NTSYS软件ISSR以及SSR数据处理使用详细说明

1、Ntsys2.1软件使用详细信息为了解决大家学习中遇到的问题，总结了具体的使用方法。 详细的结果如下如果需要具体的文件，请从我的文库下载：1 .数据处理方法1.1:excel5/95格式数据1 )首先得到0/1的数据，输入excel后，格式如下其中1表示数据格式为rectangular data matrix，12表示数据合计12行(在本例中为12个个体)，30表示数据合计30列(在本例中为30个部位)，0表示没有遗漏数据(如果有遗漏用1表示，缺少值2 )正确输入格式和数据后，单击“保存为excel5/95格式”，命名为aflp01.xls。在NTedit数据编辑器中打开保存的文件打开文件，选

2、择excel格式作为文件类型，查找并打开要分析的文件，检查是否存在错误或需要修改的地方，如果没有问题，则以. nts格式保存。1.2:txt形式的数据1 )另一种数据处理方法是首先在excel中获取数据，如下图所示(注意：第一行指示数据格式是重复数据矩阵)。 12B表示共计12行(在本例中表示12个个体，行标签位于数据主体的开头，b表示each row beginning of each，30L表示合计30列(在本例中表示30处，L:label表示列标签，0表示无遗漏)。或者，可以采用以下图的形式(其中，第一行为为1 12L 30L 0，省略说明； 从第2行的各行的行标签第3行的各列的列标签第

3、4行开始是数据主体。 ):2 )在处理了格式和数据后，保存点文件，以文本文件. txt格式保存。3 )获得txt格式的文件后，就可以用ntsys直接分析(ntsys只要形式正确，就可以分析txt格式，不需要转换为. nts格式或保存)。1.3 :通过nt edit直接输入和保存数据1 )对于数据量少的数据，可以使用NTedit直接输入数据，如下所示2 )输入数据后，点击文件保存文件，以. nts格式保存数据。2 .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模块中选择sim

4、qual，输入要分析的文件名。 像aflp01.nts一样，矩阵系数coefficient在计算方法中选择dice，输出文件指定输出文件名，例如aflp01-dice。 然后，进行compute，得到相似性矩阵。注：1.在本例中，个体是按行排列的，所以是By rows？ 勾选。 如果个体按列排列，请取消选中。2 .系数可以根据需要选择不同的系数，例如DICE、j、SM和PHI。3. DICE，j只能获得相似性矩阵，并且可以使用1-dice系数或者1-J系数来获得距离矩阵。4.simqual仅用于定性或二元数据(0/1)，用simgine计算其它数据，如DNA数据，并且用simint计算距离矩阵

5、用于定量或间隔数据。3 .集群分析(clustering )3.1 SAHN进行了upgma聚类分析1 )在获得相似性矩阵或者距离矩阵文件后，clustering模块的SAHN， 使用输入文件选择相似性矩阵文件，A aflp01-dice.nts，output文件命名输出文件的名称， 像B aflp01-dice-upgma.nts一样，用群集方法选择upgma，in case of ties选择find或warn，单击compute得到结果，程序左下角显示图标，单击后2 )如图所示，在2)Upgma聚类的结果中，在该图中点击options菜单，修正聚类图的文字的格式和线的样式等，能够得到满意

6、的图像。3)Cophenetic相关检查在Upgma聚类分析之后，为了验证聚类结果的好坏，通常进行相关性分析，在群集模块中选择coph，如下图所示，在input tree中， 输入通过聚类分析(例如B aflp01-dice-upgma.nts )获得的结果文件，在输出文件中命名为C aflp01-coph.nts，单击compute获得cophenetic值文件。 计算完成后，在图形模块中使用MxComp，在输入文件1 (x )中使用A aflp01-dice.nts等类似矩阵文件，在输入文件2 (y )中使用通过coph计算获得的文件，在c AFLP 01 - 点击compute。计算结束

7、后得到分析结果后，出现矩阵比较图matrix comparison和correlation test的结果，如下图所示(相关系数为r=0.842，表示聚类结果好)。4)upgma集群分析batch上述分析步骤允许使用batch进行批处理分析。 命令如下(将以下命令保存到文本文件中，并以*.ntb格式保存) computeadientmatrix* simqualo=AFLP 01.ntsr=dice.ntsc=diced=row doaclusteranalysisofthedistancematrix* sahno=dice.ntsr=tree.ntscm=up GMA Display ph

8、enogram*树o=树. nts Compute cophenetic values* coph o=树. nts r=coph.nts computethecopheneticcorrelation*mxcomp x=coph.nts y=dice.nts3.2 NJ集群分析-Njoin1 )得到距离矩阵： Simqual只能得到DICE和j类似矩阵等各种类似矩阵，但是为了进行NJ聚类分析，需要距离矩阵的数据，可以用1-类似矩阵的方法得到距离矩阵。 transf命令似乎没有1-行列的操作，只是行列-1的操作，也没有负值变成正值的操作。 当然，也可以使用其他命令，例如对simgine和sim

9、int进行采样，得到DIST、欧元和其他距离矩阵，进行NJ分析，或者使用Genalex软件等其他分析软件，在ntsys分析中得到距离矩阵。打开ntsys群集模块，选择Njoin命令，在输入文件中输入距离矩阵文件，命名保存的树和图形文件，在in case of ties中选择find，然后选择maximum no.tied 单击compute可以获得nj集群树。PCoA分析或PCA分析4.1 PCoA分析1 )得到相似性和距离矩阵后，在outputtransf模块中选择Dcenter命令，分别输入要分析为input和output的数据和结果文件的名称。 点击compute进行分析，将数据转换为D

10、center。 然后，在ordination模块中选择eigen，在要分析的文件中，例如dcent.nts，numer ofdimensions中选择3或2 (分别检索三维或二维几何，eigenvactor和eigen 分析完成后，画面上会显示图标，点击后会显示二维和三维图形，可以进行修改保存等操作。2 )获得EIGenvactor文件后，可以利用graphics模块下的mod3d命令显示pcoa解析图，选择用输入文件保存的EIGenvactor文件，不选择plot by rows而进行解析。在进行mod3d解析时，可以如下图所示，在plot symbol input文件中输入样本组文件(其中

11、，1 1 20L 0表示数据类型为1； 合计1行、20列的数据0表中没有遗漏，数据主体为1111111222等，表示哪个个体所定义的组为1，它为组2等。在定义和分析组后，对于生成的2d或plot图，可以修改plot option用于显示每个组的图标和字体大小等参数。 当然，也可以不输入plot symbol input file，即所有个体都是同一组。注意：上述分析是在利用0/1或定性数据分析数量或连续数据时，首先利用outputtransf模块的stand命令对数据进行标准化，利用simint命令分析类似或不类似的矩阵，然后对Dcenter命令进行采样4)PCoA分析batch命令5 .相关分析(mantel test )1)Mantel test之所以能够验证两个矩阵的相关关系，是因为对于一个特征的研究对象，可能有不同角度的特征描述。 例如，在从表型数据得到表型距离矩阵，从分子数据得到遗传距离矩阵，或从样本间的地理位置得到地理距离矩阵，从而得到这些矩阵数据之后，我们可以想知道不同描述之间的相关关系(例如，遗传距离和地理距离之间的相关关系)。2 )该特定操作首先基于诸如AFLPdat或Genalex的其他软件从地理位置计算地理距离矩阵(例如x )，打开ntsys软件，并基于simint命令计算遗传距离矩阵(例如y )，然后基于graphics分析结果如下