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1、Ntsys2.1软件使用具体说明为解决大家在学习中遇到的问题，我总结了一下具体的使用方法，具体结果如下：假设需要具体的文件可以在我的文库下载：一.数据处理方法1.1 ：excel595格式数据I）首先得到0/1数据，输入excel中，格式如下图：其中1表示数据格式为rectangulardatamatrix,12表示数据共12行（本例中表示12个个体），30表示数据共30列（本例中表示30个位点），0表示无缺失数据（假设有缺失，则用1表示，缺失值可用-999或其它数字代替）。UIVI“r1IZ30OLOCClLOCOZLOCo3LOCJ4LoCO3LOCObLOCOLndl0O11O1UInd
2、Q201OOO1Oind030OO1O1Oind040I111O1Oind0511|IGTOO1OindO61O11Oind0711OOO1ind0811OOO1OIndO$11OOO1OindiO110O11Oindll011O11Oindl211OOOOO2）格式及数据输入正确后，点击另存为excel595格式，命名为aflp01.xls。3）承受NTediI数据编辑器翻开所保存的文件fHeopenfileinagrid,在文件类型中选择excel格式，找到要分析的文件并翻开，查看是否有错误，或需要修改的地方，没有问题后，保存为.nts格式。1.2 ：txt格式数据1）另一种数据处理方法，
3、首先在excel中得到数据，如以下图（留意：第一行与第一种方法不同，1表示数据格式为rectangulardatamatrix；12B表示共12行（本例中表示12个个体，行标签位于数据主体的开头，B表示Beginningofeachrow）,30L表示共30列（本例中表示30个位点，L：Iabel表示列标签），0表示无缺失）。AKbH1i2B30LOLocOlLocO2LocOOLocJMLocO5LocOeLOCQ7ndlO1O】0IOtOOO1Oind03OOO1O10.wi4O1O1OOi11dD511OOO1OZ06111OL1OndOT1IOOO11Jind081IOOO10.nd9
4、1IOO1.Oi11dl11OOIOJO1JOI1O1nd121IOOOOO或者如以下图格式（其中第一行为112L30L0,解释略：其次行为每行的行标签；第三行为每列的列标签；第四行起为数据主体ABCDEFG1112L3LO2LndOlndO2xnd033ndO4ndOSnd06Xnd0733LocOlLcO2LocO3Loc04LocOSLoUo6LocQ7I4OO11OL5OJOOOI6OO01OI7O1D1OL8I)OOOJO911IO1IOIQ11OOQI11111QOOIO121OOOIO】3110O1LO11O1IO1611DOOOO2）格式及数据都处理好之后，点文件另存为，保存为
5、文本文件格式。3）得到txt格式文件后，即可直接用ntsys进展分析只要格式正确，ntsys可以对txt文件进展分析，而不用再转换或保存成.nts格式）。1.3 ：直接承受NTedil进展数据的输入和保存1）对于数据量不大的数据，可以直接承受NTedit进展数据的输入，如下图：IIedit1.2Zl12t)0O3次】。RoWUxIColUrtJSIr3gwDeItowJftJCMatripeClangularWCoEMeE5c:Norow:12No.tol:R。Muting:I0“IE一WIo“、C。一IocOlloc02IvcO3“EE*oe06l09r40111O1moz101ldO311
6、O1HSS011X2）数据输入好后，点击f11esavefile将数据保存.nts格式。二.计算遗传距离矩阵或相像性矩阵（distancematrixorsimilaritymatrix）对于0/1数据和定性数据：翻开IItSyS软件,在Similarity模块中选择SimqUaLinputfile中输入要分析的文件名称，如aflpl.nls,计算方法中矩阵系数CoeffiCienl选择diceoutputfile命名输出文件名称如aflpl-dice。之后点ComPUte,得到相像性矩阵。注：1.本例中由于个体是按行排列的，所以要在Byrows?进展勾选（国表选中）。假设个体是按列进展排列的
7、，则不勾选。2 .系数可依据要求选择不同的系数，如DlCE,J,SM,PHI等。3 .DICE,J只能得到相像性矩阵，可以承受1-dice系数，或者I-J系数得到距离矩阵。4.simqual只针对定性数据或二元数据（0/1）,对于其它数据如DNA数据则承受Simgend进展遗传距离计算，对于定量数据或间隔数据则承受Simint计算距离矩阵。三.聚类分析（clustering）3.1SAHN进展UPgma聚类分析1）在得到相像性矩阵或距离矩阵文件之后，承受clustering模块中的SAHN,inputfile选择相像性矩阵文件，如Aapl-dice.nts,outputfile命名输出文件的名
