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Arlequin的使用说明
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Arlequin使用说明
导读：这一结果说明吐鲁番古代群体的mtDNA序列与中亚及新疆的现代群体无明显的区别，Fig“AMOVA/MSN”：分子差异性分析及最小支撑树的构建。AMOVA（analysisofmolecularvariance）是指对分子差异性的分析。它通过对所研究群体进行不同层次的归类和划分，可界定不同的遗传结构并进行统计学检验，从而估计出群体间、群体内以及个体间不同层次所表现的差异占总变异的多少。这种方法可
“AMOVA/MSN”：分子差异性分析及最小支撑树的构建。
AMOVA（analysis of molecular variance）是指对分子差异性的分析。它通过对所研究群体进行不同层次的归类和划分，可界定不同的遗传结构并进行统计学检验，从而估计出群体间、群体内以及个体间不同层次所表现的差异占总变异的多少。这种方法可以讨论不同海拔高度、不同语系、以及地理群体间是否存在相应的遗传变异。
“Locus by locus AMOVA”：每个基因座单独进行分子差异性的分析。
“Include in individual level for genotypic data”：包括个体之间基因分歧度协方差组成和相关的固定指数。因此，它计算观测到的基因间的差异。这是检测Hardy-Weinberg平衡失调的另一种途径。选择这个选型仅对配子片断已知的基因型数据有效。
“Number of permutations”：用来检测协方差组成和固定指数的置换数的值。如果数值为0，则不会有任何检测结果。一个较为正确的结果至少要进行几千次检验。
“Compute minimum spanning network among haplotypes”：利用分子差异计算并绘制单倍型之间的系统树。
“Euclidian square distances”的选择：1）“Use project distance matrix”，利用数据文件中的距离矩阵，如果可能的话。2）“Compute distance matrix”，根据选定的距离模型计算距离矩阵，在数据文件中事先被定义的距离矩阵将会被忽略。单倍型数据和基因型数据都可以产生这样的矩阵。3）“Use conventional F-statistics”，如果激活了这个选项，我们将利用一个下三角矩阵（对角线处是0）来作为非下三角矩阵元素。这意味着所有不确定单倍型之间的距离将会被认作是确定的，这意味着此项将会影响等位基因频率的遗传结构。4）“Distance between haplotype”：选择一种距离模型去计算单倍型之间的遗传距离。不同类型的数据要用不同的Euclidean 距离模型去计算分析。
“Gamma α value”：当选择允许不同位点之间有不等进化速率时，设置gamma功能的图形参数α的值。
根据数据类型不同，选择上述选项还可能出现如下图所示的操作界面。
AMOVA分析应用十分广泛，尤其在比较不同群体之间遗传相关性大小时。例如：崔论文：在吐鲁番古代群体与现代新疆和中亚人群的AMOVA分析中，可以发现99.75%的遗传变异来自于群体内，只有0.25%来自于群体间（P=0. permutations）。而当我们将欧洲（Basque）和东亚（Han）的群体加入，再进行比较，组内的差异变为92.4%，而组间的差异增加为7.6%（P&0.05），有显著性差异。这一结果说明吐鲁番古代群体的mtDNA序列与中亚及新疆的现代群体无明显的区别。段论文：按地理位置把境外的维吾尔和哈萨克分为一组，把新疆的维吾尔，哈萨克和克里雅人群分为一组，分成两个组群时，分析结果表明组间的差异为0.34％（P＝0.1188），组内人群之间的差异为-0.21％（P＝0.7181），人群内部的差异为99.87％（P＝0.5454）。最后，按语言划分，这五个群体的语言都属于阿尔泰语系中的突厥语族但分别属于两个不同的语支，因此我们把境外的维吾尔，新疆维吾尔和克里雅分为一组，把境外的哈萨克和新疆哈萨克分为一组，又分成两个组群时，组间差异为-0.25％（P＝0.6182），组内人群间的差异为0.14％（P＝0.5818），人群内部的差异为100.10％（P＝0.4545）,这表明讲同种语言的人群之间的差异要比语言不同的组群之间的差异还要大，由此可知mtDNA的差异并不能反映语言划分的范畴。
选择主操作界面左上方树形结构中的“Genetic stucture”的“Population comparisons”选项，操作主界面变为如下图所示：
“Population comparisons”：计算人群之间不相似指数（遗传距离）的大小，像统计值FST，经过转换的FST值（能够用于短片段的基因的遗传距离），Nei`s 人群之间和人群内部的平均配对差异等。这些遗传距离可以利用置换人群之间单倍型或个体来进行检验。
“Computation of FST”：计算所有配对人群的FST值。
“Renyolds`s diatance”：计算Renyolds`s等线性化的FST，这适用于分歧时间较短的样本。 “Slatkin`s distance”：计算源于配对间的FST的Slatkin`s遗传距离。
“Pairwise difference”：计算Nei`s人群内部和人群之间的平均配对差异数。
“Compute relative population sizes”：计算所有配对人群之间的相对人群大小，也可以计算人群之间的分析时间。
“Number of permutations”：检验推得的遗传距离达到一定置信水平，所需要的置换的次数。如果数值为0，则不会有任何检测结果。一个较为正确的结果至少要进行几千次检验。
