UPGMA法聚类分析——NTsys2.10e

NTsys是一款强大的统计分析软件,具有多个统计模型组件,在植物多样性分析中经常会用到。其中最主要的模块是聚类分析,常用的方法有UPGMA、CL等。简而言之,是一款稳定的、用于多变量统计的软件。

官网:http://www.appliedbiostat.com/ntsyspc/ntsyspc.html

NTSYSpc 2.10e的特点包括:

  • 强大的统计分析应用;
  • 多变量统计测试;
  • 不同的分析功能:主成分分析、相关性分析、对应分析、聚类分析等;
  • 绘制基因型分解树;
  • UPGMA、CL等不同的聚类方法;
  • 使用各种距离系数;
  • 完全可编辑的图表和导出功能;
  • 多维距离系数;
  • 适合分组和基因型的Ni-Lee系数;
  • 多变量分析和测试能力;
  • 距离因子与基因型检测的多样性;
  • 编辑绘制图标
    ……

1.数据格式

首先统计标记数据,将琼脂糖凝胶电泳图中清晰、无拖带、易分辨的条带记为“1”,反之则记为“0”。根据人工读带结果,在 Excel 表格中,行名为条带名称,列名为样本名称,建立矩阵,具体格式如下:


格式说明

其中最上面一行为注释信息:
*A1-1:表示数据为矩形数据矩阵;
*B1-175:表示共有175条条带;
*C1-100:表示共有100个样本;
*D1-0:没有缺失值,若有缺失,则用1表示。

2.数据格式转化

将EXCEL数据另存为97版Excel。在ntedit.exe中,将.xls格式转化为.nts格式:


ntedit.exe

File——open file in grid,导入.xls:



文件类型中选择Excel files,这里注意要关闭Excel文件,否则会报错,导入失败:

导入成功:



另存为.nts格式,file——save file as:

3.计算相似性矩阵

在ntsys.exe中进行后续计算:


ntsys.exe

在Similarity模块中选择Qualitative data,导入.nts数据,计算方法的矩阵系数coefficient选择DICE,指定输出文件位置及名称,随后进行运算compute:



运算结束:

4.聚类分析

在得到相似性矩阵后,在clustering模块中选择SAHN进行聚类分析,输入相似性矩阵结果,in case of ties选择FIND:


5.绘制聚类结果:

在Graphics模块中选择Tree plot,输入聚类分析结果,运算得到聚类图:



横坐标为相关系数,纵坐标为样本名称,根据自己的数据在合适的位置画一条竖线,进行类别划分:



图形的颜色、字体字号、横坐标范围等,都可以在option中的plot—option中进行调整,如当上图相关系数比较大时,可以设置x轴范围为0.75-1.0,设置方式如下:

每页中显示的样本数目,以及输出的分页数,在option中的plot—option下的phenogram中进行调整:


图形导出:file—print,在属性—布局中,可以选择页面大小,以及方向:


6.检验聚类结果:

对聚类结果的质量进行检验,在clustering模块中选择cophenetic values,输入文件为步骤4中聚类分析得到的结果文件:


随后,在Graphics模块中选择Matrix comparison plot,输入文件1为步骤3中得到的相似性矩阵,输入文件2为上面得到的check文件:

得到两组数据之间的相关性点图,可以查看相关性系数,相关性系数越高,证明聚类分析越准确。

引用转载请注明出处,如有错误敬请指出。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 211,884评论 6 492
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,347评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,435评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,509评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,611评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,837评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,987评论 3 408
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,730评论 0 267
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,194评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,525评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,664评论 1 340
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,334评论 4 330
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,944评论 3 313
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,764评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,997评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,389评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,554评论 2 349

推荐阅读更多精彩内容