#Part 1: Fluidigm genotyping Lynx pardinus samples from Portugal, June 2021
#Load dependencies
library(readr)
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union#First, save the genotype call map and detailed table from Fluidigm in *.csv format. See output_fluidigm_callmap_lince_portugal_jun_2021.csv as an example of how the callmap should look. Note that we have removed the first ~30 lines which include the run details, retaining only the "final" calls for each locus.
#Set working directory
dir1 <- file.path("/Volumes/GoogleDrive/My Drive/project_iberian_lynx/project_iberian_lynx_fluidigm")
#setwd(dir1)
#Load inputs
input_output <- "output_fluidigm_callmap_lince_portugal_jun_2021_formatted.csv" #this should be the name of your callmap
input <- read.csv("/Volumes/GoogleDrive/My Drive/project_iberian_lynx/project_iberian_lynx_fluidigm/data_project_iberian_lynx_fluidigm/iberian_lynx_fluidigm_portugal_jun_2021/output_fluidigm_callmap_lince_portugal_jun_2021_formatted.csv")
#Save the raw input as a separate object, so it's readily available if we make any mistakes
inputraw<- input
#Name the first two columns "sample_order" and "sample_id"
colnames(input)[1]<- "sample_order"
colnames(input)[2]<- "sample_id"
#Import the SNP database in order to retrieve the SNP names from the scaffolds and positions. Note that David and Dani often used the positions as the SNP names. We have done the same here, although I think it makes interpretation rather difficult.
SNP_database <- read.csv2("/Volumes/GoogleDrive/My Drive/project_iberian_lynx/project_iberian_lynx_fluidigm/data_project_iberian_lynx_fluidigm/snps_lista_suprema.csv")[,c(1,2,4)]
SNP_database## SNP SCAFFOLD POSITION
## 1 1606594 lp23.s00001 569876
## 2 1282865 lp23.s00001 1577528
## 3 1500535 lp23.s00001 2663326
## 4 1345192 lp23.s00001 4074912
## 5 224433 lp23.s00001 5084395
## 6 1611202 lp23.s00001 6117961
## 7 1906654 lp23.s00001 7131738
## 8 2276024 lp23.s00001 8360463
## 9 1358040 lp23.s00001 10027605
## 10 130326 lp23.s00001 11007319
## 11 2314117 lp23.s00001 12015881
## 12 1484870 lp23.s00002 707349
## 13 29041 lp23.s00002 1800685
## 14 1161610 lp23.s00002 2902730
## 15 1776702 lp23.s00002 3924642
## 16 2079229 lp23.s00002 4928067
## 17 1503689 lp23.s00003 504199
## 18 1168264 lp23.s00003 1595306
## 19 2256847 lp23.s00003 2595613
## 20 55425 lp23.s00003 3683983
## 21 534738 lp23.s00003 4713921
## 22 1727697 lp23.s00004 523843
## 23 396135 lp23.s00004 1534654
## 24 1233847 lp23.s00004 2631155
## 25 537952 lp23.s00004 3643485
## 26 785143 lp23.s00004 4721107
## 27 778298 lp23.s00005 739008
## 28 1353219 lp23.s00005 1840651
## 29 2259345 lp23.s00005 2846937
## 30 2103383 lp23.s00005 4049384
## 31 1393396 lp23.s00006 658690
## 32 2289222 lp23.s00006 1672197
## 33 1337034 lp23.s00006 2680005
## 34 2314338 lp23.s00006 3627148
## 35 35870 lp23.s00007 593886
## 36 460099 lp23.s00007 1601797
## 37 770122 lp23.s00007 2638002
## 38 1636753 lp23.s00007 3671157
## 39 1814498 lp23.s00008 501695
## 40 1840765 lp23.s00008 1497280
## 41 1292103 lp23.s00008 2442808
## 42 2111278 lp23.s00008 3507014
## 43 1068479 lp23.s00009 819660
## 44 1201136 lp23.s00009 1834017
## 45 1891167 lp23.s00009 2846018
## 46 907167 lp23.s00010 754458
## 47 261909 lp23.s00010 1831335
## 48 2221365 lp23.s00010 3072791
## 49 1266736 lp23.s00011 740060
## 50 419443 lp23.s00011 1777519
## 51 2223011 lp23.s00011 2908448
## 52 259503 lp23.s00012 679831
## 53 1783230 lp23.s00012 1740141
## 54 1434524 lp23.s00012 2921459
## 55 280656 lp23.s00013 644605
## 56 141476 lp23.s00013 1667802
## 57 2093551 lp23.s00013 2775176
## 58 1705214 lp23.s00014 500972
## 59 1937761 lp23.s00014 1517216
## 60 2071053 lp23.s00014 2590354
## 61 1844300 lp23.s00015 551881
## 62 949830 lp23.s00015 1562603
## 63 2192429 lp23.s00015 2564665
## 64 1689910 lp23.s00016 509190
## 65 2360207 lp23.s00016 1549302
## 66 1735278 lp23.s00016 2495309
## 67 1771968 lp23.s00017 865585
## 68 1414008 lp23.s00017 1918614
## 69 1759359 lp23.s00018 859454
## 70 882571 lp23.s00018 2024893
## 71 2001878 lp23.s00019 1039825
## 72 1506874 lp23.s00019 2015391
## 73 215145 lp23.s00020 816066
## 74 1905632 lp23.s00020 1890332
## 75 460541 lp23.s00021 877042
## 76 1537510 lp23.s00021 1864774
## 77 858730 lp23.s00022 826419
## 78 1653084 lp23.s00022 1861289
## 79 1811385 lp23.s00023 730366
## 80 2074042 lp23.s00023 1964585
## 81 635221 lp23.s00024 812984
## 82 584019 lp23.s00024 1880917
## 83 1406531 lp23.s00025 776353
## 84 1911992 lp23.s00025 1787241
## 85 2296809 lp23.s00026 644616
## 86 781562 lp23.s00026 756116
## 87 1995408 lp23.s00026 1750575
## 88 567229 lp23.s00027 747226
## 89 1307820 lp23.s00027 1745689
## 90 2094012 lp23.s00028 649028
## 91 417092 lp23.s00028 1654574
## 92 613507 lp23.s00029 614303
## 93 1864368 lp23.s00029 1633711
## 94 146635 lp23.s00031 612024
## 95 1637002 lp23.s00031 1618395
## 96 1037573 lp23.s00032 564025
## 97 541970 lp23.s00032 1586691
## 98 581311 lp23.s00033 517569
## 99 378874 lp23.s00033 1519157
## 100 1733328 lp23.s00034 545761
## 101 677079 lp23.s00034 1513621
## 102 2181084 lp23.s00035 621009
## 103 663700 lp23.s00035 1396997
## 104 1020640 lp23.s00036 511240
## 105 1000803 lp23.s00036 1407331
## 106 419159 lp23.s00037 500810
## 107 632990 lp23.s00037 1308732
## 108 2067873 lp23.s00038 502138
## 109 1779193 lp23.s00039 946395
## 110 1934826 lp23.s00041 879864
## 111 278359 lp23.s00042 729682
## 112 1741662 lp23.s00043 824139
## 113 731949 lp23.s00044 841554
## 114 660043 lp23.s00045 760954
## 115 2363594 lp23.s00046 723895
## 116 860709 lp23.s00047 782246
## 117 2247880 lp23.s00048 831718
## 118 31985 lp23.s00049 807111
## 119 2194668 lp23.s00050 796632
## 120 2284974 lp23.s00051 657414
## 121 1962376 lp23.s00052 725687
## 122 1262105 lp23.s00053 