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1 ARLEQUIN URL = estimas intra- e inter-poblacionales de variabilidad: Gene diversity (h) Mean number of pairwise differences---nucleotide diversity Theta (2M : M = 2N en diploides) Hom, S, k, π (homocigosidad, sitios polimórficos, número de alelos, mean number of pairwise differences) Mismatch distribution Frecuencias haplotípicas H-W equilibrium Test de neutralidad Ligamiento Estructura poblacional (AMOVA) Population pairwise distances (F ST ) Exact test Mantel test 1

2 Fichero de datos: datos27_alu.xls 1) Se prepara una hoja EXCEL: Hoja: Datos crudos 1ª columna: nombre del alelo, HT ó HG Siguientes columnas: poblaciones Columna C 1ª Fila: abreviaturas de las poblaciones (importan las mayúsculas) 2ª Fila: sample size Fila 5 3ª y siguientes: HT ó HG ó Alelos Matriz (D6: AD143) Fila 3 Hoja Datos: Fila 2 y 3: 27 poblaciones Fila 5: sample size = tamaño muestral Columna B: HT = haplotype Columna A: HG = haplogroup Columna C: nombre del HT y del HG Nota: eliminar filas vacías: sumar en una nueva columna, valores, buscar y eliminar 0 FICHERO DE DATOS- excel Crear una matriz con las frecuencias absolutas de cada HG - Linea 146: Tabla para estimar las frecuencias absolutas de los HG--- complétela rango ; criterio ; rango-suma Casilla E146: =SUMAR.SI($A$6:$A$140;$A146;E$6:E$140) - Comprobamos que todo es correcto. Para ello creamos las filas 170 (suma de los valores de cada HG) y 171 (diferencia entre éstos y los tamaños muestrales) - Si todo está correcto, transformamos las fórmulas en valores. Para ello: Copiamos las filas de la 146 a la 169 y las insertamos en la fila 173, luego: Botón derecho- valores - Comprobar que no ha habido errores creando una matriz en la línea 223 que sea la diferencia entre los valores que acabas de pegar y los que están en la matriz verde. 2

3 FICHERO DE DATOS de texto.arp Se prepara el archivo en el word (ó en el bloc de notas), pero salvándolo como texto y la extensión.arp NOTA: en el nombre no debe haber espacios. SECCIONES-APARTADOS Hay apartados obligatorios y apartados optativos [Profile] Title= NbSamples = # nº del 1 al 1000 DataType = frequency DNA, RFLP, Standard, Microsat GenotypicData = 0 0 = haplotypic 1 = genotypic data FICHERO DE DATOS de texto.arp SECCIONES-APARTADOS OPCIONALES LocusSeparator = WHITESPACE GameticPhase = 1 RecessiveData = 0 MissingData =? Frequency = ABS CompDistMatrix = 0 FrequencyThreshold =1e-5 EpsilonValue =1e-7 TAB, NONE,cualquiera excepto # y missing data 0 = desconocida, 1 = conocida 0 = codominante, 1 = recesivo cualquiera entre únicas ó dobles comillas ABS (absolutos) ó REL (relativos = frecuencias) 0=usa la especificada (Dist), 1= la computa (HT) nº de digitos para freq de HT (0.01 a 1e-7) criterio de convergencia para los algoritmos EM (frecht y desequilibrio) # cualquier renglón precedido de # no se tiene en cuenta 3

4 [Data] FICHERO DE DATOS de texto.arp SECCIONES-APARTADOS [[HaplotypeDefinition]] HaplListName = sec_ht HaplList = { H1 ATCG H2 ATCA } También podemos escribirlo: [[HaplotypeDefinition]] HaplListName = nombre HaplList = EXTERN hapl_file.hap FICHERO DE DATOS de texto.arp SECCIONES-APARTADOS [Data] [[DistanceMatrix]] MatrixName = sec_dist MatrixSize =# nº líneas = nº OTUs, sec.,... MatrixData = { H1 H2 H3 identificadores OTUs, sec., } También podemos escribirlo: [[DistanceMatrix]] MatrixName = nombre MatrixSize =# MatrixData = EXTERN mat_file.hap 4

