#柱状图
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# 加载包
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library(ggplot2)
library(dplyr)
library(reshape2)

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# 1.

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(reshape2)

# ===================== 数据 =====================
eggnog <- data.frame(
  Category = c("A","B","C","D","E","F","G","H","I","J","K","L","M","N","O","P","Q","R","S","T","U","V","W","Y","Z"),
  
  disease = c(1331.92,583.42,59792.40,12647.23,72533.57,17147.12,
              58640.01,31475.03,36986.05,37400.36,58142.47,67299.68,
              55828.29,9119.68,32528.88,45813.37,34376.89,0,
              146233.98,50492.20,17621.21,17423.12,279.45,28.24,766.37),
  
  healthy = c(1979.61,1166.96,61561.81,11042.

在操作时发现，由于个人习惯喜欢在tmux中操作，所以有时候停止进行，但是会产生临时文件

临时文件不可以直接rm删除

首先，查看文件的进程

lsof .nfs000000003074ec5a0f349c35

全基因组选择的交叉验证，BWGS包会直接提供一个预测结果（rrBLUP包也会提供），可以用来绘制相关性散点图来直观显示模型的预测性能

做GWAS表型很多，不可能一个一个作图，所以对表型数据进行批量分析，利用AI写了一个R代码

用的表型数据形式如下：

第一列为样本为，之后每一列是一个表型，中间用制表符分隔开。

一、直方图分析

F_ST的概念

群体间遗传分化指数（F_ST ）：是种群分化和遗传距离的一种衡量方法，分化指数越大，差异越大。F_ST 居于０~1之间，越接近1表示两个群体之间分化程度越大，受选择程度越高，反之亦然。

F_ST = (H_T-H_S）/ H_T
H_S : 亚群体中的平均杂合度
H_T : 复合群体中的平均杂合度

F_ST 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。
在实际的研究中F_ST 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。