Leaflet & Worldclim & GWAS遊び

 

白地図に近いものを選んで使用した。左上の＋／ーで拡大／縮小できる。場所はドラッグで移動（Google Mapと同じ）。植物が採集された場所を点（円）でマークした（addCircles）。マークの種類や大きさや色は自由に変えられる。ここでは、葉のサイズに従って4色で塗り分けた（黄、緑、ピンク、赤の順に葉が大きくなる）。円にマウスを乗せると生データ（系統番号、緯度、経度、葉の大きさ、クラス分け）が表示され、クリックすると写真がポップアップで表示される。写真はExcelにパスを書き込んで読み込ませれば、一括で登録・表示される。

*系統番号、緯度、経度、葉の大きさは、Vasseurらのデータ（Vasseur et al., 2018）を使用した。

 

addCircleMarkersを使った例。円のサイズは拡大しても変わらない。

 

青のグラジエントで値を表現したもの

 

葉の大きさで均等に4色に塗り分けた（各クラスの数が同一になるように）

 

航空写真（ArcGIS）と白地図（CARTO）の切り替え（右上のコントローラーを使用）

 

WorldClimからダウンロードした3月の平均気温データ（°C）を重ねて表示

 

WorldClimからダウンロードした年間平均気温データ（°C）を重ねて表示

 

WorldClimからダウンロードした年間降水量データ（mm）を重ねて表示

 

Rのggplot2を使って描いた論文用の図。地図はNatural Earthから（多分）。

記号の形と色を変えてクラス分けした。地図の色も自由に変えられる。

数字と色でクラス分けした

数字と点で表現した（点の位置が場所を示す）。

 

統計ソフトRを使って緯度と葉の大きさとの相関を調べたもの（相関無しか、非常に弱い負の相関）

年間平均気温（°C）と葉の大きさとの相関を調べたもの（相関無し）

年間降水量（mm）と葉の大きさとの相関を調べたもの（相関無し）

*各地点での年間平均気温や年間降水量データはWorldClimからダウンロード・抽出した。

 

マンハッタンプロット

GWAPP（Seren et al., 2012）を使って葉の大きさの表現型（Vasseur et al., 2018）でGWAS（Genome-wide association study）してみた。図はマンハッタンプロット（横軸がSNPで、縦軸がp値の逆数の常用対数）。有意に関連のあるSNPは見つからなかった。

 

2番染色体のマンハッタンプロット

easyGWAS（Grimm et al., 2017）を使った葉の大きさの表現型（Vasseur et al., 2018）のGWAS。やはり有意に関連のあるSNPは見つからなかった。

 

マンハッタンプロット GWAPPの解析結果

GWAPPを使って根の「horizontality」表現型（Ogura et al., 2019）でGWASしてみた。5番染色体にp値の小さい（表現型と関連がある）SNPが見つかり、EXOCYST70A3（AT5G52350）の一部であることが分かった。データをbox-cox変換で正規分布に近づけてから、EMMAX（AMM）法を用いて解析した。