8、称，如Bapl-dice-upgma.nts,聚类方法中选择UPgnUbincaseofties选择find或者Warn,点击COmPUte得到结果，在程序左下角可以看到图标，置击即可得到聚类结果。2) Upgma聚类结果如下图，在该图中可点击OPIiOnS菜单对聚类图的文字格式和线条样式等进展修改，以得到满足的图片。3) CoPhenetiC相关性检验Upgma聚类分析之后，为了检验聚类结果的好坏，一般要进展CoPhenetiCcorrelation分析，操作如下：在CIUStering模块中选择COPh,如以下图，inputtree中输入聚类分析得到的结果文件,如BafIPOI-dicc-
9、upgma.nts,在输出文件中命名Caflp01-coph.nts,compute,得到COPhenetiC值文件。计算完成后在graphics模块中选择MXCOmp,在inputfile1(x)中选择相像性矩阵文件，如Aaflpl-dice.nts,在inputfile2(y)中选择COPh计算得到的文件，如Caflp01-coph.nts,numberofpermutation可选择IOoO次，或不选。点击COmPUte。遛I0Compt9ftCioce?Help西口阕computeilwI?Helpcum&ifarwT.CiwtetinqPorameters:.一OlXPMggn就Ar
10、gument:CbstnRQP1mrs:A”InWms:Blt11MmeGmM侬SSpuMjmsensesjpuc如下面的两个图所示(相关性系数为r=0.842,说明聚类结果较好)。计算完毕后得到分析结果，会消灭矩阵比较图matrixcompmson和correlationtest结果,ZwyMtncelS穴-MncIfLWt三etbo4.“.OinsX-0,66.tf-O.M74Me”Y-O660Sy-OJ636*itidoaMatrixeetlalBn20.1ApprlaceMantelt-ttt.WJOPtotraodctt2409.Sip1.0000Outof100cndciXEnst
11、105100were2(lhObiarvAdccaparidon1BOtUIeIud8inthaaounC.)h8btJLpokailie)fla:p(candcmZ三oacvd2三0.019Bn4ir9du4Xm:2012-11-S17:49:324) upgma聚类分析batch上述的分析步骤可以承受batch进展批处理分析，命令如下(将下面的命令保存到文本文件，再保存成*.mb格式)：“Computeadistancematrix*simqualo=aflp01.ntsr=dice.ntsc=diced=row“Doaclusteranalysisofthedistancematrix*
12、sahno=dice.ntsr=lree.ntscm=upgma“Displayphenogram*trcco=trcc.nts“Computecopheneticvalues*copho=tree.ntsr=coph.nts“Computethecopheneticcorrelation*mxcompx=coph.ntsy=dicc.nts5) 2NJ聚类分析-NjOin1）得到距离矩阵：Simqual只能得到各种相像性矩阵，如DICE或J相像性矩阵，但进展NJ聚类分析是，需要距离矩阵数据，可以承受I-相像性矩阵的方法得到距离矩阵承受excel进展，但比较麻烦，还没有找到快捷的方法。tmns
13、f命令中似乎没有I-矩阵的操作，只有矩阵-1的操作，似乎也没有负值变成正值的操作）。固然也可以采样其它的命令如Simgend或simint得到DIST,欧式或其它距离矩阵之后进展NJ分析；或者承受其它的分析 软件如GenaleX软件得到距离矩阵用于ntsys分析。2）翻开ntsys的clustering模块，选择NjOin命令，input file中输入距离矩阵文件，命 名保存的tree和graph文件，in case of ties中选择find, maximum no. tied trees中的数字不 能小于OTUS的个数。点击ComPUe 即得到nj聚类树。WI STSpcWjoinCo
14、mputegumH;l9Mlt t现OillPutIrZMeOHpt.lel MeesIOOTtelolMdiicOO(X)OOOOOGraphicsRvoIliN IIKUIOdMDPO MTOidmation04y l Close ? Help IA9u0Hb:OVlRJl &mnsrIiipit Iiutrix fResiiitnutiixSqume 3 e?Patamelers;Ar9ume 代OuIpU * Imnsl0d4lrnCMII( eenvecto *CMpl-g定机ChpopiilalongcnrtcDiooulf oenBksCluJtefhO*4IenonRomSlI