“Choice of Euclidean distance”：1）“Use project distance matrix”，利用数据文件中的距离矩阵，如果可能的话。2）“Compute distance matrix”，根据选定的距离模型计算距离矩阵，在数据文件中事先被定义的距离矩阵将会被忽略。单倍型数据和基因型数据都可以产生这样的矩阵。3）“Use conventional F-statistics”，如果激活了这个选项，我们将利用一个下三角矩阵（对角线处是0）来作为非下三角矩阵元素。这意味着所有不确定单倍型之间的距离将会被认作是确定的，这意味着此项将会影响等位基因频率的遗传结构。4）“Pairwise difference”：平均配对差异。5）“proportion of difference”：差异核苷酸或基因占整体的百分比。
“Gamma α value”和“Signifiance level”的阐释如前文所述。
选择主操作界面左上方树形结构中的“Genetic stucture”的“Population differentiation”选项，操作主界面变为如下图所示：
“Exact test of population differentiation”： 检验人群之间个体随机分布的假设。
“Number of steps in Markov chain”： 进行计算搜索的最大次数，这个值增大，会提高估算的P值及其标准误的精确性。
“Number of dememorisation step”：在开始比较观测到的可选择的数据同观测到的数据的可能性之前，进行运算的次数。几千次以上的运算对于达到与独立表格相一致的随机起点是必需的。
“Genetate histogram and table”：产生一个与给定人群显著不同的人群数目的柱状图和一个概括人群配对之间显著相关的S×S表格。但是，两个人群之间的相关性显著与否不依赖于下属的显著性水平的大小。
“Significance level”：输出的数据表达达到何种水平才被认为是最好的。如果算得的P值比“Significance level”小，则两个人群被认为是显著不同的。
选择主操作界面左上方树形结构中的“Genetic stucture”的“Population assignment”选项，操作主界面变为如下图所示：
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Arlequin操作说明
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Arlequin使用说明（1）
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ARLEQUIN 使用说明
Arlequin是一款优秀的人类遗传学数据分析软件，其名字来源于法语“Arlecchino”，是一个十七世纪意大利著名喜剧人物的名字。这个喜剧人物具有多个面目，可以根据需要，多个角色之间轻而易举的相互转变。Arlequin软件包如此取名，大概是为了说明此款软件能够满足遗传分析方面的需求。Arlequin软件包提供了许多方法和统计学检验来从遗传学和人口统计学数据（如大量的分子序列数据和传统的等位基因频率等）中挖掘信息。Arlequin 软件有着友好的Java图形操作界面，便于使用者操作。 Arlequin软件包由Stefan Schneider、David Roessil和Laurent Excoffier三人完成。Arlequin软件包下载和升级的网址为：http://anthro.unige.ch/arlequin。下载后的Arlequin软件包基本由Arlequin20_zip.exe和jre117-win32.exe组成，在运行Arlequin程序之前，需要先安装jre117-win32.exe。Arlequin20_zip.exe是个自解压的程序，点击此程序将文件释放到所选择的目录，就可以运行了。在上述网址还提供了一个升级包arlpatch2001.zip，修正了原软件里边的一些bug，并提高了某些计算程序的精确性；下载后解压，直接运行即可。 Arlquin 功能概述： ? Molecular diversity （分子多态性） ? Mismatch distribution （错配分布） ? Haplotype frequency estimation （单倍型频率估计） ? Linkage disequilibrium （连锁不平衡）：检测不同位点上等位基因的非随机关联 ? Hardy-Weinberg equilibrium （哈温—伯格平衡） ? Tajima`s neutrality test （Tajima中性检验） ? Fu`s neutrality test （Fu中性检验） ? Ewens-watterson neutrality test （ Ewens-watterson中性检验） ? 以上三个中性检验都是基于无限位点模型，适用于DNA sequence 和 RFLP单倍型。 ? Chakraborty`s amalgamation test (Chakraborty`s 融合检验，检测人群的均一性或同质性，和中性选择等) ? Minimu Spanning Network （MSN，最小扩张树或称之为最小支撑树，基于分子差异） ? AMOVA （分子差异度分析，用以评测人群的遗传结构） ? Pairwise genetic distances (遗传距离的估计) ? Exact test of population differentiation (检测随机交配群体单倍型的非随机分布) ? Assignment test of genotype (通过估计等位基因频率将单个基因型分配到特定的人群中) Arlequin软件包功能强大，以上列出了本软件包一些基本的功能，下文将对这些功能进行详细的阐释和实例讲解。
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