GenAlEx 6.5: phân tích gen trong Excel. Phần mềm di truyền quần thể cho giảng dạy và nghiên cứu - một bản cập nhật

Bioinformatics (Oxford, England) - Tập 28 Số 19 - Trang 2537-2539 - 2012
Rod Peakall1, Peter E. Smouse1
11 Evolution, Ecology and Genetics, Research School of Biology, The Australian National University, Canberra ACT 0200, Australia and 2Department of Ecology, Evolution and Natural Resources, School of Environmental and Biological Sciences, Rutgers University, New Brunswick, NJ 08901-8551, USA

Tóm tắt

Tóm tắt

Tóm tắt: GenAlEx: Phân tích di truyền trong Excel là một gói phần mềm đa nền tảng cho các phân tích di truyền quần thể chạy trong Microsoft Excel. GenAlEx cung cấp phân tích các loci gen diploid đồng trội, haploid và nhị phân cùng với các chuỗi DNA. Cả phân tích dựa trên tần suất (F-statistics, độ đa dạng dị hợp tử, HWE, phân loại quần thể, mối quan hệ) và phân tích dựa trên khoảng cách (AMOVA, PCoA, kiểm định Mantel, phân tích tự tương quan không gian đa biến) đều được cung cấp. Các tính năng mới bao gồm tính toán các ước lượng mới về cấu trúc quần thể: G′ST, G′′ST, Jost’s Dest và F′ST qua AMOVA, phân tích thông tin Shannon, phân tích sự cân bằng liên kết cho dữ liệu biallelic và các kiểm định không đồng nhất mới cho phân tích tự tương quan không gian. Hỗ trợ xuất ra hơn 30 định dạng dữ liệu khác nhau. Các bài giảng giảng dạy và tùy chọn xuất kết quả mở rộng từng bước cũng được bao gồm. Hướng dẫn toàn diện đã được sửa đổi hoàn toàn.

Sự sẵn có và triển khai: GenAlEx được viết bằng VBA và được cung cấp dưới dạng tiện ích bổ sung cho Microsoft Excel (tương thích với Excel 2003, 2007, 2010 trên PC; Excel 2004, 2011 trên Macintosh). GenAlEx, tài liệu hỗ trợ và các bài giảng giảng dạy có sẵn miễn phí tại: http://biology.anu.edu.au/GenAlEx.

Liên hệ: [email protected]

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Banks, 2012, Genetic spatial autocorrelation can readily detect sex-biased dispersal, Mol. Ecol., 21, 2092, 10.1111/j.1365-294X.2012.05485.x

Double, 2005, Dispersal, philopatry and infidelity: dissecting local genetic structure in superb fairy-wrens (Malurus cyaneus), Evolution, 59, 625

Excoffier, 2010, Arlequin suite ver 3.5: a new series of programs to perform population genetics analyses under Linux and Windows, Mol. Ecol. Res., 10, 564, 10.1111/j.1755-0998.2010.02847.x

Hedrick, 2005, Genetics of Populations, 3rd

Jost, 2008, G  ST and its relatives do not measure differentiation, Mol. Ecol., 17, 4015, 10.1111/j.1365-294X.2008.03887.x

Jombart, 2008, adegenet: a R package for the multivariate analysis of genetic markers, Bioinformatics, 24, 1403, 10.1093/bioinformatics/btn129

Lewis PO  ZaykinD Genetic Data Analysis V1.1. 2001 Available at http://www.eeb.uconn.edu/people/plewis/software.php (30 May 2012, date last accessed)

Meirmans, 2006, Using the AMOVA framework to estimate a standardized genetic differentiation measure, Evolution, 60, 2399, 10.1111/j.0014-3820.2006.tb01874.x

Meirmans, 2011, Assessing population structure: FST and related measures, Mol. Ecol. Res., 11, 5, 10.1111/j.1755-0998.2010.02927.x

Meirmans, 2004, GENOTYPE and GENODIVE: two programs for the analysis of genetic diversity of asexual organisms, Mol. Ecol. Notes, 4, 792, 10.1111/j.1471-8286.2004.00770.x

Paradis, 2010, pegas: an R package for population genetics with an integrated-modular approach, Bioinformatics, 26, 419, 10.1093/bioinformatics/btp696

Peakall, 2003, Spatial autocorrelation analysis offers new insights into gene flow in the Australian bush rat, Rattus fuscipes, Evolution, 57, 1182

Peakall, 2006, GenAlEx 6: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research, Mol. Ecol. Notes, 6, 288, 10.1111/j.1471-8286.2005.01155.x

Pritchard, 2000, Inference of population structure using multilocus genotype data, Genetics, 155, 945, 10.1093/genetics/155.2.945

Rousset, 2008, GENEPOP’007: a complete re-implementation of the genepop software for Windows and Linux, Mol. Ecol. Res., 8, 103, 10.1111/j.1471-8286.2007.01931.x

Ryman, 2009, GST is still a useful measure of genetic differentiation—a comment on Jost's D, Mol. Ecol., 18, 2084, 10.1111/j.1365-294X.2009.04187.x

Sherwin, 2006, Measurement of biological information with applications from genes to landscapes, Mol. Ecol., 15, 2857, 10.1111/j.1365-294X.2006.02992.x

Slatkin, 2008, Linkage disequilibrium—understanding the evolutionary past and mapping the medical future, Nat. Rev. Genet., 9, 477, 10.1038/nrg2361

Smouse, 1999, Spatial autocorrelation analysis of individual multiallele and multilocus genetic structure, Heredity, 82, 561, 10.1038/sj.hdy.6885180

Smouse, 1978, A comparison of the genetic infrastructure of the Ye'cuana and Yanomama: a likelihood analysis of genotypic variation among populations, Genetics, 88, 611, 10.1093/genetics/88.3.611

Smouse, 2008, A heterogeneity test for fine-scale genetic structure, Mol. Ecol., 17, 3389, 10.1111/j.1365-294X.2008.03839.x

Weir, 1990, Genetic Data Analysis

Whitlock, 2011, G'ST and D do not replace FST, Mol. Ecol., 20, 1083, 10.1111/j.1365-294X.2010.04996.x