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1、1 POPGENE 中文使用教程（图文）最后更新： 2010-5-30 POPGENE ： 物 种 遗 传 分 析 基 于 微 软windows的 免 费 软 件 ， 免 费 下 载 ：http:/ POPGENE 窗口概览该软件由 C+语言书写。POPGENE 窗口计算环境有两种类型：Data display windows（数据显示窗口） 和 Dialog boxes（对话框） . 其窗口菜单包含八部分：File：用于建立新的数据文件或打开存在的文件Edit：用于从其他窗口修改和复制文本Search：寻找或取代选择的文本Co-Dominant: 用于通过用co-dominant 标志去调用
2、物种遗传分析Dominant ：用于通过用dominant 标志去调用物种遗传分析Quantitative：用于通过用量化特征去调用物种遗传分析Window ：用于布置、选择和控制窗口分布Help：帮助，告诉你如何使用该软件在菜单栏下面有工具栏，可以快速容易的使用窗口的特色部分。底部有状态栏，它提供的信息包括光标位置和输入数据大小。二、 POPGENE 计算程序窗口概览POPGENE/Co-Dominant 和 Dominant markers 两个对话框： Haploid Data Analysis 和 Diploid Data Analysis。 每个对话框里有3 个等级的 Hierarc
3、hical Structure ： Single Populations, Groups 和 Multiple populations 。 Single Locus 和 Multilocus遗传参数的评定通过选择一个或多个Hierarchical Structure 核对框实现的。HAPLOID DATA ANALYSIS Gene Frequency: 从原始数据中判断每个locus 的基因频率Allele Number: 计数非零频率等位基因的数量Effective Allele Number: 评价彼此的结合性Polymorphic Loci: 不管等位基因频率，所有多种组合形态位置的百
4、分比Gene Diversity ：判断 Nei s (1973)基因多样性Shannon Index: 判断 Shannon信息指数，以此作为基因多样性的程度Homogeneity Test: 构建双向相依表和进行(2)和相似率 (G2)测试F-Statistics:为 Groups 或 Multiple Populations判断 Neis (1973) GST，以及 GST 和 GCS Gene Flow: 从 GST 或 FST 中的判断中来进一步判断基因流Genetic Distance: 判断 Neis (1972)遗传特性和遗传距离以及不偏遗传特性和遗传距离Dendrogram:
5、用 UPGMA 做基于 Neis 遗传距离的树形图Neutrality Test: 用 Manly 提出的算法，为临界稳定执行Ewens-Watterson 测试 Two-locus LD: 判断 loci 和 2 测试之间的gametic disequilibria Brown: 计算观察的和预想的K 的 moments Smouse:编码常出现的等位基因为1，假的等位基因为0. 判断平均内在关系DIPLOID DATA ANALYSIS 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - -
6、 第 1 页，共 9 页 - - - - - - - - - 2 Genotypic Frequency: 从针对co-dominant markers 的原始数据中判断每个locus 的基因频率HW Test:在随机杂交的情况下，用Levence 计算法则计算预想的遗传型频率，并且执行基于Hardy-Weinberg 平衡 ( 2)和相似率 (G2) 的测试，仅限于co-dominant markers Fixation Index: 判断 FIS 作为异形接合体缺失或过多的判据Allele Frequency: 判断原始数据的基因频率Allele Number: 计数非零频率等位基因的数量
7、Effective Allele Number: 评价彼此的结合性Polymorphic Loci: 不管等位基因频率，所有多种组合形态位置的百分比Obs. Homozygosity:判断给定locus 观察到杂合子的比例，仅对于co-dominantmarkers Exp. Homozygosity: 判断随即杂交的情况下，预想杂合子的比例，仅对于 co-dominant markers Shannon Index: 判断 Shannon信息指数，以此作为基因多样性的程度Homogeneity Test: 构建双向相依表和进行( 2)和相似率 (G2)测试，测试针对于Groups 或者 Mu
8、ltiple Populations F-Statistics: 为 Groups 或 Multiple Populations判断 F-statistics Gene Flow: 从 GST 或 FST 中的判断中来进一步判断基因流Genetic Distance: 判断 Neis (1972)遗传特性和遗传距离以及不偏遗传特性和遗传距离Dendrogram: 用 UPGMA 做基于 Neis遗传距离的树形图Neutrality Test: 用 Manly 提出的算法，为临界稳定执行Ewens-Watterson 测试 Two-locus LD: 判断 loci 和 2 测试之间的gamet
9、ic disequilibria Smouse: 编码常出现的等位基因为1，假的等位基因为0，他们的异形接合体为1/2，判断平均内在关系。三、软件的使用输入文件格式输入文件应该由表头和数据两部分构成。表头的格式应该是这样：（1）用 /* . */符号限定；（2）populations 的数量；（3）loci 数量；（4）locus 的名字。数据开始为每个population 的 ID #和 population 的名字，这两个都是可选项。如果这两项没有给出的话，就应该在populations 之间留下至少一个空白行，该软件会自动给你产生population 的 ID。如果这两项给出来的话，你的
