主成分分析即PCA (Principal Component Analysis)，不講概念，我技藝不精，講也講不明白，可以看看這一篇講解——《一文讀懂主成分分析（PCA）》（https://mp.weixin.qq.com/s/1ER6p8eB8Le2UvInO6JPKQ）。

GWAS中，可以用PCA的分析結(jié)果代替群體結(jié)構(gòu)結(jié)果進行關(guān)聯(lián)分析。

可以做PCA的工具很多，比如GCTA、R語言的prcomp函數(shù)、tassel、gapit，后兩個我沒用過，記錄一下前兩種的方法。

注意兩種方法都需要用到plink。

GCTA

1.安裝

2.分析

3.可視化

這里的腳本畫出來的是兩兩比對的圖，例如主成分取3的話就會有三張圖。

不推薦這么畫，一般應(yīng)該把所有個體畫在一張圖里+標注置信橢圓+上色（上色除了出于美觀考慮，也是為了更容易區(qū)分不同主成分；如果結(jié)果不夠好又不上色區(qū)分，畫出來的圖可能很難辨別）。

但我不會，嘿嘿

R的prcomp函數(shù)

師姐說這個方法靠譜一點。

1.處理前置文件

2.分析

后面需要再稍微手動處理一下文件就可以

TASSEL

操作特別簡單，在tassel里打開plink格式文件，點擊analysis - relatedness - PCA，然后等著出結(jié)果就行。

不過tassel運行慢得出奇，而且我還報錯。之前是在macOS操作的，當時一直提示堆越界，看不懂什么意思。

在網(wǎng)上搜到了解決辦法，雖然最終還是沒解決但先貼在這里，改天用windows系統(tǒng)再試一遍。

沒啦，干飯去咯