5 [Data] FICHERO DE DATOS de texto.arp SECCIONES-APARTADOS [[Samples]] SampleName = abreviatura SampleSize = # nº entero = tamaño muestral SampleData = { H1 1 tb se puede poner la definición del HT aquí H2 5 si usamos FREQUENCY, sólo ID y # } se repite tantas veces como muestras tengamos. Si se trata de genotipos: SampleData = { G1 1 ATTCGCGATTCG ATTCGCAATTCA G } Introduzcan los datos de las dos poblaciones que faltan (AST y POT) y completen GAL 1º) pinchen en la fila 6---VISTA---Inmovilizar---Inmovilizar paneles 2º) busquen la fila 196 (la última de su suma en valores = HG24) 3º) marquen filas, comenzando en la 196 y terminando en la 172 y ahora DATOS---filtro 4º) Oculten la columna D: Marcar la columna, botón dcho, ocultar 5º) Pinchen el el filtro de la E172, quiten la marca del ACEPTAR 6º) Marquen las casillas que quedaron en la columna C y E (entre filas 173 y 196)---Botón Dcho---Copiar 7º) en el bloc de notas del archivo AmovaHG27.arp colóquense al principio del renglón } y peguen (CtrlV). Y en el sample size escriban el valor de la casilla E5 8º) Anular el filtro: en la casilla del Excel E172, pinchen en el filtro: --- Seleccionar todo --- ACEPTAR 9º) En el archivo *.arp, entre Galicia y Guinea, introduzcan AST y POT NOTA: Conviene que cuando terminen, en el Excel, abran todos los filtros y las columnas ocultas. 5

6 [Data] FICHERO DE DATOS de texto.arp SECCIONES-APARTADOS [[Structure]] StructureName = nombre NbGroups = # nº entero = tamaño muestral IndividualLevel = 0 1 si tenemos datos genotípicos Group = { population abreviation population abreviation } se repite tantas veces como grupos tengamos. Recordatorio: # indica que no se lee esa línea, pero nunca puede ir entre dos {} 6

7 [Data] FICHERO DE DATOS de texto.arp SECCIONES-APARTADOS [[Structure]] StructureName = nombre NbGroups = # nº entero = tamaño muestral IndividualLevel = 0 1 si tenemos datos genotípicos Group = { population abreviation importante coincidan population abreviation con la de los datos } se repite tantas veces como grupos tengamos. Recordatorio: # indica que no se lee esa línea, pero nunca puede ir entre dos {} Consejo: problemas con copiar otra anterior FICHERO DE DATOS de texto.arp SECCIONES-APARTADOS [Data] [[Mantel]] MatrixSize = # MatrixNumber = 2 si ponemos 3, tenemos que definir 3 DistMatMantel, para que correlacione Y con estas dos X YMatrix = fst, log_fst,slatkinlinearfst, log_slatkinlinearfst, nm custom es decir, matriz de distancias genéticas YMatrixlabels = { population population... Todas } DistMatMantel = { Se repite 2 ó 3 veces 0.00 la primera es Y y las demás X } UsedYMatrixLabels = { population population... si queremos definir un subgrupo } 7

8 FICHERO DE DATOS de texto.arp [Profile] Title="AMOVA, Title="" 27 poblaciones, HG" NbSamples=27 DataType=FREQUENCY GenotypicData=0 Frequency=ABS [Data] [[Samples]] SampleName="GAL" SampleSize=191 SampleData= { HG01 39 HG } [[Structure]] StructureName="regiones" NbGroups=5 IndividualLevel=0 Group={ "GAL" "AST" } Uso del ARLEQUIN Open Project---Buscar el archivo ---ABRIR 8

9 Uso del ARLEQUIN Nos da la información del proyecto y vamos a la pestaña SETTINGS Uso del ARLEQUIN Aspecto de la pestaña SETTINGS 9

