遗传距离

聚类分析第七章聚类分析第⼀节遗传距离数量性状遗传研究中，常常需要在多性状⽔平上度量个体或群体间的亲疏关系，遗传距离是在多性状⽔平上概括这些研究对象间的亲缘关系疏远程度的有效统计量之⼀。

通过对遗传距离的聚类分析，不仅可以认识所研究对象（个体或群体）间亲缘关系的远近，还可进⼀步研究不同类群间关系远近与杂种优势的关系，为杂交育种和杂种优势的利⽤提供理论和材料依据。

下⾯⾸先介绍有关遗传距离的基本概念—样品与变量，然后介绍遗传距离的具体计算，第三部分介绍聚类分析。

⼀、样品与变量遗传距离可以通过三种不同类型信息获得：表型信息、分⼦（包括DNA和蛋⽩质）标记信息和系谱信息，由这三种信息求得的遗传距离分别称为表型遗传距离、遗传标记距离和系谱遗传距离。

在聚类分析中有两个很重要的概念：样品和变量。

样品是所研究的对象，如不同群体、不同品种以及变异群体内的不同个体等。

为了研究样品间的关系，需要拟定⼀些指标来测试这些样品，这些指标就是变量，如株⾼、产量、籽粒长度、胚颜⾊等为表型性状变量；采⽤分⼦⽣物学技术获得的“0、1”型标记变量被称为分⼦标记变量。

样品间表型性状变量和分⼦标记变量的遗传距离计算⽅法不同，下⾯分别叙述。

⼆、基于数量性状表型数据的遗传距离（⼀）数据变换⼀般来说，⽤来考察样品的表型性状变量有多个，这些变量使⽤的量纲会有不同，取值范围也不相同。

为了使不同量纲、不同取值范围的数据能放在⼀起进⾏⽐较，通常需要对原始数据进⾏变换处理，使之变成⽆量纲⽽具可⽐性。

假设有n个样品，m个变量，y表⽰第i个样品在第j个变量的观测值，ij==。

观测值数据列于表7-1。

1,,;1,,i n j m1. 标准差标准化变换：*(1,2,,;1,2,,)ij jij jy y y i n j m s -=== （7-1）变换后的数据*ij y ⽆量纲，每个变量的样本均值为0，标准差为1。

2. 极差标准化变换：*(1,2,,;1,2,,)i j j ij jy y y i n j m R -=== （7-2）变换后的数据*ij y ⽆量纲，每个变量的样本均值为0，极差为1，且|*ij y |﹤1。

遗传距离名词解释
遗传距离是指不同的种群或种之间的基因差异的程度，并且以某种数值进行度量。

通常由基因频率的某个函数所确定。

常用遗传系统树加以表达。

它有以下含义：
1. 位于同一条染色体上两个基因座间发生交换和重组的机会，两个基因座距离越近，发生重组的机会愈低，反之，重组率愈大，最大值为0.5。

单位为分摩（10%的重组率）或厘摩（1%的重组率）。

2. 遗传学中用交换值表示两个基因在同一染色体上的相对距离。

3. 是通过DNA序列或等位基因频率估计的个体、种群或物种之间遗传差异的大小。

4. 是指两个OTU（Operational Taxonomic Units）之间的差异值，OTU是最基本的分类单位，相同的OTU遗传距离为零，不同的则亲缘关系更远。

5. 它是构建物理遗传图谱的基础，也是利用连锁分析将基因序列从染色体上搜寻出来的位置克隆法的基础。

以上内容仅供参考，如需获取更多信息，建议查阅相关文献或咨询专业人士。

遗传距离计算公式
1遗传距离
遗传距离（GeneticDistance）是指两个或多个实验物种间遗传变异总量的大小。

它一般用来衡量物种之间的进化距离和基因交换的程度，可以有效的探寻和研究物种的层次关系，以及两个物种的进化历史。

遗传距离的计算公式可以简单地用符号D表达D=Σ(1-P)，其中P表示两个物种的遗传特征的比较结果中的相似性。

比较的遗传特征可以是物种基因组组成或者碱基，也可以是遗传活性水平、疾病风险型或表观遗传剪接特征等。

比如在比较遗传特征1中，有两个物种A和B，物种A有35个特定基因，其中有25个相似，物种B也有35个特定基因，其中有30个相似，那么通过这两个物种的比较，可以得出P=28/35（25+30/2）= 0.8，因此，两个物种的遗传距离，就是D=1-0.8=0.2。

计算遗传距离的过程要求样本的大小，数量决定了精度，所以另外需要注意的是，更大的样本对应更大的精度，所以选择的样本数量对最终的遗传距离计算结果至关重要。

因此，计算遗传距离不仅是一个简单的数据计算，更是一种综合考虑、计算实验，依据是可以从这项计算之中获得有价值的进化距离
和基因交换的程度等信息，更能够用来表征和研究物种之间的相互间关系，从而推进分子进化的研究和深入了解物种的进化历史。