767843
## 123 2229680 lp23.s00053 1080312
## 124 506169 lp23.s00054 751848
## 125 2122361 lp23.s00055 790159
## 126 555764 lp23.s00056 739484
## 127 1863683 lp23.s00058 679888
## 128 836602 lp23.s00059 709994
## 129 1323677 lp23.s00060 687862
## 130 620183 lp23.s00061 627240
## 131 1790049 lp23.s00062 656320
## 132 2241752 lp23.s00063 605690
## 133 1380527 lp23.s00064 670644
## 134 1150549 lp23.s00065 643484
## 135 697777 lp23.s00066 618419
## 136 1128150 lp23.s00067 625966
## 137 2251584 lp23.s00068 540292
## 138 2324991 lp23.s00069 530735
## 139 622794 lp23.s00070 672876
## 140 2081613 lp23.s00071 603040
## 141 110133 lp23.s00072 598917
## 142 2218032 lp23.s00073 569422
## 143 2285580 lp23.s00074 561987
## 144 1927823 lp23.s00077 503605
## 145 363007 lp23.s00079 498326
## 146 2285165 lp23.s00080 504879
## 147 1290104 lp23.s00081 516136
## 148 2016882 lp23.s00082 521706
## 149 664223 lp23.s00084 435189
## 150 1622744 lp23.s00085 502070
## 151 57727 lp23.s00086 484840
## 152 211382 lp23.s00087 493918
## 153 2286693 lp23.s00089 306348
## 154 1682754 lp23.s00090 543376
## 155 326193 lp23.s00091 421766
## 156 106844 lp23.s00092 454540
## 157 1773840 lp23.s00093 419583
## 158 2197834 lp23.s00094 448390
## 159 361952 lp23.s00095 440835
## 160 1628628 lp23.s00098 542097
## 161 245303 lp23.s00099 390670
## 162 1919315 lp23.s00100 421578
## 163 1780176 lp23.s00101 406538
## 164 1863094 lp23.s00102 406910
## 165 2355711 lp23.s00103 470415
## 166 1405460 lp23.s00104 392185
## 167 1174964 lp23.s00105 421066
## 168 1112818 lp23.s00107 386182
## 169 1760212 lp23.s00108 407893
## 170 2223311 lp23.s00109 381845
## 171 1701004 lp23.s00110 392700
## 172 1016019 lp23.s00111 364909
## 173 2314035 lp23.s00113 386104
## 174 47986 lp23.s00114 369508
## 175 1359764 lp23.s00115 346496
## 176 835639 lp23.s00116 320761
## 177 1090137 lp23.s00117 395698
## 178 136754 lp23.s00119 269578
## 179 346467 lp23.s00120 299150
## 180 523176 lp23.s00121 341409
## 181 2267374 lp23.s00122 307436
## 182 967110 lp23.s00124 291739
## 183 530321 lp23.s00128 288237
## 184 1270780 lp23.s00130 296797
## 185 2264070 lp23.s00131 274396
## 186 843932 lp23.s00133 329882
## 187 1464990 lp23.s00134 328247
## 188 480897 lp23.s00135 302589
## 189 739498 lp23.s00136 327731
## 190 100827 lp23.s00138 271664
## 191 795176 lp23.s00139 292762
## 192 731294 lp23.s00141 259332
## 193 52655 lp23.s00157 236533
## 194 1649882 lp23.s05213 549298
## 195 1088853 lp23.s05213 1626377
## 196 537616 lp23.s05213 2836405
## 197 2341980 lp23.s05213 4112689
## 198 2285848 lp23.s05213 5343149
## 199 113791 lp23.s05213 6827954
## 200 410755 lp23.s05213 8480240
## 201 1502071 lp23.s05213 10023756
## 202 1435110 lp23.s05213 11344905
## 203 1222560 lp23.s05214 687690
## 204 1317372 lp23.s05214 1854849
## 205 371110 lp23.s05214 2941222
## 206 1775717 lp23.s05214 3968271
## 207 1752021 lp23.s05214 5016478
## 208 1423400 lp23.s05215 540712
## 209 684551 lp23.s05215 1583747
## 210 1483203 lp23.s05215 2555473
## 211 820228 lp23.s05215 3574485
## 212 2109554 lp23.s05215 4619626
## 213 293391 lp23.s05216 522996
## 214 1354857 lp23.s05216 1562343
## 215 618711 lp23.s05216 2606054
## 216 1508486 lp23.s05216 3632125
## 217 2036279 lp23.s05216 4670037
## 218 103183 lp23.s05217 629685
## 219 1840436 lp23.s05217 1633400
## 220 1626783 lp23.s05217 2710448
## 221 2044049 lp23.s05217 3718994
## 222 1859590 lp23.s05218 604734
## 223 2299766 lp23.s05218 1594868
## 224 1678095 lp23.s05218 2602801
## 225 2386965 lp23.s05218 3626904
## 226 1831483 lp23.s05219 803313
## 227 414282 lp23.s05219 1909938
## 228 93854 lp23.s05219 3238552
## 229 2187041 lp23.s05220 874973
## 230 1111952 lp23.s05220 2270749
## 231 381711 lp23.s05220 3131143
## 232 1789181 lp23.s05221 719918
## 233 2044448 lp23.s05221 1759751
## 234 1065707 lp23.s05221 2885225
## 235 1085318 lp23.s05222 766576
## 236 1901320 lp23.s05222 1780943
## 237 362960 lp23.s05222 2852561
## 238 1056682 lp23.s05223 739563
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## 240 680963 lp23.s05223 2762101
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## 1495 1927920 lp23.s36587 502669
## 1496 1910605 lp23.s36588 298547
## 1497 2171194 lp23.s36589 342999
## 1498 1345316 lp23.s36590 437563
## 1499 1013245 lp23.s36591 408300
## 1500 191884 lp23.s36592 393671
## 1501 252176 lp23.s36595 372054
## 1502 1657390 lp23.s36596 382349
## 1503 579911 lp23.s36597 377554
## 1504 1598659 lp23.s36598 457911
## 1505 1743957 lp23.s36599 367868
## 1506 2308678 lp23.s36600 459507
## 1507 1379036 lp23.s36601 350880
## 1508 1524097 lp23.s36602 388670
## 1509 462051 lp23.s36603 365518
## 1510 1527642 lp23.s36605 338642
## 1511 2155982 lp23.s36606 278691
## 1512 432328 lp23.s36607 343210
## 1513 1780559 lp23.s36608 355210
## 1514 384131 lp23.s36609 325035
## 1515 256124 lp23.s36611 367156
## 1516 259457 lp23.s36612 308966
## 1517 979733 lp23.s36613 323244
## 1518 1268797 lp23.s36614 382002
## 1519 46980 lp23.s36615 314519
## 1520 2012744 lp23.s36616 309666
## 1521 2176354 lp23.s36618 285190
## 1522 1930935 lp23.s36619 335291
## 1523 2211722 lp23.s36620 350728
## 1524 1837887 lp23.s36621 309828
## 1525 782871 lp23.s36623 294209
## 1526 1407368 lp23.s36624 271345
## 1527 392378 lp23.s36626 264350
## 1528 549671 lp23.s36627 254213
## 1529 1807849 lp23.s36628 305439
## 1530 1070245 lp23.s36630 270983
## 1531 1341603 lp23.s36632 267950
## 1532 1201728 lp23.s36637 256751
## 1533 1668406 lp23.s36639 252906
## 1534 1664474 lp23.s36640 258841
## 1535 1002939 lp23.s36644 239936
## 1536 229680 lp23.s36659 257335
## 1537 NA NA
## 1538 NA NASNP_database$SCAFF_POSIT = paste(SNP_database$SCAFFOLD,SNP_database$POSITION,sep="_")
#Retrieve SNP names when necessary, otherwise keep the original names (i.e. for the sex markers SRY and ZFR).