10 Uso del ARLEQUIN Marcamos AMOVA y luego, Standard AMOVA Uso del ARLEQUIN POPULATION COMPARISONS Compute pairwise FST ---- Slatkin s distance Como no le dimos datos moleculares: Use conventional F-statistics (haplotype frequencies only) 10

11 Uso del ARLEQUIN POPULATON DIFFERENTIATION --- Exact test of population differentiation Uso del ARLEQUIN MOLECULAR DIVERSITY INDICES --- Standard diversity indices 11

12 Uso del ARLEQUIN START Uso del ARLEQUIN Computations are over File---close project --- cerrar 12

13 FICHERO DE SALIDA Creó una carpeta con el nombre de tu archivo e introdujo 5 ficheros: amovahg27_sb.htm amovahg27_sb.js amovahg27_sb_main.htm amovahg27_sb_tree.htm Arlequin_log.txt (avance del proceso) Y otro externo con los datos usados: randseed.txt Usamos amovahg27_sb.htm que lo abrimos con WORD y lo salvamos como.txt 13

14 FICHERO DE SALIDA - errores, y luego el nº y la fecha de la ejecución - Información acerca del proyecto y varias secciones ANALYSES AT THE INTRA-POPULATION LEVEL: ======================================================== == Sample : GAL =========================================================== Standard diversity indices : No. of gene copies: 191 No. haplotypes : 19 No. of loci : 0 No. of usable loci : 0 loci with less than 5.00 % missing data No. of polymorphic loci : 0 Haplotype-level computations Sum of square freqs. : Gene diversity : / (Standard deviation is for the sampling process) ================================ == Molecular diversity indices : (GAL) ================================ TABLA DE FRECUENCIAS 1) Preparar archivo excel con una matriz con las frecuencias de los alelos, HT, HG, 2) 1ª columna = nombre los alelos, HT, HG; restantes: cada población 3) 1ª fila: nombre de las poblaciones 4) 2º fila: Sample size 5) 3ª y siguientes: cada HG con su frecuencia 6) Al final: nº de HT y en las siguientes Gene diversity (H ± s) - Copiar la hoja Datos en otra hoja, que llamamos frec y dejar sólo la matriz con los valores absolutos de cada HG - Copiar filas de siglas de las POB. Copiar columna con nombre de alelos - Calcular las frecuencias (en % con 1 decimal), extender. 14

15 Estos datos se incluyen en la tabla de frecuencias de las poblaciones 15

16 FICHERO DE SALIDA ANALYSES AT THE INTRA-POPULATION LEVEL: ================================ == Molecular diversity indices : (GAL) ================================ Sample size : No. of haplotypes : 19 Allowed level of missing data : % Number of polymorphic loci : 0 Number of usable loci : 0 Theta(Hom) : S.D. Theta(Hom) : Theta(k) : % confidence interval limits for theta(k) : [ , ] Unable to compute theta(s) for standard data type Unable to compute theta(pi) for standard data type Al no haber datos moleculares, faltan algunas Theta FICHERO DE SALIDA =================================================== == GENETIC STRUCTURE ANALYSIS AMOVA ====================================================== 16

17 FICHERO DE SALIDA =================================================== == GENETIC STRUCTURE ANALYSIS AMOVA ====================================================== Ordenamos los F ST : (1-FSC)*(1-FCT) = (1-FST) Variación: en una población: 99.38% FSC(entre poblaciones dentro de grupos)= var = 0.29% P-value = FCT(entre grupos)= var = 0.32% P-value = p<0.001 p<0.001 FST(total)= P-value = p<0.001 Conclusión: las regiones son distintas, pero hay mucha mas estructuración de la que planteamos, pues es significativa la variación dentro de regiones FICHERO DE SALIDA =================================================== == Comparisons of pairs of population samples ====================================================== List of labels for population samples Population pairwise FSTs FST P values Matrix of significant Fst P values Significance Level= Matrix of Slatkin linearized FSTs as t/m=fst/(1-fst) (M=N for haploid data, M=2N for diploid data) Matrix of M values (M=Nm for haploid data, M=2Nm for diploid data) Exact Test of Sample Differentiation Based on Haplotype Frequencies : List of labels for population samples Global test of differentiation among sample Non-differentiation exact P values (Differentiation test between all pairs of samples) Table of significant differences (level 0.05) 17

