用popart构建常染色体单倍型网络（Autosomal haplotypes network construction with popart）

1）将vcf转化为plink格式，假定输入的vcf文件名为：17893893-17898893.vcf,也可以参考链接：将vcf文件转化为plink格式并且保持phasing状态

/vcftools --vcf 17893893-17898893.vcf --plink-tped --out 17893893-17898893 

　　

/plink --tfile 17893893-17898893 --recode --out 17893893-17898893

　　

2) 用PLINK确定要研究的位点是否处于连锁的状态；生成blocks和blocks.det两种后缀格式文件；

/plink --file 17893893-17898893 --blocks no-pheno-req --out 17893893-17898893

　　

以上结果说明rs62033246|rs7189274|rs7187782|rs62033247|rs7194607|rs7200159|rs199711091|rs2361776|rs8054992|rs1845376|rs35902958|rs9928657|rs9928743|rs56078865|rs62033249|rs62033250|rs9936044|rs7184460|rs4781927|rs7202082|rs4780669|rs7202439|rs7195939|rs57418698|rs34615631|rs533867711|rs555603620|rs567435894|rs7499772|rs62033251|rs56248612|rs7202488|rs61671028|rs62033253|rs9928974这35个位点是连锁的

3) 提取这35个位点作为接下来的单倍型网络构建；去掉vcf的头文件，保存为txt格式，见如下图，17893893-17898893.txt：

4）准备17893893-17898893_singstring.txt文件，该文件其实就是去掉 0|0，0|1，1|0，1|1的“|”。

5）接下来，生成两条单链，用R输入如下命令：

install.packages("xlsx")
library(xlsx)
kg_ame<-read.table("E:/17893893-17898893.txt")
kg_ame<-data.frame(kg_ame);
library("stringr");
newdata=c()
for (i in 0:34){
  i=i+1
  kk=kg_ame[i,6:2509];
  kk[which(kk=="0|0")]=paste(kg_ame[i,4],kg_ame[i,4]);
  kk[which(kk=="0|1")]=paste(kg_ame[i,4],kg_ame[i,5]);
  kk[which(kk=="1|0")]=paste(kg_ame[i,5],kg_ame[i,4]);
  kk[which(kk=="1|1")]=paste(kg_ame[i,5],kg_ame[i,5]);
  newdata=rbind(newdata,kk)
}
##6：2509指的是2000多个样本对应的碱基；
##0：34指的是35个碱基；这一步是将0|0，0|1，1|0，1|1转化为碱基形式，类似vcf转化为Ped的步骤；
openxlsx::write.xlsx(newdata,file ="E:/17893893-17898893_change.xlsx")
kk=kg_ame[1,7:15];kk
kk[which(kk=="0|0")]=paste(kg_ame[1,4],kg_ame[1,4]);kk
#####分为两条链，转换为ped格式；
library(xlsx)
kg_ame<-read.table("E:/17893893-17898893_singstring.txt")
kg_ame<-data.frame(kg_ame);
library("stringr");
newdata=c()
for (i in 0:34){
  i=i+1
  kk=kg_ame[i,6:5013];
  kk[which(kk=="0")]=kg_ame[i,4];
  kk[which(kk=="1")]=kg_ame[i,5];
  newdata=rbind(newdata,kk)
}
openxlsx::write.xlsx(newdata,file ="E:/17893893-17898893_changesingstring.xlsx")
se1<-seq(from=1,to=5008,by=2);
se2<-seq(from=2,to=5008,by=2);
stringone<-newdata[,se1];
stringtwo<-newdata[,se2];
openxlsx::write.xlsx(stringone,file ="E:/17893893-17898893_changesingstringone.xlsx")
openxlsx::write.xlsx(stringtwo,file ="E:/17893893-17898893_changesingstringtwo.xlsx")
####以上步骤为转为两条单链

　　

6) 将上述的两条单链生成fas格式；

paste -d "\n"  17893893-17898893_changesingstringone_firstdot.txt 17893893-17898893_changesingstringone.txt > 17893893-17898893_changesingstringone_dot.fas
paste -d "\n"  17893893-17898893_changesingstringtwo_firstdot.txt 17893893-17898893_changesingstringtwo.txt > 17893893-17898893_changesingstringtwo_dot.fas
cat 17893893-17898893_changesingstringone_dot.fas 17893893-17898893_changesingstringtwo_dot.fas >> 17893893-17898893_changesingstring_onetwo_dot.fas #这两条链合并在一起

17893893-17898893_changesingstringone_firstdot.txt 文件格式如下：

17893893-17898893_changesingstringone.txt的文件格式如下：这个文件就是5）生成出来的其中一条单链。

生成的fas文件如下：

第二条链的处理同上。最后一步，就是把这两条链合并在一起

7）用DnaSP6将fas文件生成nex文件

8）统计nex文件中不同群体的haplotype的数量

准备17893893-17898893_hap.xlsx文件

准备allsample.txt文件

输入如下命令：

#####统计nex生成的所有haplotype所在的样本和群体，这里假定生成了100个haplotype
library(dplyr)
library(xlsx)
model_57hanchip<-read.xlsx("E:/17893893-17898893_hap.xlsx",2)
model_57hanchip<-data.frame(model_57hanchip)
kg_ame<-read.table("E:/allsample.txt")
kg_ame<-data.frame(kg_ame);
newdata=c()
for (i in 0:99){
  i=i+1
  HAP1<-kg_ame[,2];
  df1 <- data.frame(id = HAP1, kg_ame[,3],kg_ame[,4])
  HAP2<-model_57hanchip[,i]
  df2 <- data.frame(id = HAP2)
  k=merge(df1, df2, by = "id",all = FALSE)
  j=table(k[,3])
  newdata=rbind(newdata,j)
  print(i)
}
openxlsx::write.xlsx(newdata,file ="E:/17893893-17898893_hapcount.xlsx")

　　

　

9）修改生成的nex文件

DnaSP6生成的nex文件并没有BEGIN TRAITS的头文件，因此这一步是需要手动修改的。

这一步，除了圈出来的数字和AFR AMR EAS EUR SAS是需要修改，其他照抄。

10）用popart构建单体型网络

导入文件后，选择适合的算法，即可生成。