input_SNP_names <- vector('character')
for (i in colnames(input)) {
if (startsWith(i,"lp23.")==F) {
input_SNP_names <- c(input_SNP_names,i)
} else {
input_SNP_names <- c(input_SNP_names,unlist(SNP_database[which(SNP_database$SCAFF_POSIT==i),1],use.names=F))
}
}
#Review the new names
input_SNP_names## [1] "sample_order" "sample_id" "2071053" "2205025" "1340867"
## [6] "2167503" "1567592" "528961" "1201136" "167985"
## [11] "1542373" "103481" "1155632" "2322030" "1962376"
## [16] "117115" "1351154" "1758447" "2144120" "1021367"
## [21] "1891167" "2350684" "882464" "707977" "2320937"
## [26] "1316052" "1863683" "794306" "1643626" "1850990"
## [31] "550834" "185413" "600050" "1400542" "1484874"
## [36] "580198" "1621812" "1128150" "1730035" "2281867"
## [41] "1570066" "1843101" "1967499" "860709" "314893"
## [46] "1455147" "339725" "378222" "936719" "1628628"
## [51] "1193814" "2127733" "1652873" "456953" "1102736"
## [56] "622794" "1308614" "238783" "2075392" "441030"
## [61] "1862358" "52655" "1350769" "2010692" "2353436"
## [66] "1994880" "2174777" "1111952" "511848" "2050859"
## [71] "1689493" "2260405" "2172114" "518646" "1861113"
## [76] "1893417" "1168934" "184168" "1643834" "2194973"
## [81] "220116" "2112346" "1501170" "1509467" "1094073"
## [86] "1276836" "1703598" "961865" "1813578" "2319489"
## [91] "1378441" "324007" "941955" "1001137" "1149582"
## [96] "270606" "SRY" "ZFR"#Assign them to our input object
colnames(input) <- input_SNP_names
#Obtain a list of all strings in the dataframe that are equivalent to missing data (i.e. NoCall Invalid or NTC which are equivalent to "0:0")
strings_to_replace <- grep(":",unique(unlist(input[,-c(1:2)])),value=T,invert=T)
#Replace those strings with the threedigit genepop code for missing data (000000). If you are unsure what the genepop codes are for each of our alleles, see readme_snp_letters_to_numbers.txt. In brief, the assignments follow:
#A=001
#G=002
#C=003
#T=004
for (string in strings_to_replace) {
input <- as.data.frame(lapply(input, function(x) {
gsub(string, "000000", x)
}
)
)
}
#A:A
strings_to_replace <- c("A:A")
for (string in strings_to_replace) {
input <- as.data.frame(lapply(input, function(x) {
gsub(string, "001001", x)
}
)
)
}
#C:C
strings_to_replace <- c("C:C")
for (string in strings_to_replace) {
input <- as.data.frame(lapply(input, function(x) {
gsub(string, "003003", x)
}
)
)
}
#G:G
strings_to_replace <- c("G:G")
for (string in strings_to_replace) {
input <- as.data.frame(lapply(input, function(x) {
gsub(string, "002002", x)
}
)
)
}
#T:T
strings_to_replace <- c("T:T")
for (string in strings_to_replace) {
input <- as.data.frame(lapply(input, function(x) {
gsub(string, "004004", x)
}
)
)
}
#T:C
strings_to_replace <- c("T:C")
for (string in strings_to_replace) {
input <- as.data.frame(lapply(input, function(x) {
gsub(string, "004003", x)
}
)
)
}
#A:G
strings_to_replace <- c("A:G")
for (string in strings_to_replace) {
input <- as.data.frame(lapply(input, function(x) {
gsub(string, "001002", x)
}
)
)
}
#C:G
strings_to_replace <- c("C:G")
for (string in strings_to_replace) {
input <- as.data.frame(lapply(input, function(x) {
gsub(string, "003002", x)
}
)
)
}
#A:T
strings_to_replace <- c("A:T")
for (string in strings_to_replace) {
input <- as.data.frame(lapply(input, function(x) {
gsub(string, "001004", x)
}
)
)
}
#A:C
strings_to_replace <- c("A:C")
for (string in strings_to_replace) {
input <- as.data.frame(lapply(input, function(x) {
gsub(string, "001003", x)
}
)
)
}
#T:G
strings_to_replace <- c("T:G")
for (string in strings_to_replace) {
input <- as.data.frame(lapply(input, function(x) {
gsub(string, "004002", x)
}
)
)
}
#Check that you're not missing any weird allele combinations
unique(input[,3:98]) #I don't see any other *:* combinations, so it looks like we've got it all covered## X2071053 X2205025 X1340867 X2167503 X1567592 X528961 X1201136 X167985
## 1 004003 003003 001001 001004 000000 000000 001001 000000
## 2 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000
## 3 003003 004004 001002 004004 000000 000000 001001 000000
## 4 004003 004003 001001 004004 000000 000000 001001 000000
## 5 003003 003003 001002 001004 000000 000000 001002 000000
## 6 003003 004003 001001 001004 000000 000000 001001 000000
## 7 004003 004003 001002 004004 000000 000000 001001 000000
## 8 003003 003003 001002 004004 000000 000000 001001 000000
## 9 004004 003003 001001 004004 000000 000000 002002 000000
## 10 003003 004003 001002 004004 000000 000000 001001 000000
## 11 004004 000000 000000 000000 000000 000000 002002 000000
## 12 003003 000000 000000 000000 000000 000000 001001 000000
## 13 003003 004003 002002 001001 000000 000000 001002 000000
## 14 004003 004003 001002 001001 000000 000000 001001 000000
## 15 004003 004003 001001 001004 000000 000000 001002 000000
## 16 004003 004003 001001 001004 000000 000000 001002 000000
## 17 003003 003003 001002 001004 000000 000000 001002 000000
## 18 004003 004004 001001 001001 000000 000000 001001 000000
## 19 003003 004003 001002 004004 000000 000000 001002 000000
## 20 000000 004004 000000 004004 000000 000000 001001 000000
## 22 003003 003003 001002 001004 000000 000000 001001 000000
## 23 000000 003003 000000 000000 000000 000000 001001 000000
## 24 004004 000000 002002 000000 000000 000000 000000 000000
## 25 004003 003003 001002 001001 000000 000000 002002 000000
## 26 004003 004003 001002 001001 000000 000000 001001 000000
## 27 004004 004004 001002 001001 000000 000000 002002 000000
## 28 004003 004003 002002 004004 000000 000000 001002 000000
## 29 004004 003003 001001 001001 000000 000000 001002 000000
## 30 004003 004003 001001 001004 000000 000000 001001 000000
## 31 004003 004004 001002 004004 000000 000000 001002 000000
## 32 003003 004003 000000 004004 000000 000000 001001 000000
## 33 004004 003003 001001 004004 000000 000000 002002 000000
## 34 003003 003003 001002 001004 000000 000000 001001 000000
## 35 004004 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000
## 36 004004 000000 002002 000000 000000 000000 002002 000000
## 37 004003 004004 001002 004004 000000 000000 001001 000000
## 38 003003 003003 001002 004004 000000 000000 002002 000000
## 39 004003 004003 001002 001001 000000 000000 001002 000000
## 40 