structure software

STRUCTURE 프로그램은 unlinked marker (recombinant allele의 frequency가 50% 이면 unlinked, 곧 marker 간의 거리가 먼, 2.0 version 이후로는 weakly linked markder도 다룬다고 함) 의 genotype data를 가지고 model-based clustering method를 이용하여 population structure를 추정하는 프로그램. (http://pritch.bsd.uchicago.edu/structure.html). 이 posting 에서는 우선적으로 manual(http://pritch.bsd.uchicago.edu/structure_software/release_versions/v2.3.4/structure_doc.pdf) 내용을 기반으로 하고 가능하다면 논문(http://pritch.bsd.uchicago.edu/publications/structure.pdf) 도 cover 해보고자 한다

introduction으로 홍창범씨의 블로그의 예제 (http://hongiiv.tistory.com/610) 를 실행해보는 것이 좋다. 

how to format the data files

맨 첫줄(underbar 위에 있는 것)은 이해를 돕고자 넣은 것이고 그 다음 line 부터가 structure의 input format이다. 
아래는 row 1부터 row 별 설명이다.

1. Marker Names
2. Recessive Alleles
3. Inter-Marker Distances
4. Phase Information
5. Individual/Genotype data
1. Label
2. PopData
3. PopFlag
4. LocData
5. Phenotype
6. Extra Columns
7. Genotype Data

how to choose appropriate models
Ancestry models

• No admixture model : individuals are discretely from one population or another :  각 개인이 온전히 하나의 population 에서부터만 유래한 것 (population이 하나라는 의미가 아니라 각 개인의 genome이 여러 population 이 섞인 것이 아니라 딱 하나의 population 에서부터 왔다는 의미). 이 경우 individual i가 population k에 속할 posterior probability (P(model|data))를 report하게 된다.
• Admixture model : each individual draws some fraction of his/her genome from each of the K populations : 각 개인의 genome이 여러 population이 섞인 경우.
• Linkage model : like the admixture model, but linked loci are more likely to come from the same population : 
• Using prior population information
• LOCPRIOR model
• USEPOPINFO model
• USEPOPINFO model

Allele frequency models

• Estimating λ
• Correlated allele frequencies model 

how to interpret the results

how to estimate of K (the number of populations)