18 F ST Podemos pasar los datos (FST y exact test) a un excel para poder mover filas y columnas 1) Copiamos cada matriz en un fichero.txt 2) Desde el excel, abrimos los ficheros F ST Podemos pasar los datos (FST y exact test) a un excel para poder mover filas y columnas 1) Copiamos cada matriz en un fichero.txt 2) Desde el excel, abrimos los ficheros 18

19 F ST Podemos pasar los datos (FST y exact test) a un excel para poder mover filas y columnas 1) Copiamos cada matrix en un fichero.txt 2) Desde el excel, abrimos los ficheros 19

20 FICHERO DE SALIDA =================================================== == GENETIC STRUCTURE ANALYSIS AMOVA ====================================================== FICHERO DE SALIDA =================================================== == GENETIC STRUCTURE ANALYSIS AMOVA ====================================================== Ordenamos los FST: (1-FSC)*(1-FCT) = (1-FST) Variación: en una población: 99.64% FSC(entre poblaciones dentro de grupos)= var = 0.08% P-value = FCT(entre grupos)= var = 0.27% P-value = FST(total)= P-value = p = n.s. p<0.001 p<0.001 Conclusión: las regiones son distintas, y las poblaciones dentro de regiones son homogéneas la población está estructurada 20

21 SPSS-MDS 1) Preparar archivo: hoja de excel con una matriz con los F ST 2) En la diagonal mayor se ponen 0 3) Los nombres de las poblaciones en la 1º fila y en la 1º columna. SPSS-MDS Abrimos el SPSS - Crear una nueva consulta mediante el asistente para bases de datos, y se nos abre una ventana donde le diremos: Excel files siguiente Se nos abre otra ventana que nos permite examinar el ordenador para buscar el archivo que nos interesa mediante: Examinar abrir y Aceptar En la nueva ventana tenemos que pasar la hoja que nos interesa de tablas disponibles a recuperar los campos en este orden, bien sea arrastrándola de izq a derecha ó marcándola y presionando la flecha. A continuación: Siguiente Siguiente Siguiente Finalizar. De esta manera se abre el archivo de datos y empieza a escribirse el de resultados. Normalmente le ponemos: Escala, Numérico, Ancho = 8 y Decimales = 4 21

22 SPSS-MDS - Pinchamos ANALIZAR y luego Escala y Escalamiento multidimensional (ASCAL) - Marcamos todas las variables (poblaciones) y las pasamos. - Pinchamos MODELO: Nivel de medida: intervalo, condicionalidad: matriz, Dimensiones 2x2 y modelo de escalamiento: Distancia euclídea. CONTINUAR - Pinchamos OPCIONES: marcamos para visualizar las 4 y CONTINUAR - ACEPTAR Ahora podemos mirar los resultados: STRESS: (<0 230 bueno, <0 763 muy bueno) R 2 = RSQ correlación alta muy bueno, luego cuanto mayor mejor, por ejemplo ó más. Ahora vemos el gráfico y lo retocamos para la publicación SPSS-MDS 22

23 SPSS-MDS SPSS-MDS 23

24 SPSS-MDS SPSS-PCA 1) Preparar archivo excel con una matriz con las frecuencias de los alelos, HT, HG, 2) 1ª columna = nombre de las poblaciones; restantes: cada alelo 3) Poblaciones en las filas - Copiar la hoja frec, en una nueva hoja, que llamamos SPSS, como valores - Dejar sólo las filas con las siglas de las POB y las de los HG. - Copiar filas de siglas de las POB. Copiar columna con nombre de alelos - Dividir por 100 las frecuencias. Extender - Copiar la matriz y pegarla como valores - Copiar la matriz y pegarla transpuesta con formato de 4 decimales - Copiar las filas de esta matriz en una hoja nueva que llamamos PCA. 24