003003 004003 001002 001004 000000 000000 001002 000000
## 41 004004 004003 001002 004004 000000 000000 001002 000000
## 42 004003 004003 001001 004004 000000 000000 001002 000000
## 43 004003 004003 001002 004004 000000 000000 001001 000000
## 44 000000 004003 000000 000000 000000 000000 000000 000000
## 45 004004 003003 001001 004004 000000 000000 002002 000000
## 46 003003 003003 001002 000000 000000 000000 001001 000000
## 47 004004 000000 000000 001001 000000 000000 001001 000000
## 48 003003 000000 001001 004004 000000 000000 000000 000000
## 49 004004 004003 001001 004004 000000 000000 001001 000000
## 50 004003 003003 001002 004004 000000 000000 002002 000000
## 51 004003 004003 001001 001001 000000 000000 001001 000000
## 52 004004 004004 001001 001004 000000 000000 001001 000000
## 53 003003 004004 001002 001004 000000 000000 001001 000000
## 54 003003 004003 001001 001004 000000 000000 002002 000000
## 55 004003 004004 001002 001004 000000 000000 001002 000000
## 56 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000
## 57 003003 004004 002002 001001 000000 000000 002002 000000
## 58 004003 004003 001002 004004 000000 000000 001002 000000
## 59 004004 003003 000000 004004 000000 000000 000000 000000
## 60 000000 000000 000000 000000 000000 000000 001001 000000
## 61 004003 004004 001002 001001 000000 000000 001001 000000
## 62 004003 004004 002002 001001 000000 000000 001002 000000
## 63 003003 003003 001002 001004 000000 000000 001002 000000
## 64 004004 004003 001002 001001 000000 000000 001001 000000
## 65 004004 003003 001002 001001 000000 000000 001002 000000
## 66 003003 004003 001001 001004 000000 000000 002002 000000
## 67 003003 004003 002002 004004 000000 000000 001001 000000
## 68 000000 000000 000000 000000 000000 000000 001001 000000
## 70 004003 004003 001002 004004 000000 000000 001002 000000
## 71 004004 003003 001002 004004 000000 000000 000000 000000
## 72 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000
## 73 003003 004003 001002 001004 000000 000000 001001 000000
## 74 004004 004003 001002 001004 000000 000000 001002 000000
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## 31 001001 004004 003003 004004 002002 001001 003002 001002
## 32 001001 004004 000000 004004 002002 001004 002002 001001
## 33 001001 004003 004004 004003 001001 004004 003002 001002
## 34 001001 004004 004003 003003 001001 001004 003003 002002
## 35 000000 004004 000000 000000 000000 004004 003002 001001
## 36 000000 000000 000000 003003 000000 000000 000000 000000
## 37 004004 004003 004004 004003 001002 001001 003002 002002
## 38 001001 004003 004003 003003 001001 001004 003002 001002
## 39 001001 004004 004004 004003 002002 001004 003002 001001
## 40 001001 004003 004004 003003 001002 001001 003003 001001
## 41 001001 003003 004003 004003 001001 001004 003002 002002
## 42 001001 004003 004004 004004 001001 001004 003002 001002
## 43 001001 004004 003003 004003 002002 001001 003002 001002
## 44 001001 000000 000000 000000 000000 000000 000000 001001
## 45 001001 004003 004004 004003 001001 004004 003002 001002
## 46 001001 004004 004003 003003 001001 001004 003003 002002
## 47 001001 000000 004004 000000 002002 000000 000000 001001
## 48 000000 000000 000000 003003 000000 000000 000000 000000
## 49 001004 003003 004003 004004 001002 001001 002002 002002
## 50 001001 003003 004004 003003 001001 001004 002002 001002
## 51 001004 004004 004003 003003 001002 001004 003002 001002
## 52 001004 004004 003003 004004 002002 004004 003002 001002
## 53 001004 004003 003003 004004 001002 004004 003002 001002
## 54 001004 004003 004003 003003 001001 001004 003003 001001
## 55 001001 004004 004003 003003 002002 001004 003002 001002
## 56 000000 000000 003003 000000 000000 001001 000000 000000
## 57 001004 004003 004004 004003 001002 001001 002002 001001
## 58 001004 004004 004004 003003 002002 004004 003002 002002
## 59 001001 003003 004004 003003 000000 000000 000000 000000
## 60 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000
## 61 001004 004004 004003 004004 002002 001001 003002 001002
## 62 001001 004004 004004 004003 001002 001001 003002 001002
## 63 001001 004003 004003 003003 001002 001004 003002 001002
## 64 001004 004003 003003 004004 002002 004004 003003 001002
## 65 004004 004003 004003 004003 001002 004004 003002 002002
## 66 001004 004003 004003 004003 001002 004004 003003 001001
## 67 004004 003003 004003 004004 002002 001004 003002 001002
## 68 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000
## 70 000000 004004 004004 003003 001002 004004 003002 002002
## 71 001001 000000 004004 003003 001001 000000 000000 000000
## 72 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000
## 73 004004 003003 004003 004004 002002 001004 003002 002002
## 74 001001 004003 004003 004003 002002 001004 002002 001001
## 75 001001 004003 004004 004003 001002 001001 003002 001002
## 76 001004 004004 004004 004004 001002 001001 003003 001002
## 77 001004 004004 004003 003003 001001 001004 003002 002002
## 78 001001 004003 004004 004003 001001 001001 003003 001002
## 79 001004 004004 004003 004003 001002 001001 003002 002002
## 80 000000 000000 000000 000000 002002 001001 000000 002002
## 82 001004 004004 004004 003003 001002 004004 003002 001002
## 83 001001 003003 000000 000000 001001 001004 000000 000000
## 85 001001 004003 004004 004004 001001 001004 003002 001002
## 86 001004 004003 004003 004003 002002 001004 003002 001002
## 87 001001 003003 004003 004003 001001 001004 003002 002002
## 88 001001 004003 004004 003003 001001 004004 003002 001001
## 89 001004 004003 004003 003003 001002 001004 003003 001002
## 90 004004 004003 004003 004004 002002 001004 003002 001001
## 91 001004 004003 003003 004003 001002 001004 003002 001002
## 92 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000
## 93 001004 004003 004004 004003 001002 001001 002002 001001
## 94 001004 004004 004004 003003 001002 004004 003002 002002
## 95 001001 003003 004004 000000 001001 000000 002002 000000
## X1001137 X1149582 X270606 SRY ZFR
## 1 002002 003003 004004 002002 004003
## 2 000000 000000 000000 000000 000000
## 3 001002 003003 004004 000000 004004
## 4 001001 003002 002002 002002 004003
## 5 001002 003002 004002 002002 004003
## 6 001001 