启动“标记混合分析”平台

要估计每个族群对每个样本的贡献比例，请通过选择分析 > 生命科学 > 标记混合分析来启动“­标记混合分析”平台。

图 6.2 “标记混合分析”启动窗口 

标记

选择所需的标记列，然后点击标记指定要分析的标记。

样本 ID

使用该选项指定一个变量，该变量的值可以提供每行的唯一标识符。

标签

使用该选项可使用指定列中的值为图中的样本添加标签。指定列中的值不必唯一。

依据

为“依据”变量的每个水平生成单独报表。若指定了多个“依据”变量，将为“依据”变量水平的每种可能组合生成单独的报表。

一旦指定这些选项，点击确定即可调出“标记混合分析 - 启动”窗口，您将在其中指定其余选项。

图 6.3 “标记混合分析" - 启动”窗口 

缺失标记插补方法

使用该选项可指定如何插补缺失标记值。由于“标记混合分析”方法在您的数据缺少标记数据时不会运行，您必须插补所有缺失的数据。

‒ 选择 HWE 关闭可使用多项式分布中的随机抽取来插补缺失基因型，其中每个基因型类的频数都设置为数据中的观测频数。

‒ 选择 HWE 打开可使用多项式分布中的随机抽取来插补缺失基因型，其中每个基因型类的频数都设置为 Hardy-Weinberg 平衡 (HWE) 假设下的期望频数。

‒ 选择随机随机指定一个可接受值（0, 1, 2, ..., K（其中 K 是倍性水平））。

‒ 选择指定可使用介于 0 和倍性数之间的指定整数插补缺失基因型。

估计方法

使用该选项可以指定用于估计祖先族群数的方法，从而指定用于对样本进行分组的聚类数。

‒ 选择稳定性点可启用该算法来计算最优的祖先族群数。

‒ 若您知晓祖先族群数，则选择固定参数。使用“祖先族群数”高级选项指定该数目。

排序种群方法

使用该选项可指定个体在报表中的排序方式。

‒ 选择平均混合概率，使用个体的平均混合概率对个体进行排序。

‒ 选择解释的方差以根据个体混合概率中的方差对个体进行排序。

非线程

使用该选项可禁用多线程处理。取消选择该选项可提高计算速度。

设置随机种子

使用该选项可指定一个非负整数以启动随机数流。不同的值会生成不同的算法结果。将“HWE 关闭”、“HWE 打开”或“随机”选作插补方法时，该选项可用。

祖先族群数

使用该选项可指定祖先族群数。仅当将“固定参数”指定为“估计方法”时，该选项才可用。

插补值

使用该选项可指定要在包含缺失值符号的任何单元格中插入的值。仅当将“指定值”选作插补方法时，该选项才可用。

一旦指定这些选项，点击执行即可运行分析。

数据格式

JMP 中的大多数过程认定输入表具有特定的数据结构。JMP 区分高型和宽型数据集。高型数据表以样本作为列，分子实体（例如，标记、基因、克隆、蛋白质或代谢物）作为行，而宽型数据表是高型数据表的转置，以样本作为行，分子实体作为列。

为过程指定输入数据集时，了解所需的格式十分重要。“标记混合分析”需要宽型数据表。“­表­”菜单下的“转置”平台使您可以在高型和宽型格式之间转换您的数据。

标记数据必须采用单列数值格式编码。通常，在这种格式中，最不常见或次要等位基因的两倍体个体纯合在表中用 2 表示，而杂合子用 1 表示。最常见的等位基因的纯合子用 0 表示。