15、CW CMH)RktfiixMoDgn*fcsa;MnMbeI 3r*Ms *2a genElR乳 RT(wM 02）在得到eigenvactor文件后，可承受graphics模块下的mod3d命令，显示pcoa分析图，inpulfile中选择保存的eigenvaclor文件，plotbyrows不选，进展分析，如以下图所示。3) 进展mod3d分析时可以在Plotsymbolinputfile中可输入样本分组文件，如以下图所示(其中1120L0表示数据类型为1；共1行，20列数据；0表无缺失，数据主体为1Illl2合2322.等,一表示哪个个体定义的分组为L那个为分组.2,等等九112010
16、BHJS93HBJSL3HBJSl.4EBLCo3HBLC07HBLCL2HEWn.7HKDFOLEKDFD2ENDFD4HNDFJ6HKDF37HKDFD5HKDFl21111111222222在定义分组进展分析后，得到的二维或三维PIot图中，可以在plotoption中对各个分组显示承受的图标以及字体大小等参数进展修改，如下图。固然PIOt symbol input file 也可以不输入，库哪个体为同二分组;“ShowID code:Labels:points?tSymbol.102.0Font.l Show Show3.0wiresvectorsLines.Lines.注：上述分析承
17、受的是0/1或者定性数据，在承受数量或连续数据进展分析时，要先承受OlHPUt&lransf模块中的Stand命令对数据进展标准化处理，然后在承受simint命令分析得到相像或不相像矩阵，然后采样DCenter命令对数据进展中心化处理，之后在承受eigen命. StandBTSYSj匚 一 Siaxn,Kile QjUoas Eelptle QpUoas Melp4) PCoA分析balch命令Compute Similantyflntrix among objects*snjal o=data IRLdiCenttDouble-center tbe distance uabx+dcenter
18、 odce.t Nceii IlK,eigenvectors correspond to projections of objects*eigeno=dcetnts =3 oj.nts n Display - Note tint (Iucchon is colBd (Pprojntsd=Cot,Standardize data if in different umt4stanl O=Ciatants r=sdata nts“ Ccnpuc dstancs among objects4Simiiil o=s(lata is 尸也StnR,Double-center the distance ma
19、trix1kcnl o=dsl.nts r=kcM於,DgNcclON coepol (o pi ejections of objects“eigen o=cket n n=3 r=pro nts m DIsPlay - Note dnt direction is *rcol*moBd O=PK)JmS d=cokX mtrix:Cmkee：genetic3ri: 1 iucs:SpopulXon genej MMlyax3 3“tMjCN8Y3.震头分析秋件 I Matrix type - Z. Jite 5 by 34 fiissiag vlue cole - Ftmb 分析结果如以下图所
20、示:五相关性分析（manteltest）1）Manteltest可对两个矩阵的相关关系进展检验，这是由于对于某一特点的争论对象,可能有不同角度的特征描述，如依据表型数据得到表型距离矩阵，依据分子数据得到遗传距离矩阵，或者依据样木间地理位置得到地理距离矩阵，得到这些矩阵数据之后，我们可能会想了解不同描述间有没有相关关系（如遗传距离与地理距离之间相关性），这时即可进展矩阵的相关性分析。2）具体操作如下：首先依据其它的软件如AFLPdat或Genalex等软件依据地理位置计算地理距离矩阵（例如X）,翻开ntsys软件，依据Simint命令计算遗传距离矩阵（如Y）,之后在graphics模块下选择MX
21、COmP,inputfile中选择要比较的距离矩阵文件，进展分析。2-myMMiceLce-Xntel(19t:t1.8412Prcb.rnUftXobs.Z:p,0.9472tU9date6uae:ZDUTk913:67:53CutofLOMCftndfiBPRrBUJUon，；963were3heobservedCMBPc,OnisIMtincludedinthesecounts.)Theoae-tailprfe4bltyis:prMcm2x&fejecvedZ-0.03903)manteltest分析batch命令:“Computemorphologicaldissimilaritymatrix*siminto=data.ntsc=distr=mdist.ntsd=row“Comparemdistwithgdist,1000randompermutations*mxcompx=mdist.ntsy=gdist.ntsnp=1000
