PVE

制作：张敖 https://datahold.cn

鸣谢

张学才，CIMMYT，指导

刘新春，四川农业大学，测试

蒋小康，南京农业大学，测试

最新更新

【2022-6-23 22:36:34】

增加了表型基因型对应过程。

【2021-11-18 17:59:43】

修正了一处不准确的描述。

【2021-10-29 10:54:37】

修正方法描述不正确的问题。

【2021-08-05 23:43:53】

修正因函数名问题导致的错误。

【2021-06-02 13:58:37】

功能完成。

功能

1. 根据GWAS获得的超过阈值的显著标记计算PVE（Phenotypic variance explained）=R²。

使用方法

1. 计算全过程，请保证网络通畅。

2. 准备表型文件，两列，包含标题，第一列是材料名，第二列是表型值（通常是BLUE或BLUP）。【示例文件.txt】

   Taxa CombinedENV CML161 0.405449507 CML165 0.190992175 CML206 0.438263016 CML247 0.261138727 CML254 0.330294057 CML287 0.077330646 CML300 0.098037893 CML301 0.157140089 CML302 0.213946167

3. 准备显著SNP标记列表，每行一个，不含标题。【示例文件.txt】

   S6_145529216 S3_140023577 S5_86861333 S1_283640778

4. 将下列代码复制到Rstudio，然后全选运行。期间会弹出对话框4次，第一次选择工作目录，第二次选择基因型文件（*.hmp.txt），第三次选择表型文件，最后选SNP标记列表文件。

   表型文件格式：

   Taxa	CombinedENV
   RCGS_1:C3KBGACXX:6:250279881	0.598732
   RCGS_2:C3KBGACXX:6:250279882	0.117541
   RCGS_4:C3KBGACXX:6:250279884	0.255027
   RCGS_5:C3KBGACXX:6:250279885	0.449318
   RCGS_9:C3KBGACXX:6:250279889	0.277038

海外：

source("https://aozhangchina.github.io/R/PVE/PVE.r")   # 加载程序文件，需要联网

国内：

xxxxxxxxxx
source("https://dataholdcn.cn/R/PVE/PVE.r")   # 加载程序文件，需要联网