【原】如何利用系谱或者SNP数据划分家系？

家系划分，也算是将亲缘关系近的放在一起，作为一个家系。因此是可以使用系谱构建的亲缘关系A矩阵，进行聚类分析，然后可视化，然后挑选家系的。

如果没有系谱，也可以根据不同的表型，进行相关分析，得到相关系数矩阵，然后进行家系划分的。当然，这个就比较扯，因为长得像不一定是一个家系，而家系默认为是有亲缘关系的。

那怎么办？

可以检测基因型数据，就可以根据G矩阵进行聚类分析，家系划分的。

道理都是相通的，很有意思。

概念定义

共祖系数：共祖系数为概率fAB，表示一个来自个体A，另一个来自个体B的两个同源基因（或等位基因）在系谱上是一致或相同的概率，也就是说来自同一祖先基因的概率，

相关系数： 是2倍的共祖系数

近交系数： 近交系数（inbreeding coefficient）是指根据近亲交配的世代数，将基因的纯化程度用百分数来表示即为近交系数，也指个体由于近交而造成异质基因减少时，同质基因或纯合子所占的百分比也叫近交系数，个体中两个亲本的共祖系数。

如果系谱构建好的A矩阵，如何进行家系划分呢？

1. 数据格式：矩阵

包括行号和列号

2. 热点图+聚类

# 热点图
heatmap(Amat)

3. 纵向聚类图1

# 横向聚类1
library(amap)
clu <- hclusterpar(Amat)
plot(clu,sub="",hang = -1,xlab = NA,ylab = NA,main = NA)

4. 纵向聚类图2

# 横向聚类
library(cluster)
agnx <- agnes(Amat,method = "complete")
pltree(agnx)

5. 横向聚类图

# 纵向聚类
dagn  <- as.dendrogram(as.hclust(agnx))
plot(dagn, horiz = TRUE, center = TRUE,
     nodePar = list(lab.cex = 0.6, lab.col = "forest green", pch = NA))

6. 拓展：家系划分

关于拓展，你有什么想到的呢？

如果根据系谱，构建A矩阵，然后将相关的个体提取出来，划分家系，这不就是聚类分析灵活的例子么？

如果根据基因组信息，构建G矩阵或者H矩阵，然后将感兴趣的个体提取出来，划分家系，指导育种选配，不也是一个方向么？

然后题目就构成了：如何利用系谱信息进行家系划分并可视化

上面是之前的思路，现在实现了用G矩阵划分家系了，实践效果很好，下面介绍一下思路：

1，构建G矩阵，可以是GCTA，可以是GEMMA，可以是ASRGenomics，也可以是R编程，都可以。

2，标准化矩阵，因为G矩阵会有偏，比如为负数，比如对角线小于1，这里可以将对角线标准化为1，负值变为0，相当于用G相关系数矩阵代替

3，全同胞，考虑到孟德尔随机误差，可以设置范围0.3~0.6，提取相关符合的个体对

4，分组，如果出现了一次，就划分到同一个家系中

5，家系间计算平均相关系数，如果比较接近，也可以考虑合并家系

下一篇分享一下具体代码。

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