Popgene 132中文手册Word下载.docx
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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
AAAAAAAABBBBAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAAAAAAAAAA
AAAAAAAAACACAABBABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAABBBBCAABBAAACAAAAAAAAAAAAAAAAACADAA
AAAAAAAAABBCAAABABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAABBBCAABBAAAAAAAAAAAAAAABAAAAAAACAA
AAAAAAAAAABCAAABABAAAAAAAAAAAABCAAAAAAAAAA
AAAAAAAAABBCAAABABAAAAAAAAAAAAABAAAAAAAAAA
AAAAAAAABDBCAAABABAAAAAAAAAAAAAAAAAAACAEAA
AAAAAAABCCBBAABBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAA
AAAAAAAABCBBAAABABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAABCCBBAAAAABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAA
6
AAAAAAAABBBCAAABABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAABBCAAAABBAAAAAAAAAAAAABAAAAAAAAAA
AAAAAAABACABAABBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAA
AAAAAAABBCBBAABBBBAAAAAAAAAAAAABAAAAAAAAAA
AAAAAAABABABAABBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAABBABAAAAAAAAAAAAAAAAAABBAAAAAAAAAA
AAAAAAAAACBCAABBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAACCBCAAABABAAAAAAAAAAAAABAAAAAAACAA
AAAAAAAABBACAABBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACCAAAA
AAAAABAABEBBAABBABAAAAAAAAAAAAABAAAAAAAAAA
AAAAAAAAABBCAAABAAAAAAAAAAAAAAABAAAAAAAAAA
AAAAAABBAACCAAABABAAAAAAAAAAAABCAAAAAAAAAA
AAAAAAABACBCAABBBBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAABAABBAAACABAAAAAAAAAAAAABAAAAAAAAAA
AAAAAAABBBACAABBAAAAAAAAAAAAAAABAAAAAAAAAA
AAAAAAAAACACAAAAABAAAAAAABAAAAABAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAABAAABABAAAAAAAAAAAAABAAAAAAAAAA
AAAAAAAABCBCAABBABAAAAAAAAAAAAABAAAAAAACAA
例3：
diploiddata,dominantmarker的输入格式
Numberofpopulations=2
Numberofloci=28
OPA01-1OPA01-2OPA01-3OPA01-4OPA01-5
OPA03-1OPA03-2OPA03-3OPA03-4OPA03-5OPA03-6
OPA04-1OPA04-2OPA04-3OPA04-4OPA04-5OPA04-6OPA04-7
OPA07-1OPA07-2OPA07-3OPA07-4OPA07-5OPA07-6
OPA11-1OPA11-2OPA11-3OPA11-4
name=SlaveLake
7
fis=-0.238
1110110010001110100010001001
1011010010000110100010000001
1110010010000110100010000001
1111110010000110100010100001
1011010110000110100010101101
1100010010010010100010000001
1110110010001010100010001001
1011010010000001101111010001
1100110010001110100010101001
1110110110001010100010001001
1110010010000110101100001001
1110111110000110100010000001
1111111100001010100010000001
1100010010000000100010100001
1100110010001100100010001001
1110110100010000100010001001
name=LittleSmoky
fis=0.0
1110111110101110101110001111
1110111110000110100010001111
1111010000110110101010101011
1110111100000110100010110001
1010111111100110101110000101
1100010000001110101110100111
1000110100000110100110001001
1110110111100110100110101001
1100110101000110101010101011
1101111110000110100110101011
8
1111011110100110100010010011
1100111111110110100010101001
1111111111000000101110100111
1101110100000110100010000001
1110110000011110100010001001
1111110000011110100010001001
1110010110000010100001010110
1100110110001000101101001001
1010110010000110100000101001
1100111100000100100010000001
9
四软件具体操作步骤：
（1）打开菜单中File/Loaddata，然后选择一个合适的数据设置进行分析.
10
（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.
11
（3）打开HaploidDataAnalysis或者DiploidDataAnalysis对话框核对：
是否变量（markerloci）或记录（individualorganisms）是柱状输入；
是否你的分析通过SinglePopulations,Groups和/或MultiplePopulations;
正确的SingleLocus简要统计；
正确的Multilocus简要统计；
下面的是一个HaploidDataAnalysis对话框。
注意下面的CheckAll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-dominantmarkers的DiploidDataAnalysis对话框。
注
意仅仅部分分析选项被选择了。
12
（4）现在，可能会被程序问道：
‘Doyouwanttoretainalllociforfurther
analysis?
"
，点击Yes或No根据自己的情况。
13
如果你选择No，那么DeleteLocus对话框会弹出让你删除部分你选择的loci
14
（5）接着，回答问题"
Doyouwanttoretainallpopulationsforfurther
analysis?
‘
如果你选择No，那么DeletePopulations对话框会弹出让你删除部分你选择的
populations
15
（6）如果你在第（3）步选择了Groups，在enterthenumberofgroups
对话框输入组数
16
点击OK打开GroupPopulations对话框，为每个group选择正确的populations
17
（7）如果Two-locusLD在第（3）步被选择Check的话，你需要选一个
significancelevel（P）去测试loci之间的linkagedisequilibria。
重要的：
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
18
（8）如果NeutralityTest在第（3）步被选择Check的话，你需要选择去
测试neutrality的为计算95%上下限的置信界限的simulations的数量。
推荐500–1000simulations为置信界限的可信估计。
19
（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|Saveas...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。
下面是关于dominantmarkers的DiploidDataAnalysis对话框。
你可能需要在
HWequilibrium（i.e.,FIS=0）或HWdisequilibrium（i.e.,FIS≠0）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HWequilibrium。
当
你选择了HWdisequilibrium，程序会在判断等位基因频率的时候读FIS值并且
使
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