003002 004004 002002 004004
## 7 001002 003003 004004 000000 004004
## 8 000000 003003 002002 002002 003003
## 9 001001 003002 002002 002002 004003
## 10 001001 003002 004004 002002 004003
## 11 001001 000000 004004 000000 000000
## 12 000000 000000 004004 002002 000000
## 13 001001 003003 004002 002002 004003
## 14 001002 003002 002002 000000 004004
## 15 001002 003003 002002 002002 004003
## 16 001002 002002 002002 002002 004003
## 17 001002 003002 004002 002002 004003
## 18 002002 003002 004002 000000 004004
## 19 002002 003002 004004 002002 004003
## 20 000000 003003 000000 002002 004004
## 22 001001 003002 004004 002002 004004
## 23 001001 000000 000000 002002 000000
## 24 000000 000000 004004 000000 000000
## 25 001002 003003 004004 002002 004003
## 26 001001 002002 002002 002002 004003
## 27 001001 003002 004002 002002 004004
## 28 002002 003002 002002 000000 004004
## 29 002002 003003 004004 002002 004003
## 30 002002 002002 002002 000000 004004
## 31 001001 003003 004002 000000 004004
## 32 001001 003003 004004 002002 000000
## 33 001001 003002 002002 002002 000000
## 34 001001 003002 004004 002002 004004
## 35 000000 000000 000000 000000 000000
## 36 000000 000000 004004 002002 000000
## 37 001002 003002 002002 002002 004003
## 38 001002 003002 004002 000000 004004
## 39 001001 003002 004002 002002 004003
## 40 001002 003003 002002 002002 004003
## 41 001001 003002 002002 002002 004003
## 42 001001 003002 002002 002002 004004
## 43 001002 003002 004002 002002 004003
## 44 001001 000000 004004 000000 000000
## 45 001001 003002 002002 002002 004003
## 46 001001 002002 004004 002002 003003
## 47 000000 000000 000000 002002 000000
## 48 000000 000000 004004 002002 000000
## 49 001002 003002 004002 002002 004004
## 50 001001 003003 004004 002002 004003
## 51 001002 003003 002002 002002 004004
## 52 001002 003002 002002 000000 004004
## 53 002002 002002 004004 002002 004003
## 54 001001 003002 004004 002002 004004
## 55 001001 003003 004004 002002 004004
## 56 000000 003003 000000 000000 000000
## 57 001002 003002 002002 002002 004003
## 58 001001 003003 002002 000000 000000
## 59 000000 002002 004004 002002 000000
## 60 000000 000000 000000 002002 000000
## 61 001001 002002 004002 002002 004003
## 62 001002 003002 004004 002002 004003
## 63 001002 002002 004004 002002 004003
## 64 001002 002002 004002 000000 004004
## 65 001002 002002 002002 002002 004003
## 66 001001 003002 004002 002002 004003
## 67 001001 003002 002002 002002 004003
## 68 001001 000000 000000 000000 000000
## 70 001001 003003 002002 002002 000000
## 71 001001 000000 004004 002002 000000
## 72 000000 000000 000000 000000 000000
## 73 001002 003003 004002 000000 004004
## 74 002002 003003 004002 000000 004004
## 75 001002 002002 002002 002002 004004
## 76 001001 003002 004004 000000 004004
## 77 001001 003003 004002 002002 004003
## 78 001002 003002 004002 002002 004003
## 79 001001 003003 004004 000000 000000
## 80 000000 000000 000000 000000 000000
## 82 001001 003003 002002 002002 000000
## 83 001001 000000 004004 002002 000000
## 85 001001 003002 002002 000000 004004
## 86 001002 003002 004002 002002 004003
## 87 001001 003002 002002 002002 004003
## 88 001001 003002 004002 000000 004004
## 89 001001 002002 004002 000000 004004
## 90 001001 003002 004002 002002 004004
## 91 001001 003002 004002 002002 004003
## 92 000000 003003 000000 000000 000000
## 93 001002 003002 002002 002002 000000
## 94 001001 000000 002002 000000 000000
## 95 001001 000000 004004 002002 000000#More genepop formatting. We need a comma after each sample_id
comma<- as.data.frame(input[1:96,1])
comma[,1]<- ","
colnames(comma)<- ""
names<- as.data.frame(input[,2])
#Drop SRY and ZFR from columns 97 and 98. We won't include them for this step of our analysis.
genotypes<- as.data.frame(input[,3:96])
#Bind our sample_ids, the comma, and our genotypes (except for SRY and ZFR in a final object
input<- cbind(names, comma, genotypes)
#Write a *.txt file with our final data in genepop format.
write.table(input, file ="/Volumes/GoogleDrive/My Drive/project_iberian_lynx/project_iberian_lynx_fluidigm/data_project_iberian_lynx_fluidigm/iberian_lynx_fluidigm_portugal_jun_2021/genepop_lince_portugal_jun_2021_raw.txt", row.names=F, col.names = T)
#Post-processing:
#1. Open a new sheet in Excel. Data> Get Data> From File> Text
#2. Find and Replace: remove all ", remove X* from the first line of marker names
#3. Sort by sample_id, grouping all of the replicates together and separating by an empty line with "Pop"
#4. Save as *.xlxs, *.txt and *.prn.
#5. See genepop_lince_portugal_jun_2021_formatted.txt for an example of the desired format
#Next steps:
#1. This input is processed by GIMLET for genotype consensus. Consensus genotypes are then analyzed using CERVUS to assign probability of identification (is this sample a recapture or a new unknown individual? and paternity). See our HACKMD for details on these downstream analyses. #Part 2: David’s data We had to run this a second time with David’s data from 2019. Then, the two data sets were confirmed to identify coincident individuals (recaptures) versus new individuals.
#Set working directory
#dir1 <- file.path("/Volumes/GoogleDrive/My Drive/project_iberian_lynx/running_scripts_dani_david/")
#setwd(dir1)
#Load inputs
input_output <- "output_fluidigm_callmap_david.csv"
input <- read.csv("/Volumes/GoogleDrive/My Drive/project_iberian_lynx/project_iberian_lynx_fluidigm/data_project_iberian_lynx_fluidigm/iberian_lynx_fluidigm_2019/output_fluidigm_callmap_lince_david_formatted.csv")
#Save the raw input as inputraw for safekeeping
inputraw<- input
#Name the first two columns "sample_order" and "sample_id"
colnames(input)[1]<- "sample_order"
colnames(input)[2]<- "sample_id"
#Import the SNP database to retrieve the SNP names from the scaffolds and positions
SNP_database <- read.csv2("/Volumes/GoogleDrive/My Drive/project_iberian_lynx/project_iberian_lynx_fluidigm/data_project_iberian_lynx_fluidigm/snps_lista_suprema.csv")[,c(1,2,4)]
SNP_database## SNP SCAFFOLD POSITION