25 SPSS-PCA Abrimos el SPSS - Crear una nueva consulta mediante el asistente para bases de datos, y se nos abre una ventana donde le diremos: Excel files siguiente Se nos abre otra ventana que nos permite examinar el ordenador para buscar el archivo que nos interesa mediante: Examinar abrir y Aceptar En la nueva ventana tenemos que pasar la hoja que nos interesa de tablas disponibles a recuperar los campos en este orden, bien sea arrastrándola de izq a derecha ó marcándola y presionando la flecha. A continuación: Siguiente Siguiente Siguiente Finalizar. De esta manera se abre el archivo de datos y empieza a escribirse el de resultados. DATOS: Definir las propiedades de las variables: Normalmente le ponemos: Escala, Numérico, Ancho = 8 y Decimales = 4 Comprobar no sobran filas ni columnas SPSS-PCA - Pinchamos ANALIZAR y luego Reducción de dimensiones y factor - Marcamos todas las variables (poblaciones) y las pasamos. - Pinchamos DESCRIPTIVOS: Estadísticos: Solución inicial; Matriz de correlaciones: Coeficientes y Niveles de significación. CONTINUAR. - EXTRACCIÓN: Analizar: Matriz de correlaciones; Visualización: Solución factorial sin rotar y Gráfico de sedimentación. Extraer: Nº fijo de factores =2. CONTINUAR - ROTACIÓN: Varimax CONTINUAR. - PUNTUACIONES: Guardar como variables (Regresión).CONTINUAR - Pinchamos OPCIONES: marcamos Excluir casos según lista y Ordenados por tamaño. CONTINUAR - ACEPTAR 25

26 SPSS-PCA - Pinchamos GRAFICOS y luego Cuadro de diálogos antiguos - Dispersión/Puntos - Pinchamos DISPERSIÓN SIMPLE y luego, DEFINIR. - Marcamos REGR factor score 1 for analysis 1 [FAC1_1] al eje X - Marcamos REGR factor score 2 for analysis 2 [FAC2_1] al eje Y - Marcamos F1 y lo pasamos a Etiquetar los casos mediante. - Pinchamos OPCIONES: marcamos Excluir casos según lista y Mostrar el gráfico con las etiquetas de caso. CONTINUAR - ACEPTAR En el archivo de resultados, pinchar Dispersión de FAC2_1FAC1_1 para ver el gráfico SPSS-PCA - Con el editor de gráficos sustituir el nombre de los componentes por: 1st component (#%) and second component (#%) # se obtienen de Varianza total explicada, Suma de las saturaciones al cuadrado de la rotación Cambiamos con botón derecho y Propiedades a Arial 14, Aplicar y cerrar - Pinchando en los nombres: - Arial 9 - Etiquetas de valor de datos: desmarcamos Suprimir etiquetas superpuestas y Mostrar líneas de conexión con etiqueta Aplicar y cerrar - Pinchamos en el fondo: Relleno blanco, aplicar y cerrar - Pinchamos en la línea del eje X: Formato de numeración: Cifras decimales = 1. APLICAR y cerrar - Pinchamos en la línea del eje Y: Formato de numeración: Cifras decimales = 1. APLICAR y cerrar - En los iconos de la barra, pinchamos en Añadir una línea de referencia al eje X--- Posición = 0; APLICAR y cerrar - En los iconos de la barra, pinchamos en Añadir una línea de referencia al eje Y--- Posición = 0; APLICAR y cerrar - Colorear los puntos - Botón derecho: COPIAR y llevar a un PPT 26