遗传距离的概念和计算方法1. 什么是遗传距离？嘿，朋友们，今天咱们聊聊一个有趣的话题——遗传距离。

先别急，你可能会问：遗传距离是什么鬼？其实，这个词听起来很高级，但真心不难理解。

简单来说，遗传距离就是用来衡量生物之间遗传差异的一个指标。

换句话说，它告诉我们不同生物的基因到底“离得远不远”。

就像有些朋友关系特近，你在一起聊聊天就像家人一样，而有些朋友，唉，不好意思，真的不熟啊，隔着一条街都不想打招呼，这就类似于遗传距离。

可别小看这个概念哦，比如我们要研究不同种类的动物、植物，甚至人类，遗传距离可是个重要的参考。

想象一下，如果你想知道家里的小狗和狼有多“亲”，那就得用遗传距离来比一比它们的DNA啦。

因此，遗传距离不仅有趣，还能帮助我们理解生物的进化历程和亲缘关系，真是个有意思的小工具呢。

2. 遗传距离的计算方法2.1 常用的方法说到计算遗传距离，哎呀，那可是有几招嘛。

首先，最常见的方法之一就是“遗传变异法”。

你可以想象一下一堆DNA，当你把它们拼出来，中间的差异就可以算出它们的遗传距离。

这个方法简单粗暴，效果也不错，就像是在你的生活中随便拉个数据出来，就能看出你和你朋友的爱好差异！再有，另一种方法是“连锁不平衡法”。

这可是一种更高级的方法，特别适合用于复杂的群体中。

它利用了遗传标记的分布情况来推测生物之间的亲缘关系。

想象一下，就像你跟朋友一起玩拼图，拼出一副图的过程，不同的拼图块代表不同的遗传标记，通过这些块的排列组合，就能慢慢拼出你和朋友百般不同的身份故事，挺有趣吧！2.2 统计学的运用话说回来，想要准确地计算遗传距离，咱们还得借助一些统计学的技巧。

这其中，“聚类分析”就是个大牌。

它能把有相似遗传特征的生物归类在一起，就像班里的同学，有的爱打球，有的爱读书，通过这些爱好把他们放到不同的“小圈子”里。

也难怪，聚类分析在遗传学研究中可圈可点，真是脱颖而出。

还有一个很酷的工具叫“主成分分析”，简单地说，它能帮助你把复杂的信息变得简单易懂。

遗传距离计算例题
1．小鼠在下述几种情况下分别能产生多少配子？(1)5个初级精母细胞；(2)5个次级精母细胞；(3)5个初级卵母细胞；(4)5个次级卵母细胞。

答: (1) 20 (2) 10 (3) 5 (4) 5
【解析] (1)每个初级精母细胞产生2个次级精母细胞，继续分裂产生4个精子即雄配子．所以5个产生5x4=20:
(2)每个次级精母细胞产生2个雄配子，所以5个产生5x2=10
(3)每个初级卯母细胞产生1个次级卵母细胞，继续分裂产生1个卵
细胞即雌配子，所以5个产生5x1=5
(4)每个次级卵母细胞分裂产生1个卵细胞即雌配子，所以5个产生
5x1=5．
2．果蝇的基因组总共约有1.6xlOg个碱基对。

DNA合成的数率为每秒30个碱基对。

在早期的胚胎中，全部基因组在5min内复制完成。

如果要完成这个复制过
程需要多少个复制起点？
答：需要约1.77x105起始点。

I解析】在只有一个复制起始点的情况下，果蝇基因组复制一次需要的时间为：
1.6x108个碱基对／(30个碱基对/s) =5.3xlOzs;
如果该基因组在Smin内复制完成，则需要的复制起始点为：
5.3x107，5x60～1.77x105（个起始点）
3．如果某个生物的二倍体个体染色体数目为16，在有丝分裂的前期可以看到多少个染色体单体？在有丝分裂后期，有多少染色体被拉向细胞的每一极？
答：32条染色体单体16条染色体被拉向每一极。

