整理Popgene132中文手册Word下载.docx
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该软件由C++语言书写。
POPGENE窗口计算环境有两种类型：
Datadisplaywindows（数据显示窗
口）和Dialogboxes（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Dominantmarkers两个对话框：
HaploidData
Analysis和DiploidDataAnalysis。
每个对话框里有3个等级的Hierarchical
Structure：
SinglePopulations,Groups和Multiplepopulations。
SingleLocus
和Multilocus遗传参数的评定通过选择一个或多个HierarchicalStructure核对
框实现的。
HAPLOIDDATAANALYSIS
GeneFrequency:
从原始数据中判断每个locus的基因频率
AlleleNumber:
计数非零频率等位基因的数量
2
EffectiveAlleleNumber:
评价彼此的结合性
PolymorphicLoci:
不管等位基因频率，所有多种组合形态位置的百分比
GeneDiversity：
判断Nei’s（1973）基因多样性
ShannonIndex:
判断Shannon信息指数，以此作为基因多样性的程度
HomogeneityTest:
构建双向相依表和进行（χ2）和相似率（G2）测试
F-Statistics:
为Groups或MultiplePopulations判断Nei’s（1973）GST，以及GST
和GCS
GeneFlow:
从GST或FST中的判断中来进一步判断基因流
GeneticDistance:
判断Nei’s（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Nei’s遗传距离的树形图
NeutralityTest:
用Manly提出的算法，为临界稳定执行Ewens-Watterson测试
Two-locusLD:
判断loci和χ2测试之间的gameticdisequilibria
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
DIPLOIDDATAANALYSIS
GenotypicFrequency:
从针对co-dominantmarkers的原始数据中判断每个
locus的基因频率
HWTest:
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（χ2）和相似率（G2）的测试，仅限于
co-dominantmarkers
FixationIndex:
判断FIS作为异形接合体缺失或过多的判据
AlleleFrequency:
判断原始数据的基因频率
计数非零频率等位基因的数量
评价彼此的结合性
Obs.Homozygosity:
判断给定locus观察到杂合子的比例，仅对于co-dominant
markers
3
Exp.Homozygosity:
判断随即杂交的情况下，预想杂合子的比例，仅对于
构建双向相依表和进行（χ2）和相似率（G2）测试，测试针对于
Groups或者MultiplePopulations
为Groups或MultiplePopulations判断F-statistics
用UPGMA做基于Nei’s遗传距离的树形图
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
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dominantmarkers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diploidsco-dominantmarkers
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
4
空格和无空格的混合以说明数据输入的灵活性。
例1：
haploiddata的输入格式
/*Haploidnumericdataof3populationseachwith3records（gametes）&
19loci
*/
Numberofpopulations=3
Numberofloci=19
locusname:
AAT-1AAT-2ACOADHAPHDIA-2DIA-3GDHG6HIDHMDH-1MDH-2MDH-3MDH-4
MEPGI
PGM6PG-16PG-2
ID=1
1112111121112111111
3113111121112111211
ID=2
1112111121113111111
1111111121116311111
1111111121133111111
ID=3
113231*********1111
1112311121112111111
113211*********1111
例2：
diploiddata,co-dominantmarker的输入格式
/*Diploidalphabeticdataof3populationseachwithvaryingrecords
（genotypes）&
21loci*/
5
Numberofloci=21
Locusname:
AAT-1AAT-2AAT-3ACOADHDIA-1DIA-3EST-2GDHG6PHA
IDHMDH-1MDH-2MDH-3MDH-4PEP-1PEP-2PGI-2PGMSPG-2
AAAAAAAAAAAAAABBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAABBBA3AAABBBAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAAAA
AAAAAAAABCACAAABABABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAABBCCAABBABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAABACAABBAAAAAAAAAAAAAAACAAAAAAABAA
AAAAAAABABACAAABABAAAAAAAAAAAAABAAAAAAAAAA
ABAAAAAABCACAAABABAAAAAAAAABAAABAAAAAAAAAA
AAAAAAAABBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACAAAA
AAAAAAAAAABCAAABAAAAAAAAAAAAAAABAAAAAAAAAA
AAAAAAABBCBCAABBABAAAAAAAAABAAAAAAAAAAACAA
AAAAAAABACABAABBBBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAABACAABBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAABCABABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACAAAA
AAAAAAABAAACAAABABAAAAAAAAAAAAABAAAAAAAAAA
AAAAAAAABBBBAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAAAA
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