## 1 1606594 lp23.s00001 569876
## 2 1282865 lp23.s00001 1577528
## 3 1500535 lp23.s00001 2663326
## 4 1345192 lp23.s00001 4074912
## 5 224433 lp23.s00001 5084395
## 6 1611202 lp23.s00001 6117961
## 7 1906654 lp23.s00001 7131738
## 8 2276024 lp23.s00001 8360463
## 9 1358040 lp23.s00001 10027605
## 10 130326 lp23.s00001 11007319
## 11 2314117 lp23.s00001 12015881
## 12 1484870 lp23.s00002 707349
## 13 29041 lp23.s00002 1800685
## 14 1161610 lp23.s00002 2902730
## 15 1776702 lp23.s00002 3924642
## 16 2079229 lp23.s00002 4928067
## 17 1503689 lp23.s00003 504199
## 18 1168264 lp23.s00003 1595306
## 19 2256847 lp23.s00003 2595613
## 20 55425 lp23.s00003 3683983
## 21 534738 lp23.s00003 4713921
## 22 1727697 lp23.s00004 523843
## 23 396135 lp23.s00004 1534654
## 24 1233847 lp23.s00004 2631155
## 25 537952 lp23.s00004 3643485
## 26 785143 lp23.s00004 4721107
## 27 778298 lp23.s00005 739008
## 28 1353219 lp23.s00005 1840651
## 29 2259345 lp23.s00005 2846937
## 30 2103383 lp23.s00005 4049384
## 31 1393396 lp23.s00006 658690
## 32 2289222 lp23.s00006 1672197
## 33 1337034 lp23.s00006 2680005
## 34 2314338 lp23.s00006 3627148
## 35 35870 lp23.s00007 593886
## 36 460099 lp23.s00007 1601797
## 37 770122 lp23.s00007 2638002
## 38 1636753 lp23.s00007 3671157
## 39 1814498 lp23.s00008 501695
## 40 1840765 lp23.s00008 1497280
## 41 1292103 lp23.s00008 2442808
## 42 2111278 lp23.s00008 3507014
## 43 1068479 lp23.s00009 819660
## 44 1201136 lp23.s00009 1834017
## 45 1891167 lp23.s00009 2846018
## 46 907167 lp23.s00010 754458
## 47 261909 lp23.s00010 1831335
## 48 2221365 lp23.s00010 3072791
## 49 1266736 lp23.s00011 740060
## 50 419443 lp23.s00011 1777519
## 51 2223011 lp23.s00011 2908448
## 52 259503 lp23.s00012 679831
## 53 1783230 lp23.s00012 1740141
## 54 1434524 lp23.s00012 2921459
## 55 280656 lp23.s00013 644605
## 56 141476 lp23.s00013 1667802
## 57 2093551 lp23.s00013 2775176
## 58 1705214 lp23.s00014 500972
## 59 1937761 lp23.s00014 1517216
## 60 2071053 lp23.s00014 2590354
## 61 1844300 lp23.s00015 551881
## 62 949830 lp23.s00015 1562603
## 63 2192429 lp23.s00015 2564665
## 64 1689910 lp23.s00016 509190
## 65 2360207 lp23.s00016 1549302
## 66 1735278 lp23.s00016 2495309
## 67 1771968 lp23.s00017 865585
## 68 1414008 lp23.s00017 1918614
## 69 1759359 lp23.s00018 859454
## 70 882571 lp23.s00018 2024893
## 71 2001878 lp23.s00019 1039825
## 72 1506874 lp23.s00019 2015391
## 73 215145 lp23.s00020 816066
## 74 1905632 lp23.s00020 1890332
## 75 460541 lp23.s00021 877042
## 76 1537510 lp23.s00021 1864774
## 77 858730 lp23.s00022 826419
## 78 1653084 lp23.s00022 1861289
## 79 1811385 lp23.s00023 730366
## 80 2074042 lp23.s00023 1964585
## 81 635221 lp23.s00024 812984
## 82 584019 lp23.s00024 1880917
## 83 1406531 lp23.s00025 776353
## 84 1911992 lp23.s00025 1787241
## 85 2296809 lp23.s00026 644616
## 86 781562 lp23.s00026 756116
## 87 1995408 lp23.s00026 1750575
## 88 567229 lp23.s00027 747226
## 89 1307820 lp23.s00027 1745689
## 90 2094012 lp23.s00028 649028
## 91 417092 lp23.s00028 1654574
## 92 613507 lp23.s00029 614303
## 93 1864368 lp23.s00029 1633711
## 94 146635 lp23.s00031 612024
## 95 1637002 lp23.s00031 1618395
## 96 1037573 lp23.s00032 564025
## 97 541970 lp23.s00032 1586691
## 98 581311 lp23.s00033 517569
## 99 378874 lp23.s00033 1519157
## 100 1733328 lp23.s00034 545761
## 101 677079 lp23.s00034 1513621
## 102 2181084 lp23.s00035 621009
## 103 663700 lp23.s00035 1396997
## 104 1020640 lp23.s00036 511240
## 105 1000803 lp23.s00036 1407331
## 106 419159 lp23.s00037 500810
## 107 632990 lp23.s00037 1308732
## 108 2067873 lp23.s00038 502138
## 109 1779193 lp23.s00039 946395
## 110 1934826 lp23.s00041 879864
## 111 278359 lp23.s00042 729682
## 112 1741662 lp23.s00043 824139
## 113 731949 lp23.s00044 841554
## 114 660043 lp23.s00045 760954
## 115 2363594 lp23.s00046 723895
## 116 860709 lp23.s00047 782246
## 117 2247880 lp23.s00048 831718
## 118 31985 lp23.s00049 807111
## 119 2194668 lp23.s00050 796632
## 120 2284974 lp23.s00051 657414
## 121 1962376 lp23.s00052 725687
## 122 1262105 lp23.s00053 767843
## 123 2229680 lp23.s00053 1080312
## 124 506169 lp23.s00054 751848
## 125 2122361 lp23.s00055 790159
## 126 555764 lp23.s00056 739484
## 127 1863683 lp23.s00058 679888
## 128 836602 lp23.s00059 709994
## 129 1323677 lp23.s00060 687862
## 130 620183 lp23.s00061 627240
## 131 1790049 lp23.s00062 656320
## 132 2241752 lp23.s00063 605690
## 133 1380527 lp23.s00064 670644
## 134 1150549 lp23.s00065 643484
## 135 697777 lp23.s00066 618419
## 136 1128150 lp23.s00067 625966
## 137 2251584 lp23.s00068 540292
## 138 2324991 lp23.s00069 530735
## 139 622794 lp23.s00070 672876
## 140 2081613 lp23.s00071 603040
## 141 110133 lp23.s00072 598917
## 142 2218032 lp23.s00073 569422
## 143 2285580 lp23.s00074 561987
## 144 1927823 lp23.s00077 503605
## 145 363007 lp23.s00079 498326
## 146 2285165 lp23.s00080 504879
## 147 1290104 lp23.s00081 516136
## 148 2016882 lp23.s00082 521706
## 149 664223 lp23.s00084 435189
## 150 1622744 lp23.s00085 502070
## 151 57727 lp23.s00086 484840
## 152 211382 lp23.s00087 493918
## 153 2286693 lp23.s00089 306348
## 154 1682754 lp23.s00090 543376
## 155 326193 lp23.s00091 421766
## 156 106844 lp23.s00092 454540
## 157 1773840 lp23.s00093 419583
## 158 2197834 lp23.s00094 448390
## 159 361952 lp23.s00095 440835
## 160 1628628 lp23.s00098 542097
## 161 245303 lp23.s00099 390670
## 162 1919315 lp23.s00100 421578
## 163 1780176 lp23.s00101 406538
## 164 1863094 lp23.s00102 406910
## 165 2355711 lp23.s00103 470415
## 166 1405460 lp23.s00104 392185
## 167 1174964 lp23.s00105 421066
## 168 1112818 lp23.s00107 386182
## 169 1760212 lp23.s00108 407893
## 170 2223311 lp23.s00109 381845
## 171 1701004 lp23.s00110 392700
## 172 1016019 lp23.s00111 364909
## 173 2314035 lp23.s00113 386104
## 174 47986 lp23.s00114 369508
## 175 1359764 lp23.s00115 346496
## 176 835639 lp23.s00116 320761
## 177 1090137 lp23.s00117 395698
## 178 136754 lp23.s00119 269578
## 179 346467 lp23.s00120 299150
## 180 523176 lp23.s00121 341409
## 181 2267374 lp23.s00122 307436
## 182 967110 lp23.s00124 291739
## 183 530321 lp23.s00128 288237
## 184 1270780 lp23.s00130 296797
## 185 2264070 lp23.s00131 274396
## 186 843932 lp23.s00133 329882
## 187 1464990 lp23.s00134 328247
## 188 480897 lp23.s00135 302589
## 189 739498 lp23.s00136 327731
## 190 100827 lp23.s00138 271664
## 191 795176 lp23.s00139 292762
## 192 731294 lp23.s00141 259332
## 193 52655 lp23.s00157 236533
## 