R语言是一种用于统计计算和图形显示的编程语言。

OTU (Operational Taxonomic Units) 是一种用于描述微生物多样性的指标。

遗传距离是用来衡量不同生物种群之间遗传差异的指标。

本文将介绍如何使用R语言来计算OTU承兑遗传距离，并且说明其在生物多样性研究中的应用。

1. R语言在生物多样性研究中的应用生物多样性研究是生态学和环境科学领域的重要课题之一。

而R语言是一个强大的工具，能够用于生物多样性数据的统计分析和图形显示。

2. OTU的概念和计算方法OTU（操作分类单元）是一种对微生物群落进行分类和研究的方法。

其计算方法主要基于DNA序列的相似性和进化关系。

在R语言中，可以使用各种生物信息学软件包来计算OTU。

3. 遗传距离的概念和计算方法遗传距离是用来衡量不同生物种群之间遗传差异的指标。

在R语言中，可以使用不同的包来计算遗传距离，例如ape包或phangorn包等。

4. R语言中的OTU承兑遗传距离计算方法OTU承兑遗传距离是将OTU数据和遗传距离数据结合起来，用来描述微生物群落不同样本之间的遗传差异。

在R语言中，可以使用phyloseq包来计算OTU承兑遗传距离。

5. OTU承兑遗传距离在生物多样性研究中的应用OTU承兑遗传距离在生物多样性研究中有着广泛的应用。

在比较不同环境中的微生物群落结构、研究微生物的生态功能等方面都可以使用OTU承兑遗传距禦来进行分析。

6. 结论R语言在生物多样性研究中有着广泛的应用，特别是在OTU承兑遗传距福的计算和分析中。

通过本文的介绍，相信读者对R语言在生物多样性研究中的重要性有了更深入的了解，也对OTU承兑遗传距离有了更清晰的认识。

希望本文能够对相关领域的研究人员有所帮助。

7. 实际案例分析为了更好地理解R语言在生物多样性研究中的应用，我们可以通过一个实际的案例来进行分析。

假设我们有一组微生物样本数据，包括它们的OTU信息以及遗传距离数据。

我们可以使用R语言中的phyloseq包来导入和处理这些数据，然后计算OTU承兑遗传距离，并进行相关的统计分析和图形显示。

7.28 春季2001 考试二姓名问题 1_____/30 分问题 2_____/20 分问题 3_____/25 分问题 4_____/25 分总共_____/100 分问题1. (30 分)1A (6分) 遗传分析的一个基本原理是DNA的物理距离和遗传距离方面的距离(举例来说, 在一张遗传图谱上的距离)在整个的基因组上通常是成比例的。

虽然一些区域不寻常地表现出或高或低的重组频率, 基因组的所有区域都能够参与同源重组。

基于你对同源重组机制的认识，列出两个能够用来使所有的DNA序列都参与同源重组的过程的特点。

并解释你的答案。

请阅读以下实验内容，然后回答问题。

虽然重组频率在整个染色体上是相当一致的，针对特定的染色体区域的详细分析表明那一些区域存在着远高于一般的重组频率, 而其他区域重组频率要低得多。

你决定在大肠杆菌中研究这种现象，以揭示负责这些“热点”与“冷点”区域的分子机制。

实验步骤的设计如下所示。

你通过进行噬菌体调谐的转导在染色体的8个区域检测同源重组的频率。

受体菌有多种营养缺陷型标记，意味着在8个区域中的每一个区域，都有一个缺陷基因。

供体菌则有这些缺陷基因的野生型等位基因。

受体菌：his-, trp-, lac-, ara-, val-, leu-, thi-, ura-供体菌：his+, trp+, lac+, ara+, val+, leu+, thi+, ura+转导的噬菌体生长在供体细胞上，噬菌体随机地包装供体细胞染色体基因组50kd区域。

这些噬菌体再用来转染受体细胞，因此将供体细胞的染色体区域介导进去。

如果在外来DNA和受体宿主细胞染色体之间的重组是成功的，那么，受体细胞将获得一个野生型的等位基因。

下面是就每一个染色体定位上观察到的重组频率表。

表1：野生型重组子的频率：区域1 His+0.2 %区域2 Trp+0.2 %区域3 Lac+0.02 %区域4 Ara+0.2 %区域5 Val+0.02 %区域6 Leu+0.6 %区域7 Thi+0.2 %区域8 Ura+0.2 %为了探究重组频率或高或低的机制，你决定更详细地研究区域 1,3,5, 和6。

序列间遗传距离的计算1. 导入比对好的“＊.meg"格式数据.2。

数据划分（1）序列数据的基因和域（genes & domains）的指定和选择在MEGA中可对指定范围的序列位点进行分析.虽然经过比对和剪切后的序列通常都可全长用于分析,但对于蛋白质编码基因序列来说，序列的第一位并非总是密码子的第一位，此时要通过该设置指定密码子是从序列的第几位开始（要先通过Spin翻译确定)，否则软件会将序列的第一位默认为密码子的第一位。

具体的操作是：点击“Dat a→Setup/Select Genes & Domains"(在主窗口和数据管理窗口均可进行此设置）,在弹出的“Genes/Domain Organization"小窗口中进行设置；“From”选项用于设置分析的起始位点，“To”用于设置分析的终止位点（设置完成后会在＃Site项显示出选定范围内的位点总数),“Codon Start”用于设置密码子(开放阅读框）从序列的第几位碱基开始读起（如密码子从序列的第一位碱基开始读则设置为“1st site”，依此类推），“Codi…”用于选择是否启动蛋白质翻译功能，该项未选时（如右图）MEGA将无法将蛋白质编码基因序列翻译成蛋白质序列，数据管理窗口中的按钮将呈灰色显示而失去功能。

