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0|76 15|0 0|12 880 880 955 3454 0.217 +TP2842 0|27 127|111 14|35 26|45 85|0 127|0 0|91 0|103 0|45 44|26 46|0 45|41 49|37 32|27 12|26 0|5 0|18 82|0 69|85 78|0 47|0 0|20 36|0 0|25 32|29 0|123 19|14 0|11 1|127 41|0 113|0 60|65 73|54 0|19 0|36 26|24 61|56 4|0 32|0 68|0 0|18 0|57 79|26 0|10 72|4 23|12 0|83 32|26 44|78 126|0 5|8 49|33 59|1 42|31 0|123 86|0 26|27 0|4 31|18 58|0 0|40 36|52 0|24 51|20 61|1 45|58 53|0 0|49 0|127 61|54 0|45 12|0 111|0 33|0 69|27 9|51 14|0 27|72 81|0 38|61 10|14 16|56 23|25 35|45 50|65 0|43 26|30 1|16 127|40 0|55 83|0 0|32 15|0 14|10 47|12 11|11 0|30 1|48 0|29 1|36 29|0 47|43 0|26 16|37 38|0 110|38 30|43 20|27 36|57 41|22 8|46 117|0 24|34 29|9 53|43 5|34 1|51 0|53 64|64 10|35 10|0 0|25 78|0 0|127 27|34 42|23 19|9 6|14 2|62 62|0 23|8 0|35 6|8 0|28 78|45 34|16 41|127 1|109 21|0 11|0 3|3 1|87 0|0 127|0 0|83 52|49 1|92 21|42 127|0 17|28 83|0 22|11 103|0 24|11 53|0 40|0 33|9 38|23 38|38 1|29 19|29 0|26 1|98 34|18 52|93 42|25 23|20 58|0 58|0 25|36 72|70 43|31 115|0 83|56 49|0 26|60 1|90 75|51 38|62 95|0 32|68 32|36 69|0 24|14 0|29 9|23 68|75 127|1 22|5 84|0 28|0 35|41 8|4 55|53 0|47 54|0 20|12 0|86 0|36 47|23 35|17 57|0 62|24 68|34 0|45 26|0 14|13 58|32 5|0 73|0 0|21 61|23 123|0 32|41 72|0 29|36 26|0 46|47 6|0 27|19 32|42 127|0 0|87 127|0 30|8 21|56 0|34 0|50 28|0 32|39 17|0 31|34 29|0 74|0 40|7 0|53 61|81 36|0 68|0 82|0 56|0 39|33 6|7 80|0 53|0 76|0 0|89 98|1 30|9 13|5 0|74 69|0 27|76 25|30 81|79 127|0 33|13 14|0 63|0 33|0 125|0 24|6 0|54 7|12 27|0 6|25 0|23 13|29 10|11 12|32 11|19 7|13 13|38 27|65 14|55 1|100 0|39 13|0 14|12 32|0 27|43 0|26 0|24 12|0 3|0 97|0 24|24 60|29 55|56 1|32 0|72 3|55 13|53 0|8 24|16 0|31 99|127 0|26 0|32 5444 6082 10240 8763 0.539 +TP2849 16|0 96|14 9|2 50|0 6|4 37|0 49|0 0|0 44|0 9|8 12|9 57|0 47|0 57|0 10|8 0|0 26|5 11|13 4|0 16|15 53|0 0|13 12|28 12|0 82|0 33|0 37|0 15|6 7|0 18|0 46|0 31|0 6|0 2|3 38|2 33|1 0|10 7|0 2|3 16|0 31|0 30|0 0|5 12|0 0|8 19|0 127|0 0|6 37|0 51|0 5|0 15|8 9|9 21|0 78|0 37|0 7|0 15|0 56|0 12|6 18|0 9|5 12|0 52|0 34|0 1|0 48|0 0|4 62|0 22|0 1|4 16|0 24|0 10|13 26|0 21|0 0|14 101|0 45|0 67|0 5|0 94|0 22|0 24|15 50|0 20|0 117|0 13|0 27|0 5|10 16|12 16|0 31|0 16|53 30|0 3|2 4|0 20|0 21|0 0|5 32|0 27|10 35|0 0|0 100|0 26|0 6|0 7|0 30|0 29|0 0|0 0|24 18|3 0|0 5|8 44|0 0|16 1|2 17|0 21|0 2|7 50|0 35|28 86|0 0|5 7|13 40|0 23|3 18|0 2|9 10|0 16|12 12|0 12|3 60|0 83|0 85|0 29|16 0|1 42|0 0|7 22|9 43|0 40|0 44|0 10|5 1|44 30|0 67|0 25|0 45|0 22|0 75|0 37|0 14|0 24|0 7|0 8|4 10|11 21|0 34|0 0|0 45|0 2|2 39|8 20|0 5|0 2|12 23|0 33|0 67|0 28|7 7|13 15|0 34|0 15|16 57|0 7|26 47|0 27|0 16|2 4|0 22|9 31|0 0|0 8|3 108|0 70|0 4|8 33|0 17|0 1|9 10|0 28|54 11|0 71|0 27|0 4|10 7|0 36|0 5|3 6|0 6|0 87|0 20|15 9|0 3|14 66|0 0|0 26|0 0|0 41|0 23|18 5|12 49|0 4|19 0|0 35|8 6|0 9|5 20|0 44|26 58|1 0|6 42|0 12|12 14|10 1|17 4|0 0|7 9|9 17|0 2|7 2|2 16|0 35|0 4|9 1|2 8|5 24|0 1|3 36|0 3|9 63|0 10|16 4|13 7|12 45|0 19|4 0|7 3|23 29|0 33|0 2|5 19|21 10|7 6|5 11|0 31|0 1|4 61|0 0|6 43|0 5|10 9|14 9|0 7|0 27|0 16|0 5|25 24|0 5|0 6|3 0|2 30|20 26|0 5|0 17|0 6|0 6|21 127|0 6|3 11|0 5|0 0|4 10|0 9|0 17|1 0|2 0|11 11|9 8|0 20|19 0|0 2|0 11|1 73|0 12|0 0|0 1298 1066 6916 1229 0.849 diff --git a/vignettes/polyRADtutorial.Rnw b/vignettes/polyRADtutorial.Rnw index 2232e18..5c390d0 100644 --- a/vignettes/polyRADtutorial.Rnw +++ b/vignettes/polyRADtutorial.Rnw @@ -1,3 +1,6 @@ +% \VignetteIndexEntry{polyRAD tutorial} +% \VignettDepends{polyRAD} + \documentclass{article} \usepackage{hyperref} @@ -24,8 +27,8 @@ downstream analysis, converted to weighted mean genotypes for analyses of additive genetic effects, or used for export of the most probable genotypes for analyses that require discrete genotypic data. -Analyses in polyRAD center around objects of an S3 class called "RADdata". -A single "RADdata" object contains the entire dataset of read depth and +Analyses in polyRAD center around objects of an S3 class called ``RADdata''. +A single ``RADdata'' object contains the entire dataset of read depth and locus information, as well as parameters that are estimated during the course of analysis. @@ -37,7 +40,7 @@ of \emph{Miscanthus sinensis} that was output by the These data are from a study by Liu \emph{et al.