27 SPSS-PCA A veces, no vemos bien con qué punto está asociado cada POB, para ello: - Pasas a papel el gráfico - Abres el SPSS pinchando en el archivo de resultados ó mediante: ARCHIVO- ABRIR-RESULTADOS- ubicación del archivo.spv - En el gráfico, pinchas 2 veces para abrir el editor de gráficos y luego EDITAR-Propiedades; y así puedes modificar el Tamaño del gráfico (Alto 375 y ancho 468,75 que tiene por lo que quieras). Como está marcado Mantener la relación de aspecto, con que modifiques uno de ellos se modifica el otro. SPSS-PCA Ahora vas a Matriz de componentes rotados - la copias como texto (A) en el excel, y lo salvas como componentes.xls - Eliminar todo lo que no te interesa. - En la columna D pon una serie de contaje - Marca en el componente 1 los mayores valores positivos en amarillo y los negativos en azul. - Marca las filas de los HG y ordénalas por C para marcar los valores mayores - Abre una columna en A y marca las filas de los HG y ordénalas por B - Copia del fichero original el nombre de los HG y pégalos en la columna A - Elimina la columna B. - Marca las filas de los HG, ordena por D y elimina la columna D - Ajusta el ancho de las columnas y copia la tabla en el PPT, manteniendo el formato de origen. 27

28 PCA analysis Componente 1 2 HG06=U5b,677,221 HG08=U2,641,215 HG17=J1 -,595,563 HG01=H(CRS) -,563 -,405 HG20,517,296 HG12,453,331 HG09,452 -,093 HG18,429 -,111 HG07,420 -,026 HG24,350 -,015 HG10 -,326,115 HG15,313,031 HG23,188 -,186 HG03=R0/R -,282 -,705 HG19=N1 -,147,663 HG13=T(xT1 2) -,214,536 HG16=J -,481,515 HG14,202,514 HG11 -,027 -,493 HG05,235 -,418 HG02 -,117 -,395 HG21,069 -,374 HG04,045,217 HG22,042,162 OTRAS POSIBILIDADES Datos moleculares No solo podemos usar la frecuencia de los HT ó HG de un marcador haploide. Podemos hacer uso de más información. Por ejemplo: si usamos los HT para comparar las poblaciones podríamos usar la divergencia (medida, por ejemplo, por el número de diferencias) molecular entre ellos, para ponderar las diferencias. ARLEQUIN-Esta información se la damos en [Data], generalmente antes de [[Samples]], y podemos hacerlo de dos maneras: A) Suministrándole los haplotipos como datos binarios (cada RFLP ó cada SNP) ó multiestados (ó cada base, sería una posición), incorporando el apartado [[HaplotypeDefinition]] B) También podemos darle directamente la matriz de diferencias entre los HT, incluyendo en DATA el apartado: [[DistanceMatrix]] 28

29 FICHERO DE DATOS de texto.arp SECCIONES-APARTADOS [Data] [[HaplotypeDefinition]] HaplListName = nombre HaplList = { H1 ATCG H2 ATCA } También podemos escribirlo: [[HaplotypeDefinition]] HaplListName = nombre HaplList = EXTERN hapl_file.hap RESULTADOS: - El nº de loci: posiciones que le hemos puesto. - Mean number of pairwise differences, equivalente a pi - Diferentes Theta, basadas en Homocigosis, nº alelos, nº sitios polimórficos y pi B) También podemos darle directamente la matriz de diferencias entre los HT, [Data] [[DistanceMatrix]] MatrixName="genetic distance between 56 HT" MatrixSize= 56 #LabelPosition=LINE MatrixData=EXTERN "amovadis.dis Otra manera de ponerlo sería: [[DistanceMatrix]] MatrixName = nombre MatrixSize = # MatrixData = { H1 H2 H } nº líneas = nº OTUs, sec.,... identificadores OTUs, sec.,... 29