（2）分类单元的分组及选择MEGA可对数据集中指定的分类单元进行分析。

为了使选择更加方便，通常可对数据的分类单元进行分组（groups），分组的具体操作是:点击“Dat a→Setup/Select Taxa ＆Groups”（在主窗口和数据管理窗口均可进行此设置），在弹出来的“Setup/Select Taxa ＆Groups”小窗口中根据分析需要对分类单元进行分组，选择需要分析的数据组,点击右下角的“Close"按钮关闭小窗口，即可对选定的组进行相关分析。

（3)已分组数据的保存为了保存已经指定的数据分组,在关闭活动数据文件(active data file；在主窗口中用“Fil e →Close Data……Alt+F5”关闭文件或直接关闭MEGA软件）前必须将数据输出另存，否则分组信息不会直接保存在原始序列文件中。

玉米品种（系）间遗传距离计算中几个问题的探讨杨文鹏;王伟【摘要】主要探讨了半正定阵和不定阵用于计算品种（系）间遗传距离的可行性，以及在试验中如何避免计算产生零、负特征根，保证以正定实对称矩阵进入计算的问题；同时，阐明了表-主-遗-欧法（PGD法）的优越性。

经理论和实用性分析，得出以下结论：半正定阵或不定阵可用于计算品种（系）间遗传距离；在计算品种（系）间距离时，应具有较大样本，并且宜采用较少和非高度线性相关的性状；PGD法由于考虑了各性状的遗传力，计算的遗传距离能真实地反映品种（系）间的遗传差异。

%The feasibility of positive semi-definite matrix and indefinite matrix used in genetic distance calculation between maize varieties (lines)and how to ensure a real symmetric positive definite matrix into genetic distance calculation by avoiding emergence of the zero or negative characteristic root were discussed and the superiority of PGD method was expounded in the paper. The results from theoretical and practicability analysis showed that the positive semi-definite matrix or indefinite matrix can be used in genetic distance calculation between maize varieties (lines)under large samples and less characters with non-highly linear correlation.The genetic distance calculated by PGD method can really reflect the genetic difference between varieties (lines)becausethe hereditary capacity of different characters is considered.【期刊名称】《贵州农业科学》【年(卷),期】2013(000)012【总页数】3页(P1-3)【关键词】遗传距离;线性相关;半正定阵;不定阵;大样本;玉米;植物【作者】杨文鹏;王伟【作者单位】贵州省旱粮研究所，贵州贵阳 550006; 贵州省农业生物技术重点实验室，贵州贵阳 550006;贵州省旱粮研究所，贵州贵阳 550006【正文语种】中文【中图分类】S-3;S513用半正定阵进行主成分分析有零特征根出现，用不定阵进行主成分分析有负特征根产生。

种群遗传学中k
种群遗传学中的k
种群遗传学是研究种群内基因频率变化和遗传多样性的学科。

在种群遗传学中，k是一个重要的参数，它代表了种群的基因型数目。

k 值越大，种群的基因型数目越多，遗传多样性也就越高。

在种群遗传学中，k值的计算通常是通过分子标记技术来实现的。

分子标记技术是一种基于DNA序列差异的技术，可以用来检测不同个体之间的遗传差异。

常用的分子标记技术包括RAPD、AFLP、SSR 等。

通过分子标记技术，可以得到不同个体之间的遗传距离矩阵。

遗传距离矩阵是一个n×n的矩阵，其中n代表个体数目。

遗传距离矩阵中的每个元素都代表了两个个体之间的遗传距离。

遗传距离越小，说明两个个体之间的遗传相似度越高。

在得到遗传距离矩阵之后，可以通过聚类分析来确定k值。

聚类分析是一种将相似个体分为一组的方法。

常用的聚类方法包括UPGMA、NJ、K-means等。

其中，K-means是一种基于距离的聚类方法，可以将个体分为k个组。

确定k值的过程中，需要考虑到遗传多样性和聚类效果之间的平衡。

如果k值过小，可能会导致遗传多样性不足；如果k值过大，可能会导致聚类效果不佳。

因此，在确定k值时，需要综合考虑多种因
素，包括种群大小、遗传距离矩阵的稳定性、聚类效果等。

k值是种群遗传学中一个重要的参数，可以用来描述种群的基因型数目和遗传多样性。

通过分子标记技术和聚类分析，可以确定k值，并进一步研究种群内基因频率变化和遗传多样性的规律。