10、population 的 ID#和 population 的名字之间必须是不重复的。 原始数据的格式很自由，纵行之间可以带或不带1 个或更多的空格，但他们之间不能有空行。对于haploids 和 dominant markers 像 RAPDs 无值的位置要以“.“代替（也就是说把出现或未出现等位基因的代表为一个点），对diploids co-dominant markers的用“. .“。下面给出三个例子。头两个例子纵行之间有空格，第三个数据中是空格和无空格的混合以说明数据输入的灵活性。例 1：haploid data 的输入格式/* Haploid numeric data of 3 po
11、pulations each with 3 records (gametes) & 19 loci */ Number of populations = 3 Number of loci = 19 locus name : AAT-1 AAT-2 ACO ADH APH DIA-2 DIA-3 GDH G6H IDH MDH-1 MDH-2 MDH-3 MDH-4ME PGI PGM 6PG-1 6PG-2 ID = 1 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页，共 9
12、 页 - - - - - - - - - 3 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 3 1 1 3 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 ID = 2 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 6 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 3 3 1 1 1 1 1 1 ID = 3 1 1 3 2 3 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1
13、 1 1 1 1 2 3 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 例 2：diploid data, co-dominant marker的输入格式/* Diploid alphabetic data of 3 populations each with varying records (genotypes) & 21 loci */ Number of populations = 3 Number of loci = 21 Locus name : AAT-1 AAT-2 AAT-3 ACO ADH
14、DIA-1 DIA-3 EST-2 GDH G6P HA IDH MDH-1 MDH-2 MDH-3 MDH-4 PEP-1 PEP-2 PGI-2 PGM SPG-2 AA AA AA AA AA AA AA BB AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AB BB A3 AA AB BB AA AA AA AA AA AA AA AA AA AB AA AA AA AA AA AA BC AC AA AB AB AB AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AAAA AA AA AA BB CC AA BB AB
15、AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AB AC AA BB AA AA AA AA AA AA AA AC AA AA AA AB AAAA AA AA AB AB AC AA AB AB AA AA AA AA AA AA AB AA AA AA AA AAAB AA AA AA BC AC AA AB AB AA AA AA AA AB AA AB AA AA AA AA AAAA AA AA AA BB AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AC AA AAAA AA AA AA AA B
16、C AA AB AA AA AA AA AA AA AA AB AA AA AA AA AAAA AA AA AB BC BC AA BB AB AA AA AA AA AB AA AA AA AA AA AC AAAA AA AA AB AC AB AA BB BB AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AAAA AA AA AA AB AC AA BB AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AAAA AA AA AA AA BC AB AB AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AC AA AA AA AA
17、 AA AB AA AC AA AB AB AA AA AA AA AA AA AB AA AA AA AA AAAA AA AA AA BB BB AA AA AA AA AA AA AA AA AA AB AA AA AA AA AAAA AA AA AA AC AC AA BB AB AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AAAA AA AA AB BB BC AA BB AA AC AA AA AA AA AA AA AA AA AC AD AAAA AA AA AA AB BC AA AB AB AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA
