安装WGDI详细教程(比较基因组学分析实战)

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大家好，今天来介绍安装WGDI详细教程的问题，以下是渲大师小编对此问题的归纳和整理，感兴趣的来一起看看吧！

WGDI 比较基因组分析神器要啥有啥！

Emmm，前面推送了几期好基友-比较基因组小王子的 WGDI 软件使用和比较基因组图表解读。后台常常受到消息，大体意思“快更新！”。原本，我和小王子商量的是一周一更。但这两天小王子就要结婚了，接下一小段时间估计也忙事情。索性，今天我们把 WGDI 目前已成稿的内容一次推出，以飨读者。

有比较基因组分析经验，更或者多少接触过相关领域文章的朋友应对 ks 有了解。 ks 值的大小可以反映一定时间尺度的演化时间。 wgdi 中ka、ks批量计算，通过paml中的yn00实现（相对于其他实现，往往更容易得到认可）。

一切准备就绪。 wgdi 的操作仍然简单。
首先是获取参数

随后编辑配置文件，调整参数即可

其中，

随后，直接运行即可

计算需要一点时间，毕竟是大量基因对。大体结果如下。

共线性和 ks 值计算结果信息量极大，事实上，并不容易展示。此外，严谨的比较基因组分析项目上，我们常常需要对共线性结果进行筛选。因此，将相关信息汇总成表，会便于删选。
wgdi 中直接提供这一整合信息的功能。
首先获取功能参数

调整对应参数

运行即可

输出结果解读，直接在本地使用 Excel 打开即可

结果文件中内容较多，但我们不需要被吓到。因为更全面的信息，可以帮助我们做更准确的判断。以下，我们逐列说明具体含义：

纯粹的点图，我们只能模糊地看到片段是否复制更或者复制了多少次。如果将 ks 和 共线性 在点图中展示，那么就可以清晰看到共线性上 ks 值的变化（Ks值，事实上又对应了一哪郑定尺度上的演化时间）。
老规矩，第一步，获取参数配置文件

修改配置文件即可

开始绘制

在判断 ks 峰值的时候，目前仍有不少分析报道直接采用所有旁系同源基因 ks 值进行计算。但这存在不少问题。比如串联重复基因积累，会影响 Ks 峰值分布。基于上面的 ks dotplot ，我们可以直接选取近期加倍产生的共线性片段来计算 ks 峰值李察颂。
首先，获取配置文件参数

编辑参数文件

得到这个图之后，我们也可以通过点图，重新确认是否提取准确。不断修改参数，更或者手动筛选，直到准确为止。

注意，Ks值峰值接近于0的时候，要小心，因为共线性片段中有很多等于0的值。这些等于0的值如何处理，如何判定分化时间，我个人没确凿的把握，建议重视。

比较基因组分析，事实上是一个非常精细的工作。软件的使用固然很重要，但具体的分析思维更重要。 wgdi 是我个人基于近几年在比较基因组工作的实战经验开发出来的一款瑞士军刀式软件。几乎覆盖了目前绝大多数基础的比较基因组分析所需功能。当然，更多的功能，如祖先染色体重构的，目前还在进没颤一步测试，相信很快会与大家见面。
总的来说，希望通过这一系列教程，能让大家更为全面地认识 wgdi ，做出原则上无误的比较基因组数据分析。