} (2015; \href{http://dx.doi.org/10.1111/gcbb.12275}{doi:10.1111/gcbb.12275}; data available at \url{http://hdl.handle.net/2142/79522}), and can be -found in the ``vignettes'' folder of the polyRAD installation. +found in the ``doc'' folder of the polyRAD installation. \emph{Miscanthus} is an ancient tetraploid that has undergone diploidization. Given the ability of the UNEAK pipeline to filter paralogs, we expect most loci to behave in a diploid fashion, but some may behave in an allotetraploid @@ -143,27 +146,66 @@ heterozygous. However, if TP29 is behaving in an allotetraploid fashion, we expect that both parents are homozygous at differing paralogous loci, resulting in no segregation. -Now we want to get ploidy likelihoods for each locus, \emph{i.e.} the -probability of seeing the observed distribution of genotypes under -the expected genotype frequencies for a given ploidy. This is performed -using only high-confidence genotypes (again adjustable with -\texttt{minLikelihoodRatio}). +Now we want to determine which ploidy is the best fit for each locus. +This is done by comparing genotype prior probabilities to +genotype likelihoods and estimating a $\chi^2$ statistic. Lower +values indicate a better fit. <<>>= -mydata <- AddPloidyLikelihood(mydata, - excludeTaxa = c("Kaskade-Justin", "Zebrinus-Justin", - "IGR-2011-001", "p196-150A-c", - "p877-348-b"), - minLikelihoodRatio = 100) -mydata$ploidyLikelihood[,1:10] +mydata <- AddPloidyChiSq(mydata, + excludeTaxa = c("Kaskade-Justin", "Zebrinus-Justin", + "IGR-2011-001", "p196-150A-c", + "p877-348-b")) +mydata$ploidyChiSq[,1:10] +@ + +We can make a plot to get an overall sense of how well the markers +fit the diploid versus tetraploid model. + +<>= +plot(mydata$ploidyChiSq[1,], mydata$ploidyChiSq[2,], + xlab = "Chi-squared for diploid model", + ylab = "Chi-squared for tetraploid model") +abline(a = 0, b = 1, col = "red") @ +Alleles above the red line fit the diploid model better, and alleles +below the red line fit the tetraploid model better. + +Now we'll add the posterior genotype probabilities. These are still +estimated separately for each ploidy. + <<>>= mydata <- AddGenotypePosteriorProb(mydata) +mydata$posteriorProb[[1]][,3,1:10] +mydata$posteriorProb[[2]][,3,1:10] @ +Now we can export the results for use in downstream analysis. The function +below selects the best-fit ploidy for each allele based on the results +in \texttt{mydata\$ploidyChiSq}, and for each taxon outputs a continuous, +numerical genotype that is the mean of all possible genotypes weighted +by genotype posterior probabilities. By default, one allele per locus +is discarded in order to avoid mathematical singularities in downstream +analysis. The continuous genotypes also range from zero to one by default, +which can be changed with the \texttt{minval} and \texttt{maxval} arguments. + <<>>= mywm <- GetWeightedMeanGenotypes(mydata) +mywm[3:6, 1:10] +@ + +Note that the parent weighted mean genotypes are not necessarily correct, +since they were estimated using the genotype priors for the progeny. +We can view parent genotypes with \texttt{GetLikelyGen}, which was used +internally by \texttt{AddGenotypePriorProb\_Mapping2Parents} to estimate +the parent genotypes. + +<<>>= +kaskadeGen <- GetLikelyGen(mydata, "Kaskade-Justin") +zebrinusGen <- GetLikelyGen(mydata, "Zebrinus-Justin") +kaskadeGen[,1:10] +zebrinusGen[,1:10] @ diff --git a/vignettes/polyRADtutorial.pdf b/vignettes/polyRADtutorial.pdf new file mode 100644 index 0000000..2134fc3 Binary files /dev/null and b/vignettes/polyRADtutorial.pdf differ