18、AA AAAA AA AA AA BB BC AA BB AA AA AA AA AA AA AA AB AA AA AA AC AA AA AA AA AA AA BC AA AB AB AA AA AA AA AA AA BC AA AA AA AA AAAA AA AA AA AB BC AA AB AB AA AA AA AA AA AA AB AA AA AA AA AAAA AA AA AA BD BC AA AB AB AA AA AA AA AA AA AA AA AA AC AE AAAA AA AA AB CC BB AA BB AA AA AA AA AA AA AA A
19、A AA AA AA AB AAAA AA AA AA BC BB AA AB AB AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AAAA AA AA AB CC BB AA AA AB AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AB AA AA AA AA AA BB BC AA AB AB AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AAAA AA AA AA AB BC AA AA BB AA AA AA AA AA AA AB AA AA AA AA AAAA AA AA AB AC AB AA BB AA AA AA AA
20、 AA AA AA AA AA AA AA AB AAAA AA AA AB BC BB AA BB BB AA AA AA 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页，共 9 页 - - - - - - - - - 4 AA AA AA AB AA AA AA AA AAAA AA AA AB AB AB AA BB AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AAAA AA AA AA BB AB AA AA AA AA AA AA AA
21、AA AA BB AA AA AA AA AAAA AA AA AA AC BC AA BB AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AAAA AA AA AA CC BC AA AB AB AA AA AA AA AA AA AB AA AA AA AC AAAA AA AA AA BB AC AA BB AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA CC AA AAAA AA AB AA BE BB AA BB AB AA AA AA AA AA AA AB AA AA AA AA AAAA AA AA AA AB BC AA AB AA AA
22、 AA AA AA AA AA AB AA AA AA AA AAAA AA AA BB AA CC AA AB AB AA AA AA AA AA AA BC AA AA AA AA AAAA AA AA AB AC BC AA BB BB AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AA AAAA AA AA AB AA BB AA AC AB AA AA AA AA AA AA AB AA AA AA AA AAAA AA AA AB BB AC AA BB AA AA AA AA AA AA AA AB AA AA AA AA AAAA AA AA AA AC AC A
23、A AA AB AA AA AA AB AA AA AB AA AA AA AA AAAA AA AA AA AA AB AA AB AB AA AA AA AA AA AA AB AA AA AA AA AAAA AA AA AA BC BC AA BB AB AA AA AA AA AA AA AB AA AA AA AC AA 例 3：diploid data, dominant marker 的输入格式Number of populations = 2 Number of loci = 28 Locus name : OPA01-1 OPA01-2 OPA01-3 OPA01-4 OP
24、A01-5 OPA03-1 OPA03-2 OPA03-3 OPA03-4 OPA03-5 OPA03-6 OPA04-1 OPA04-2 OPA04-3 OPA04-4 OPA04-5 OPA04-6 OPA04-7 OPA07-1 OPA07-2 OPA07-3 OPA07-4 OPA07-5 OPA07-6 OPA11-1 OPA11-2 OPA11-3 OPA11-4 name = Slave Lake fis = -0.238 11101 100100 0111010 001000 1001 10110 100100 0011010 001000 0001 11100 100100
25、0011010 001000 0001 11111 100100 0011010 001010 0001 10110 101100 0011010 001010 1101 11000 100100 1001010 001000 0001 11101 100100 0101010 001000 1001 10110 100100 0000110 111101 0001 11001 100100 0111010 001010 1001 11101 101100 0101010 001000 1001 11100 100100 0011010 110000 1001 11101 111100 001
26、1010 001000 0001 11111 111000 0101010 001000 0001 11000 100100 0000010 001010 0001 11001 100100 0110010 001000 1001 11101 101000 1000010 001000 1001 name = Little Smoky fis = 0.0 11101 111101 0111010 111000 1111 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4 页，共 9