194 1649882 lp23.s05213 549298
## 195 1088853 lp23.s05213 1626377
## 196 537616 lp23.s05213 2836405
## 197 2341980 lp23.s05213 4112689
## 198 2285848 lp23.s05213 5343149
## 199 113791 lp23.s05213 6827954
## 200 410755 lp23.s05213 8480240
## 201 1502071 lp23.s05213 10023756
## 202 1435110 lp23.s05213 11344905
## 203 1222560 lp23.s05214 687690
## 204 1317372 lp23.s05214 1854849
## 205 371110 lp23.s05214 2941222
## 206 1775717 lp23.s05214 3968271
## 207 1752021 lp23.s05214 5016478
## 208 1423400 lp23.s05215 540712
## 209 684551 lp23.s05215 1583747
## 210 1483203 lp23.s05215 2555473
## 211 820228 lp23.s05215 3574485
## 212 2109554 lp23.s05215 4619626
## 213 293391 lp23.s05216 522996
## 214 1354857 lp23.s05216 1562343
## 215 618711 lp23.s05216 2606054
## 216 1508486 lp23.s05216 3632125
## 217 2036279 lp23.s05216 4670037
## 218 103183 lp23.s05217 629685
## 219 1840436 lp23.s05217 1633400
## 220 1626783 lp23.s05217 2710448
## 221 2044049 lp23.s05217 3718994
## 222 1859590 lp23.s05218 604734
## 223 2299766 lp23.s05218 1594868
## 224 1678095 lp23.s05218 2602801
## 225 2386965 lp23.s05218 3626904
## 226 1831483 lp23.s05219 803313
## 227 414282 lp23.s05219 1909938
## 228 93854 lp23.s05219 3238552
## 229 2187041 lp23.s05220 874973
## 230 1111952 lp23.s05220 2270749
## 231 381711 lp23.s05220 3131143
## 232 1789181 lp23.s05221 719918
## 233 2044448 lp23.s05221 1759751
## 234 1065707 lp23.s05221 2885225
## 235 1085318 lp23.s05222 766576
## 236 1901320 lp23.s05222 1780943
## 237 362960 lp23.s05222 2852561
## 238 1056682 lp23.s05223 739563
## 239 2125635 lp23.s05223 1752610
## 240 680963 lp23.s05223 2762101
## 241 2087497 lp23.s05224 703430
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## 1498 1345316 lp23.s36590 437563
## 1499 1013245 lp23.s36591 408300
## 1500 191884 lp23.s36592 393671
## 1501 252176 lp23.s36595 372054
## 1502 1657390 lp23.s36596 382349
## 1503 579911 lp23.s36597 377554
## 1504 1598659 lp23.s36598 457911
## 1505 1743957 lp23.s36599 367868
## 1506 2308678 lp23.s36600 459507
## 1507 1379036 lp23.s36601 350880
## 1508 1524097 lp23.s36602 388670
## 1509 462051 lp23.s36603 365518
## 1510 1527642 lp23.s36605 338642
## 1511 2155982 lp23.s36606 278691
## 1512 432328 lp23.s36607 343210
## 1513 1780559 lp23.s36608 355210
## 1514 384131 lp23.s36609 325035
## 1515 256124 lp23.s36611 367156
## 1516 259457 lp23.s36612 308966
## 1517 979733 lp23.s36613 323244
## 1518 1268797 lp23.s36614 382002
## 1519 46980 lp23.s36615 314519
## 1520 2012744 lp23.s36616 309666
## 1521 2176354 lp23.s36618 285190
## 1522 1930935 lp23.s36619 335291
## 1523 2211722 lp23.s36620 350728
## 1524 1837887 lp23.s36621 309828
## 1525 782871 lp23.s36623 294209
## 1526 1407368 lp23.s36624 271345
## 1527 392378 lp23.s36626 264350
## 1528 549671 lp23.s36627 254213
## 1529 1807849 lp23.s36628 305439
## 1530 1070245 lp23.s36630 270983
## 1531 1341603 lp23.s36632 267950
## 1532 1201728 lp23.s36637 256751
## 1533 1668406 lp23.s36639 252906
## 1534 1664474 lp23.s36640 258841
## 1535 1002939 lp23.s36644 239936
## 1536 229680 lp23.s36659 257335
## 1537 NA NA
## 1538 NA NASNP_database$SCAFF_POSIT = paste(SNP_database$SCAFFOLD,SNP_database$POSITION,sep="_")
#Retrieve SNP names when necessary, otherwise retaining the original name (i.e. for SRY and ZFR)
input_SNP_names <- vector('character')
for (i in colnames(input)) {
if (startsWith(i,"lp23.")==F) {
input_SNP_names <- c(input_SNP_names,i)
} else {
input_SNP_names <- c(input_SNP_names,unlist(SNP_database[which(SNP_database$SCAFF_POSIT==i),1],use.names=F))
}
}
#Check the names
input_SNP_names## [1] "sample_order" "sample_id" "2071053" "2205025" "1340867"
## [6] "2167503" "1567592" "528961" "1201136" "167985"
## [11] "1542373" "103481" "1155632" "2322030" "1962376"
## [16] "117115" "1351154" "1758447" "2144120" "1021367"
## [21] "1891167" "2350684" "882464" "707977" "2320937"
## [26] "1316052" "1863683" "794306" "1643626" "1850990"
## [31] "550834" "185413" "SRY" "600050" "1400542"
## [36] "1484874" "580198" "1621812" "1128150" "1730035"
## [41] "2281867" "1570066" "1843101" "1967499" "860709"
## [46] "314893" "1455147" "339725" "378222" "936719"
## [51] "1628628" "1193814" "2127733" "1652873" "456953"
## [56] "1102736" "622794" "1308614" "238783" "2075392"
## [61] "441030" "1862358" "52655" "1350769" "2010692"
## [66] "2353436" "1994880" "2174777" "1111952" "511848"
## [71] "2050859" "1689493" "2260405" "2172114" "518646"
## [76] "1861113" "1893417" "1168934" "184168" "1643834"
## [81] "ZFR" "2194973" "220116" "2112346" "1501170"
## [86] "1509467" "1094073" "1276836" "1703598" "961865"
## [91] "1813578" "2319489" "1378441" "324007" "941955"
## [96] "1001137" "1149582" "270606"#If OK, assign the names to our object
colnames(input) <- input_SNP_names
#Obtain a list of all strings in the dataframe that are equivalent to missing data (i.e. equivalent to "0:0")
strings_to_replace <- grep(":",unique(unlist(input[,-c(1:2)])),value=T,invert=T)
for (string in strings_to_replace) {
input <- as.data.frame(lapply(input, function(x) {
gsub(string, "000000", x)
}
)
)
}
#A:A
strings_to_replace <- c("A:A")
for (string in strings_to_replace) {
input <- as.data.frame(lapply(input, function(x) {
gsub(string, "001001", x)
}
)
)
}
#C:C
strings_to_replace <- c("C:C")
for (string in strings_to_replace) {
input <- as.data.frame(lapply(input, function(x) {
gsub(string, "003003", x)
}
)
)
}
#G:G
strings_to_replace <- c("G:G")
for (string in strings_to_replace) {
input <- as.data.frame(lapply(input, function(x) {
gsub(string, "002002", x)
}
)
)
}
#T:T
strings_to_replace <- c("T:T")
for (string in strings_to_replace) {
input <- as.data.frame(lapply(input, function(x) {
gsub(string, "004004", x)
}
)
)
}
#T:C
strings_to_replace <- c("T:C")
for (string in strings_to_replace) {
input <- as.data.frame(lapply(input, function(x) {
gsub(string, "004003", x)
}
)
)
}
#A:G
strings_to_replace <- c("A:G")
for (string in strings_to_replace) {
input <- as.data.frame(lapply(input, function(x) {
gsub(string, "001002", x)
}
)
)
}
#C:G
strings_to_replace <- c("C:G")
for (string in strings_to_replace) {
input <- as.data.frame(lapply(input, function(x) {
gsub(string, "003002", x)
}
)
)
}
#A:T
strings_to_replace <- c("A:T")
for (string in strings_to_replace) {
