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发稿时间：2018-02-17来源：天昊生物

一、软件简介：

ntsyspc是一款用于研究多元数据模式和结构的分子遗传研究常用分析软件。ntsyspc原始版本于上世纪60年代开发出来，经过多年的更新现在ntsyspc的功能已经非常强大，例如使用者可以通过邻接法或upgma方法构建聚类图来评估进化树情况，用于发现数据点样本的关联关系等，因此也常常用来进行ssr等分子标记的聚类分析。

 

软件网址： http://www.exetersoftware.com/cat/ntsyspc/ntsyspc.html

二、软件介绍：

 

软件界面

 

1、数据格式及文件输入：

 

数据文件输入

 

 

第一行为数据概况从左到右分别表示：1表示数据格式为rectangular data matrix；10l表示共10行（l表示行标签），8l表示共8列（l表示列标签），0表示无缺失。第二、三行数据代表具体的标签内容。文件主体为0、1数据矩阵。

 

2、相似性矩阵或遗传距离矩阵计算

在正确输入文件后，就可以对矩阵的相似性或遗传距离进行计算了，这也是进行后期聚类分析的基础。

 

 

通常选择similarity模块中的qualitative data，在input file中输入之前数据文件，如samp1.nts。如果个体是按行排列的，就要在by rows?进行勾选。如果个体是按列进行排列的，则不勾选。计算方法中矩阵系数coefficient有多种选择，如dice，j，sm，phi等，默认为sm。output file输出文件可命名为samp1-qd.nts，之后点compute，得到相似性矩阵。对于其它一些定量数据数据则可采用simgend进行遗传距离计算，得到遗传距离矩阵。

 

3、聚类分析

 

在得到相似性矩阵或距离矩阵文件之后，采用clustering模块中的sahn，input file选择相似性矩阵文件samp1-qd.nts，output file输出文件命名为samp1-sahn.nts，聚类方法中选择upgma，in case of ties选择find或者warn，点击compute就可以得到聚类结果。另一种常用的nj聚类分析需要距离矩阵数据。在聚类分析之后，为了检验聚类结果的好坏，还可以进行相关性检验分析，这里就不再详述了。

4、主成分分析

在进行主成分分析之前，需要首先对相似性或距离矩阵进行数据中心化处理，即在output&transf模块中选择dcenter命令，input和output中分别输入要分析的数据和结果文件的名称，点击compute进行数据dcenter转换。之后在ordination模块中选择eigen，选择要分析的数据中心化文件，点击compute得到分析结果。分析完成后界面左下角会出现相应图标，点击即可查看二维和三维图形。

 

 

 

 

关于天昊：

天昊生物拥有多种ssr检测平台及ssrseq^tm等专利技术，可以根据客户项目需求，提供不同数量样本和位点的高性价比微卫星检测服务。