27、页 - - - - - - - - - 5 11101 111100 0011010 001000 1111 11110 100001 1011010 101010 1011 11101 111000 0011010 001011 0001 10101 111111 0011010 111000 0101 11000 100000 0111010 111010 0111 10001 101000 0011010 011000 1001 11101 101111 0011010 011010 1001 11001 101010 0011010 101010 1011 11011 111100 0
28、011010 011010 1011 11110 111101 0011010 001001 0011 11001 111111 1011010 001010 1001 11111 111110 0000010 111010 0111 11011 101000 0011010 001000 0001 11101 100000 1111010 001000 1001 11111 100000 1111010 001000 1001 11100 101100 0001010 000101 0110 11001 101100 0100010 110100 1001 10101 100100 0011
29、010 000010 1001 11001 111000 0010010 001000 0001 四、软件具体操作步骤（1） 打开菜单中File/Load data，然后选择一个合适的数据设置进行分析。（2） 打开你的数据文件后，点击菜单上的Co-Dominant ，根据你的数据类型选择Haploid或 Diploid 。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 5 页，共 9 页 - - - - - - - - - 6 （3） 打开 Haploid Data Analysis
30、 或者 Diploid Data Analysis对话框核对：是否变量（ marker loci ）或记录（ individual organisms ）是柱状输入；是否你的分析通过Single Populations, Groups 和/或 Multiple Populations; 正确的 Single Locus 简要统计；正确的 Multilocus 简要统计；下面的是一个Haploid Data Analysis对话框。注意下面的Check All 是激活的。如果你不确定什么样的特殊分析要进行就检查一下所有的选项，然后点击OK。下面是一个关于co-dominant markers 的
31、 Diploid Data Analysis对话框。注意仅仅部分分析选项被选择了。（4） 现在，可能会被程序问道：Do you want to retain all loci for further analysis?，点击Yes 或 No 根据自己的情况。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 6 页，共 9 页 - - - - - - - - - 7 如果你选择No，那么 Delete Locus 对话框会弹出让你删除部分你选择的loci 。5） 接着，回答问题Do yo
32、u want to retain all populations for further analysis? 如果你选择No，那么 Delete Populations 对话框会弹出让你删除部分你选择的populations 。（6） 如果你在第（ 3）步选择了Groups，在 enter the number of groups 对话框输入组数。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 7 页，共 9 页 - - - - - - - - - 8 点击 OK 打开 Group
33、Populations 对话框，为每个group 选择正确的populations。（7） 如果 Two-locus LD 在第（ 3）步被选择Check 的话，你需要选一个significance level（P）去测试 loci 之间的 linkage disequilibria 。重要的是，在你有大量的alleles/locus, loci 和populations 时，一个高的P值能导致一个极大的输出！大部分例子中， P 应该小于等于0.05。（8） 如果 Neutrality Test 在第（ 3）步被选择Check 的话，你需要选择去测试neutrality 的为计算 95%上下限
34、的置信界限的simulations 的数量。推荐500 1000 simulations 为置信界限的可信估计。（9） 如果你正确的完成了从（1）到（ 8）的操作，这是会出现result.dat 输出窗口，显示了你选择数据的分析结果。打开File | Save as.保存成 SCII 码形式，可以进一步使用或者直接复制粘贴到word 中。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 8 页，共 9 页 - - - - - - - - - 9 下面是关于dominant marker
35、s 的Diploid Data Analysis 对话框。你可能需要在HW equilibrium (i.e., FIS= 0) 或 HW disequilibrium (i.e., FIS0)之间进行选择。注意到在你的数据中，你可以为每一个population 指定 FIS 值。如果你没有指定FIS 值，程序会默认假定你的 population 处于 HW equilibrium 。当你选择了HW disequilibrium ，程序会在判断等位基因频率的时候读FIS 值并且使用它。如果你有了FIS 值但是却选择了HW equilibrium ，这个时候程序会忽略你的FIS 值并认为是HW equilibrium 。对于 dominant markers 的数据分析，和描述的co-dominant markers 分析很相似。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 9 页，共 9 页 - - - - - - - - -