input <- as.data.frame(lapply(input, function(x) {
gsub(string, "001004", x)
}
)
)
}
#A:C
strings_to_replace <- c("A:C")
for (string in strings_to_replace) {
input <- as.data.frame(lapply(input, function(x) {
gsub(string, "001003", x)
}
)
)
}
#T:G
strings_to_replace <- c("T:G")
for (string in strings_to_replace) {
input <- as.data.frame(lapply(input, function(x) {
gsub(string, "004002", x)
}
)
)
}
#Check that you're not missing any weird allele combinations
unique(input[,3:98])## X2071053 X2205025 X1340867 X2167503 X1567592 X528961 X1201136 X167985
## 1 003003 003003 001002 000000 000000 003003 001002 004003
## 2 004003 003003 001002 001001 001002 004003 001002 004003
## 3 004003 003003 001002 001001 001002 004004 001001 004004
## 4 003003 003003 001001 004004 002002 004003 001001 004004
## 5 004004 003003 001002 001001 001002 000000 001001 000000
## 6 003003 004003 001002 001001 001002 004003 001001 004003
## 7 004003 004004 002002 000000 002002 004004 001002 003003
## 8 003003 003003 001002 001004 001002 004004 001001 004003
## 9 004004 003003 002002 004004 002002 004003 001002 003003
## 10 004004 003003 001002 001001 002002 003003 002002 004004
## 11 004003 004003 001001 001004 001001 004004 001002 004003
## 12 004003 003003 001002 001004 001002 003003 002002 003003
## 13 004004 000000 000000 000000 001002 004004 001001 004003
## 14 003003 000000 001002 001001 001002 004004 001001 004004
## 15 004003 003003 001002 001001 001002 004004 001001 004004
## 16 004003 003003 001001 004004 002002 004003 001001 004004
## 17 004003 003003 001002 001001 001002 004004 001001 004004
## 19 004003 000000 002002 001001 002002 004004 001002 003003
## 20 003003 000000 000000 000000 002002 004003 000000 004004
## 21 004004 003003 002002 004004 002002 004003 001002 003003
## 22 004004 003003 001002 001001 002002 003003 002002 004004
## 25 003003 000000 000000 000000 001001 000000 000000 004004
## 26 004003 003003 001001 000000 001002 004004 000000 004004
## 27 004004 000000 000000 000000 002002 000000 000000 004004
## 28 004003 003003 001001 004004 001002 004003 001001 004004
## 29 004003 003003 001002 001001 001002 004004 001001 004004
## 30 004003 004004 001001 001004 002002 004003 001001 003003
## 31 004004 004004 002002 000000 002002 004004 001002 004004
## 32 000000 003003 001001 000000 000000 000000 000000 004004
## 33 003003 004004 001001 000000 002002 004004 000000 004003
## 34 004004 003003 000000 001001 002002 003003 002002 004004
## 36 004003 003003 001002 001004 001002 003003 002002 003003
## 37 004004 000000 000000 000000 001002 003003 002002 004004
## 38 003003 000000 001001 000000 001002 000000 001001 004004
## 39 003003 000000 001001 000000 002002 000000 001001 004004
## 40 003003 000000 001001 001004 001002 004004 000000 004004
## 41 003003 003003 001002 001001 001002 004004 001001 004004
## 42 004003 004004 001001 001004 002002 004003 001001 003003
## 43 003003 004003 001001 001004 002002 004003 001001 004003
## 44 000000 003003 000000 000000 000000 004004 000000 004004
## 45 000000 004003 001001 000000 002002 000000 001001 004004
## 46 004004 003003 000000 000000 001001 003003 000000 000000
## 48 004003 003003 001002 001004 001002 003003 002002 003003
## 49 004004 003003 001002 001001 001002 000000 001001 004004
## 50 004003 000000 000000 000000 000000 000000 001001 004004
## 51 003003 003003 001001 001004 002002 004003 001001 004004
## 52 000000 000000 002002 000000 000000 004004 000000 004004
## 53 004004 003003 002002 001001 001001 004004 000000 004004
## 56 004004 004004 001001 001001 002002 004004 002002 003003
## 57 000000 003003 000000 000000 001002 004004 000000 004004
## 58 004004 003003 000000 004004 001001 003003 002002 000000
## 60 004003 003003 001002 001004 001002 003003 002002 003003
## 61 000000 003003 002002 000000 000000 004003 002002 004003
## 62 000000 000000 001001 000000 001002 000000 000000 004004
## 63 000000 000000 001001 004004 002002 003003 001001 004004
## 64 000000 003003 002002 001001 000000 000000 000000 004004
## 65 004004 003003 001002 001004 002002 004004 000000 004003
## 66 003003 000000 002002 001004 001002 000000 001001 004004
## 68 004004 004004 001002 001001 002002 004004 002002 003003
## 69 004004 004003 001002 004004 002002 004004 002002 004004
## 70 004004 003003 000000 004004 001001 003003 001002 000000
## 72 003003 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000
## 73 004004 003003 001002 001001 001002 004003 001002 004003
## 74 003003 000000 000000 001001 001001 000000 000000 004004
## 75 004004 003003 001001 000000 002002 004004 001001 004004
## 76 004004 003003 001002 001001 001002 004004 001001 004004
## 77 003003 003003 002002 001001 001002 004004 001001 004003
## 78 003003 004003 001001 004004 001002 004004 000000 004004
## 79 003003 003003 001002 004004 001002 004004 001001 004003
## 80 004004 004004 001001 001001 002002 004004 002002 003003
## 81 004003 004003 001002 004004 002002 004004 001002 003003
## 82 004003 004003 001001 001004 001002 004004 001002 004003
## 84 000000 000000 000000 001004 000000 000000 000000 000000
## 85 000000 000000 000000 000000 001001 000000 000000 004004
## 86 004003 003003 001002 001001 001002 004004 001001 004004
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## 43 002002 001002 003003 004002
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## 48 001001 001002 003002 002002
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## 90 001001 002002 003003 002002
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## 92 001002 002002 003003 004002
## 93 000000 001001 003002 002002
## 94 001002 001002 003003 004002
## 96 000000 000000 000000 000000#Write to csv
comma<- as.data.frame(input[1:96,1])
comma[,1]<- ","
colnames(comma)<- ""
names<- as.data.frame(input[,2])
#Drop SRY and ZFR from columns 97 and 98. David's dataset has SRY and ZFR in random locations, not in columns 97 and 98 like we have in our Portugal dataset. We will drop those manually in excel
genotypes<- as.data.frame(input[,3:98])
input<- cbind(names, comma, genotypes)
write.table(input, file ="/Volumes/GoogleDrive/My Drive/project_iberian_lynx/project_iberian_lynx_fluidigm/data_project_iberian_lynx_fluidigm/iberian_lynx_fluidigm_2019/genepop_lince_david_raw.txt", row.names=F, col.names = T)