NTSYS软件使用详细说明

Ntsys2.1软件使用详细说明

一. 数据处理方法

1.1：excel5/95格式数据

1）首先得到0/1数据，输入excel中，格式如图所示：

其中1表示数据格式为rectangular data matrix，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（若有缺失，则用1表示，缺失值可用-999或其它数字代替）。

2）格式及数据输入正确后，点击另存为excel5/95格式，命名为aflp01.xls。

3）采用NTedit数据编辑器打开所保存的文件file>open file in a grid，在文件类型中选择excel格式，找到要分析的文件并打开，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，首先在excel中得到数据，如下图（注意：第一行与第一种方法不同，1表示数据格式为rectangular data matrix；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始，B表示Beginning of each row），30L表示共30列（本例中表示30个位点，L：label表示列标签），0表示无缺失）。

或者如下图格式（其中第一行为1 12L 30L 0，解释略；第二行为每行的行标签；第三行为每列的列标签；第四行起为数据主体。）：

2）格式及数据都处理好之后，点文件另存为，保存为文本文件.txt格式。

3）得到txt格式文件后，即可直接用ntsys进行分析（只要格式正确，ntsys可以对txt

文件进行分析，而不用再转换或保存成.nts格式）。

1.3：直接采用NTedit进行数据的输入和保存

1）对于数据量不大的数据，可以直接采用NTedit进行数据的输入，如图所示：

2）数据输入好后，点击file>save file将数据保存.nts格式。

二. 计算遗传距离矩阵或相似性矩阵（distance matrix or similarity matrix）

对于0/1数据和定性数据：打开ntsys软件，在similarity模块中选择simqual，input file 中输入要分析的文件名称，如aflp01.nts，计算方法中矩阵系数coefficient选择dice，output file 命名输出文件名称如aflp01-dice。之后点compute，得到相似性矩阵。

注：1.本例中由于个体是按行排列的，所以要在By rows?进行勾选（□x表选中）。如果个体是按列进行排列的，则不勾选。

2.系数可根据要求选择不同的系数，如DICE，J，SM，PHI等。

3. DICE，J只能得到相似性矩阵，可以采用1-dice系数，或者1-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数据则采用simgend 进行遗传距离计算，对于定量数据或间隔数据则采用simint计算距离矩阵。

三. 聚类分析（clustering）

3.1 SAHN进行upgma聚类分析

1）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，如aflp01-dice.nts，output file命名输出文件的名称，如aflp01-dice-upgma.nts，聚类方法中选择upgma，in case of ties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，点击即可得到聚类结果。

2）Upgma聚类结果如图所示，在该图中可点击options菜单对聚类图的文字格式和线条样式等进行修改，以得到满意的图片。

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，一般要进行cophenetic correlation分析，操作如下：在clustering模块中选择Coph，如下图，input tree中输入聚类分析得到的结果文件，如aflp01-dice-upgma.nts，在输出文件中命名aflp01-coph.nts，点击compute，得到cophenetic值文件。计算完成后在graphics模块中选择MxComp，在input file 1（x）中选择相似性矩阵文件，如aflp01-dice.nts，在input file 2（y）中选择coph计算得到的文件，如aflp01-coph.nts，number of permutation可选择1000次，或不选。点击compute。

计算结束后得到分析结果，会出现矩阵比较图matrix comparison和correlation test结果，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）。

4）upgma聚类分析batch

上述的分析步骤可以采用batch进行批处理分析，命令如下（将下面的命令保存到文本文件，再保存成*.ntb格式）：

" Compute a distance matrix

*simqual o=aflp01.nts r=dice.nts c=dice d=row

" Do a cluster analysis of the distance matrix

*sahn o=dice.nts r=tree.nts cm=upgma

" Display phenogram

*tree o=tree.nts

" Compute cophenetic values

*coph o=tree.nts r=coph.nts

" Compute the cophenetic correlation

*mxcomp x=coph.nts y=dice.nts

3.2 NJ聚类分析-Njoin

1）得到距离矩阵：Simqual 只能得到各种相似性矩阵，如DICE或J相似性矩阵，但进行NJ聚类分析是，需要距离矩阵数据，可以采用1-相似性矩阵的方法得到距离矩阵（采