Objetivos

Generar en R Markdown un código que nos permita compartir un script para la generación de gráficos de nuestro objeto de estudio.

Elaboración de gráficos que puedan ser visualizados en R Markdown

Metodología

• Librerías utilizadas:

library(adegenet) #Análisis de datos genéticos y genómicos

library(hierfstat)#Análisis de datos genéticos jerárquicos

library(vcfR) #Manipulación y análisis de archivos VCF

library(ape) #Análisis de datos filogenéticos y de distancias

library(ade4) #Análisis multivariado y ecología numérica

library(ggplot2) #Visualización de datos con gramática de gráficos

library(sf) #Manipulación y análisis de datos espaciales

library(rcartocolor)

Cargar la librería vcfR y ejecutar el archivo VCF

library(vcfR)
lagartijas.vcf <- read.vcfR("3rad_vcf_p2.recode.vcf")

Scanning file to determine attributes.
File attributes:
  meta lines: 10
  header_line: 11
  variant count: 10684
  column count: 84

Meta line 10 read in.
All meta lines processed.
gt matrix initialized.
Character matrix gt created.
  Character matrix gt rows: 10684
  Character matrix gt cols: 84
  skip: 0
  nrows: 10684
  row_num: 0

Processed variant 1000
Processed variant 2000
Processed variant 3000
Processed variant 4000
Processed variant 5000
Processed variant 6000
Processed variant 7000
Processed variant 8000
Processed variant 9000
Processed variant 10000
Processed variant: 10684
All variants processed

Leer matadata de los datos:

base <- read.table("indv_3rad.csv", header = TRUE, sep = ",")
colnames(base)

[1] "Individuos" "Spp"        "Estado"     "Latitud"    "Longitud"  

• Se crea un objeto genind: estructura de datos que contiene información genética

lagartijas_genind_Spp <- vcfR2genind(lagartijas.vcf, pop=base$Spp)

El parámetro pop: asigna las poblaciones de los individuos basándose en la columna Spp del dataframe base

Estimados de diversidad genética:

BasicSS_Spp <- basic.stats(lagartijas_genind_Spp)

basic.stats() es una función que calcula estadísticas básicas de diversidad genética

• Plot de diversidades genéticas:

colores = carto_pal(9, "Peach") 

colores<-c("olivedrab","olivedrab2","olivedrab4","yellow","yellow2",
           "yellow4","deepskyblue","#00B2EE","#00688B") 

Heterocigosis observada

Div_Raw.Hs.Spp <-as.data.frame(BasicSS_Spp$Hs, scale=T)

barplot(colMeans(Div_Raw.Ho.Spp, na.rm = TRUE), las = 2, main = “Heterocigosis observada”, col = colores, ylim = c(0, 0.10), cex.names = 0.6)

• colMeans(): Calcula la media de cada columna del data frame.
• las = 2, pone las etiquetas en vertical.
• main: establece el título del gráfico.
• cex.names = 0.6: Ajusta el tamaño de las etiquetas del eje x.

Gráficos de diversidad genética

Gráfico Heterocigosis observada

Heterocigosis promedio

Div_Raw.Ho.Spp <-as.data.frame(BasicSS_Spp$Ho)

barplot(colMeans(Div_Raw.Hs.Spp,na.rm=T),las=2,main=“Heterocigosisi esperada”, col = colores, ylim=c(-0,0.30), cex.names = 0.6)

• colMeans(): Calcula la media de cada columna del data frame.
• las = 2, pone las etiquetas en vertical.
• main: establece el título del gráfico.
• cex.names = 0.6: Ajusta el tamaño de las etiquetas del eje x.

Gráficos de diversidad genética

Gráfico Heterocigosis promedio

Índices de endogamia

Fis_Raw.Spp <-as.data.frame(BasicSS_Spp$Fis)

barplot(colMeans(Fis_Raw.Spp,na.rm=T),las=2,main=“Índices de endogamia”, col = colores, ylim=c(-0,0.80), cex.names = 0.6)

• colMeans(): Calcula la media de cada columna del data frame.
• las = 2, pone las etiquetas en vertical.
• main: establece el título del gráfico.
• cex.names = 0.6: Ajusta el tamaño de las etiquetas del eje x.

Gráficos de diversidad genética

Gráfico índices de engogamia

Distancias genéticas entre grupos de individuos

Spp.dist <-dist.genpop(vcf.genpop.Spp,method=“2”)

• El argumento method=2 se refiere a la distancia de Edwards
• dist.genpop: calcula distancias genéticas entre grupos de individuos (poblaciones)

plot(hclust(Spp.dist, method=“ward.D2”), hang=-1)

• hclust(): Esta función realiza un análisis de conglomerados jerárquicos
• hang=-1: la forma de cómo las etiquetas cuelgan del dendograma

Cluster

Gráfico de distancias genéticas con Snps