MATLAB实现的IBD亲缘关系分析教学项目

资 源 简 介

本项目提供Identity By Descent（IBD）算法的模块化MATLAB实现，适用于生物信息学与遗传学教学。包含等位基因共享检

详 情 说 明

基于IBD算法的亲缘关系分析教学级MATLAB实现

项目介绍

本项目实现了一套完整的Identity By Descent（IBD）算法MATLAB实现方案，专门为生物信息学和遗传学初学者设计。通过模块化的代码结构和详细的注释说明，帮助用户深入理解IBD算法的核心原理及其在亲缘关系分析中的应用。项目包含从数据预处理到结果可视化的完整流程，适合教学演示和算法学习。

功能特性

• 分步算法实现：提供等位基因共享检测、亲缘系数计算等核心功能的模块化实现
• 可视化分析：内置IBD片段识别过程展示和结果分析图谱生成功能
• 教学支持：配备详细的算法原理讲解文档和代码注释说明
• 多样化分析：支持单对个体分析和多对个体的批量处理
• 调试模式：可逐步跟踪算法执行过程，便于学习调试

使用方法

1. 数据准备：准备基因型数据矩阵（.mat格式）、样本信息表（.csv格式）、参数配置文件（.json格式）和参考基因组位置信息（.txt格式）

1. 参数配置：在配置文件中设置IBD检测阈值、最小片段长度等参数

1. 运行分析：执行主程序开始IBD分析流程

1. 结果查看：获取IBD片段检测结果、亲缘关系系数矩阵、可视化图谱和分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，处理大规模数据时建议8GB以上

文件说明

主程序文件整合了IBD分析的核心流程，包括数据读取与校验、基因型数据预处理、等位基因共享模式识别、IBD片段检测算法执行、亲缘系数计算、分析结果可视化生成以及最终报告输出等完整功能模块。该文件通过模块化设计实现了算法参数的灵活配置、分析过程的逐步跟踪以及多种输出格式的自动生成，为用户提供一站式的亲缘关系分析解决方案。