30 HAPLOSEARCH Tenemos que crear un archivo con el siguiente formato: START: 065^p >CRS^p GACTCACCCATCAACAACCGCTATGTATTTCGTACATTACTGCCAGCC ACCATGAATATTGTACGGTACCATAAATACTTGACCACCTGTAGTACAT AAAAACCCAATCCACATCAAAACCCCCTCCCCATGCTTACAAGCAAGT ACAGCAATCAACCCTCAACTATCACACATCAACTGCAACTCCAAAGCC ACCCCTCACCCACTAGGATACCAACAAACCTACCCACCCTTAACAGTA CATAGTACATAAAGCCATTTACCGTACATAGCACATTACAGTCAAATCC CTTCTCGTCCCCATGG^p >SEQ5^p 093^p >SEQ6^p 094^p Esto lo hacemos a partir del excel: HAPLOSEARCH A) Nosotros hemos analizado entre las posiciones y 16370, por lo que en la primera línea tenemos que poner START: 065 B) Ahora preparamos la sec. del CRS, para ello abrimos el archivo RE_rCRS.txt y seleccionamos de la posición a la Cuando ya lo tenemos sin espacios, sin marcas de párrafo y en mayúsculas, lo añadimos a la segunda fila como >CRS^pSecuencia en mayúsculas^p C) Ahora en las restantes filas escribimos >HT#^p motivo HT ^p. - Para ello abrimos el excel, copiamos los HT y los pegamos en un Bloc de notas. Lo salvamos Ej: HT135.txt - Lo abrimos con WORD y sustituimos H por >H - reemplazamos 2 espacios por uno (tantas veces como necesario) - reemplazamos ^t por ^p - reemplazamos espacio^p por ^p - revisamos que no queden espacios al final de las posiciones de los HT, - lo salvamos como.txt (texto sin formato) 30

31 HAPLOSEARCH D) lo corremos en el programa Procesar, examinar (Buscar el archivo y Abrir), obtener secuencia (get sequence), Genét, de poblaciones (populations genetics), procesar. - Esperar---abrir con WORDPAD, aceptar, Guardar como matriz.txt E) preparar la matriz para el arlequín, cuyo formato es:: [Data] [[HaplotypeDefinition]] HaplListName="U3" HaplList={ H01.. TTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTT TTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTCTTTTTTTTTTTTAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA^p H02.. } [Data] FICHERO DE DATOS de texto.arp SECCIONES-APARTADOS [[HaplotypeDefinition]] HaplListName = nombre HaplList = { H1 ATCG H2 ATCA } También podemos escribirlo: [[HaplotypeDefinition]] HaplListName = nombre HaplList = EXTERN hapl_file.hap 31

32 Pasos: FICHERO DE DATOS de texto.arp Abrimos matriz.txt con el WORD Quitamos la 1ª fila y la sec. del CRS reemplazamos ^p por 2 espacios^p reemplazamos 2 espacios^p> por $ reemplazamos 2 espacios^p por 2 espacios reemplazamos $ por ^p Si es necesario se abre con el bloc de notas para comprobar Copiamos el archivo amovahg27_alu.arp como amovaht135.arp Ahora introducimos en DATA de amova_ht135.arp el contenido del fichero matriz.txt En DataType ponemos DNA y añadimos: LocusSeparator=none CompDistMatrix=1 Si está bien se te activaran los Molecular diversity indices NOTA: También existe la posibilidad de usar un archivo externo, ver los modelos del arlequín Ahora tenemos que darle las frecuencias de cada HT en cada población Ahora tenemos que darle las frecuencias de cada HT en cada población Ahora existe la posibilidad de calcular los FST basados sólo en las frecuencias o pedirle que nos compute distance matriz usando pairwise differences También le podemos pedir: - que nos imprima la matriz de distancia entre los HT - los índices moleculares de diversidad: Theta RESULTADOS: El nº de loci: posiciones que le hemos puesto Mean number of pairwise differences, equivalente a pi, y te da las diferentes Theta, basadas en Homocigosis, nº alelos, nº sitios polimórficos y pi 32

33 Resultados en Matriz de componentes rotados Componente Error en % componentes: 1º<2º 1 2 HG17 =J1 -,840,046 HG13=T -,577,069 HG16= -,570 -,251 HG19= -,531 -,290 HG05=U5a,519 -,365 HG09=U3,505 -,241 HG18=,497,105 HG02,434 -,264 HG01 -,388 -,136 HG24,369,277 HG20,360,058 HG21,313,215 HG07,312,288 HG04 -,297,028 HG23,296 -,032 HG15,170,003 HG12=K -,055,779 HG14=T1 -,046,666 HG11=others U,338 -,620 HG03=RO/R -,090 -,604 HG08,305,574 HG10,040 -,537 HG06,301,310 HG22,009,068 33

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