本文主要是介绍FST分析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
- Fst分析表示群体的分化程度，值越大，差异越大，群体分化程度越高，受选择程度越高。
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Fst值的取值范围是【0,1】，最大值为1表明两个群体完全分化，最小值为0表明群体间无分化，（0则认为两个种群间是随机交配的，基因型完全相似；为1则表示是完全隔离的，完全不相似）
在实际的研究中Fst值为0--0.05时说明群体间遗传分化很小，可以不做考虑；
为0.05--0.15时，表明群体间存在中等程度的遗传分化；
为0.15--0.25时群体间存在较大的遗传分化；
为0.25以上的时候群体间就存在很大的遗传分化了。
*ls：列表清单
*unzip：解压文件
*Tab：补全名称
*pwd：打印目录
①在 ‘ls’ 中用 ‘unzip X.zip’ 解压文件
②
vcftools --vcf Desert_high_low.vcf --fst-window-size 100000 --fst-window-step 25000 --weir-fst-pop Desert.txt --weir-fst-pop high.txt --out Desert_high.win100k.step25k## 其中--vcf 是输入所需要计算的群体的输入文件，注意是vcf格式的。 --weir-fst-pop 这个命令是输入第一个群体文件，注意是txt文件格式。即Desert.txt，此文件只包含一列，就是群体个体的ID。high.txt也是一样的，是第二个群体的个体的ID。 ###
mean FST：绝对值 weight FST：加权平均值（一般用这个）
③pwd出 --out的结果并下载
④下载文件选择weight扩展降序，选择前5% ## ?×5%=！（！选列的时候＋1）
⑤复制的！+1在.txt文件命名X_X.!snp.txt
这篇关于FST分析的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
