Arlequin for Linux の使い方

本記事は以下の記事の続編です。

細かい設定についてなどはこの記事に書いてありますので、すっとばします。

nemunemu-nyanko.hatenablog.com

• Linux 版Arlequin を公式からダウンロード＆解凍

  • arlecore_linux.zip というファイルです

•  インプットファイルの作成

  • DNAsp でfasta ファイルから.arp ファイルと.hap ファイルを作成（これは前編と同じ手順）

  • PGDspider で.hap ファイルと.arp ファイルを融合させた.arp ファイルを作成

    • 要するに.arp ファイルをインプットにして.arp ファイルを出力する。特にパラメータはいじらなくてよい。

    • .hap ファイルをインプットに入れなくてもDnasp 版.arp と同じフォルダに入れていればPGDspider が勝手に統合してくれる。直接fasta ファイルからarlequin フォーマットに変換するコマンドもPGDspider にはあるが、なぜかfasta からではうまくいかなかった。 

• 設定ファイルの書き換え

  • arl_run.ars というのがarlecore_linux フォルダに入っている。これが設定ファイルなのでこの中身を書き換える。

  • core ファイルの中を見た感じでは、.ars がついていれば別の名前でも動くのだが、わたしは名前そのままでやった。

  • Setting for Calculations というところにどの解析は何番に設定したらいいのかが書いてある

  • 一番下のTaskNumber という欄に数字を書き込む。

    • 自分がやりたいのはMismatch Distribution 解析だったので４にしてある。

    • 数字の前の「＋」の意味が何なのかわかっていない。必要な分だけ足すのかな。一個の解析しかやっていないのでその辺は不明です。ごめんなさい。

  • #----------------------------------------------------------------------------
    #KEY "TaskNumber" sets which computations need to be performed by Arlequin
    #STANDARD INDICES: +1
    #MOLECULAR DIVERSITY: +2
    #MISMATCHDISTRIBution: +4
    #HAPLOTYPE FREQUENCIES: +8
    #LINKAGE DISEQUILIBRIUM: +16
    #HARDY-WEINBERG EQUILIBIRUM: +32
    #TAJIMA'S TEST: +64
    #EWENS-WATTERSON'S TEST: +128
    #CHAKRABORTY'S TEST: +256
    #AMOVA: +512
    #PAIRWISE FST: +1024
    #PAIRWISE GENETIC DISTANCES : +2048
    #PREPARE FOR AMOVA PERMUTATIONS: +4096
    #EXACT TEST FOR POPULATION DIFERENCES: +8192
    #FU FS TEST: +16384
    #GENOTYPE ASSIGNMENT TEST: +32768
    #MANTEL TEST: +65536

    TaskNumber=4 #＋はつけなくてよい
    #----------------------------------------------------------------------------

  • 例えば、Mismatch Distribution の場合、arl_run.ars ファイルのかなり下のほうに設定が出てくる

  • #----------------------------------
    #SETTINGS FOR MISMATCH DISTRIBUTION
    #----------------------------------

    #MismatchDemogExp specifies if the parameters of a pure demographic expansions
    #will be computed from the mismatch distribution

    MismatchDemogExp=1 #ここを0にするとこのモデルでは解析されない

    #MismatchSpatialExp controls if one attempts to estimate parameters of a spatial range expansion

    MismatchSpatialExp=1 #ここを0にするとこのモデルでは解析されない

    #MismatchDistanceMethod controls the distance to be computed between haplotypes
    #OBSOLETE: It is now always set to zero #これは常に0

    MismatchDistanceMethod=0

    #MismatchGammaAValue controls the value of the shape parameter of gamma distributed 
    #mutation rates (for DNA only)
    #OBSOLETE: Always set to zero #これは常に0

    MismatchGammaAValue=0.000000

    #NumBootExpDem controls the number of bootstrap replicates used to compute the confidence
    #intervals for parameters and p-value of the demographic and/or spatial expansion hypotheses

    NumBootExpDem=10000 #ブートストラップ何回やるか設定する

    #MismatchSpatialExpNumParams controls the type of range expansion
    # 3: Three parameters are used: Theta=2Nu, M=2Nm, tau=2Tu

    MismatchSpatialExpNumParams=3

• arlecore_linux フォルダに先に作った.arp ファイルを入れる

  • もちろん設定ファイルも入れておく

• 実行

  • arlecore_linux フォルダ内でLinux シェルを開く

  • コマンドを実行
    • ./LaunchArlecore.sh input.arp
  • 成功なら以下のメッセージが出ます
    • Processing file input.arp
    • Running arlecore in silent mode ...
    • Arlecore terminated gracefully

• 余談

わたしは自分のPC だとこの解析は「Segmentation Fault」というエラーが出て動かなかったのでGoogle Colaboratoryというサービスを用いて動かしました。

Google Colab

Google ColaboratoryでPythonファイルを実行する - Qiita

とっても便利なので色々パスの競合とかでソフトが動かないときなどに使ってみてください。そのうち使い方を記事化したいくらいには気に入って使っているサービスです。

【追記】

colab で「Permission denied」エラーが出た場合は

!chmod 755 *.arp

!chmod 755 *.hap

!chmod 755 arlecore3512_64bit

!chmod 755 LaunchArlecore.sh

と実行するとたぶん行けると思います。