STRUCTURE

ダウンロードはこちら→http://pritch.bsd.uchicago.edu/structure.html

ダウンロード(106KB)
アウトプットの対数尤度LnP(D)の値からΔKとかを簡単に求められます。
ただし、繰り返し数（Number of Iterations）を「10」にした場合の結果に限ります。
いじったら変更できるかもしれませんが。

input file

input fileは以下のようにつくる。
保存形式は特に指定されてないけど、Excelでつくってタブ区切りでテキスト形式で出力したもの（拡張子[ .txt ]）でいいと思う。

		Loc1	Loc2	Loc3	Loc4
A01	1	199	282	206	238
A01	1	199	282	230	240
A02	1	195	282	200	242
A02	1	205	282	230	242
A03	1	199	282	190	238
A03	1	199	290	206	242
B01	2	199	282	210	242
B01	2	205	282	230	242
B02	2	195	-9	190	242
B02	2	199	-9	206	242
B03	2	199	282	190	238
B03	2	199	290	200	246
B04	2	199	282	206	242
B04	2	209	282	230	242
C01	3	199	282	190	234
C01	3	205	290	206	238
C02	3	199	282	206	238
C02	3	213	282	206	240
C03	3	199	290	200	238
C03	3	203	290	206	242

# 1行目はmarker name(Locus名)。（この行はなくてもよい）
# 2行目以降は個体データ。
1列目は個体番号、2列目は個体群番号。この2列はなくてもよい。

# missing dataは「-9」（なぜかこの値が推奨）

上の例では、二倍体のときのAlleleは縦並びになってるけど、以下のような横並びでもよい。
ソフトのヘルプファイルでは縦並びで説明されてるけど、横並びの方が作りやすいと思う。

		Loc1		Loc2		Loc3		Loc4	
A01	1	199	199	282	282	206	230	238	240
A02	1	195	205	282	282	200	230	242	242
A03	1	199	199	282	290	190	206	238	242
B01	2	199	205	282	282	210	230	242	242
B02	2	195	199	-9	-9	190	206	242	242
B03	2	199	199	282	290	190	200	238	246
B04	2	199	209	282	282	206	230	242	242
C01	3	199	205	282	290	190	206	234	238
C02	3	199	213	282	282	206	206	238	240
C03	3	199	203	290	290	200	206	238	242

input fileをSTRUCTUREに読み込むには、[File]→[New Project]を開く。

ここで、

Name the project	：タイトル。自由。
Select directory	：結果ファイルを置くフォルダ（通常はinput fileのあるフォルダでよい）を指定する。
Choose data file	：input fileを読み込む。

[Next>>]をクリックして、順次、データの情報を入力していく。一枚目以降はたぶんそんなに難しくないはず。
総個体数やローカス数を入力するので間違えないように。
また、marker nameの行があるかないか、個体番号、個体群番号の列があるかないかの指定も行う。
input fileでalleleを横並びでつくった場合は、ここでデータ形式を指定する。
正常にinput fileが読み込まれると、以下のような画面になる。

（これはAlleleが縦並びの場合。）

解析

[Parameter Set]→[New]を開き、解析内容などの設定を行う。

まず[Run Length]では、Burn-inとMCMCの繰り返し回数を指定する。
詳しいことは置いといて、両方とも10000～100000が推奨されてる。
あとのタブ[Ancestry Model]～[Advanced]は、詳しいことはちょっとわからないけど、普通(?)はデフォルトのままでいいと思う。
全て指定したら[OK]を押して、parameterの名前を決めると設定は終わり。

次に、[Project]→[Start a job]から[Structure Scheduler]を表示。

ここで、K(クラスター数)や、各Kあたりの繰り返し数を決める。（だいたい10～20かな）

たとえばここで、
Set K from 1 to 8
Number of Iterations: 10
とすると、
K=1について10回、K=2について10回、…、K=8について10回
の、計80回のシミュレーションが行われる。
これは個体数やKが増えるにしたがって、通常、はかりしれない時間を要するので、帰宅前にセットしておけばいいだろう。
STRUCTUREの計算中はパソコンが非常に重くなるので、他の作業はしんどいと思う。

結果

翌朝に解析が終わっていれば各シミュレーションごとに結果が出力される。
以下は、ある学生の結果の例。個体群14、K=1～14、繰り返し10回で試行。

結果の色分けされた図は、Resultのひとつを選択し、右の窓に表示された[Simulation Result]の[Bar plot]→[show]から確認できる。
ここは、結構見逃しやすい。

ここで、もし個体群番号を指定しているなら、[Group by POP Id]をチェックすると個体群ごとに仕切られて表示される。

Kの推定

解析終了後の画面から、[Simulation Summary]を表示する。

ここから、各Kでの対数尤度Ln P(D)の平均値を求め、Ln P(D)が最大値をとるときのKを採用する。
ただし同じKでLn P(D)にばらつきが大きければ、⊿Kという指標を用いた方がいい。(Evanno et al. 2005)
ここで、一番上のダウンロードファイルを使えば、比較的ラクに⊿Kを求められる。