等。3.DICE,J只能得到相似性矩阵,可以采用1-dice系数,或者1-J系数得到距离矩阵。4.simqual只针对定性数据或二元数据(0/1),对于其它数据
5、如DNA数据则采用simgend进行遗传距离计算,对于定量数据或间隔数据则采用simint计算距离矩阵。三.聚类分析(clustering)3.1SAHN进行upgma聚类分析1)在得到相似性矩阵或距离矩阵文件之后,采用clustering模块中的SAHN,inputfile选择相似性矩阵文件,如aflp01-dice.nts,outputfile命名输出文件的名称,如aflp01-dice-upgma.nts,聚类方法中选择upgma,incaseofties选择find或者warn,点击compute得到结果,在程序左下角可以看到图标,点击即可得到聚类结果。2)Upgm
6、a聚类结果如图所示,在该图中可点击options菜单对聚类图的文字格式和线条样式等进行修改,以得到满意的图片。3)Cophenetic相关性检验Upgma聚类分析之后,为了检验聚类结果的好坏,一般要进行copheneticcorrelation分析,操作如下:在clustering模块中选择Coph,如下图,inputtree中输入聚类分析得到的结果文件,如aflp01-dice-upgma.nts,在输出文件中命名aflp01-coph.nts,点击compute,得到cophenetic值文件。计算完成后在graphics模块中选择MxComp,在inputfile1(
7、x)中选择相似性矩阵文件,如aflp01-dice.nts,在inputfile2(y)中选择coph计算得到的文件,如aflp01-coph.nts,numberofpermutation可选择1000次,或不选。点击compute。计算结束后得到分析结果,会出现矩阵比较图matrixcomparison和correlationtest结果,如下面的两个图所示(相关性系数为r=0.842,说明聚类结果较好)。4)upgma聚类分析batch上述的分析步骤可以采用batch进行批处理分析,命令如下(将下面的命令保存
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