对计算器中位点的Fst进行分析

科普：Fst，群体间分化指数，用于群体间分化分析。
取值范围：[0, 1]
划分标准：
0～0.05:群体间遗传分化很小，可以不考虑；
0.05～0.15，群体间存在中等程度的遗传分化；
0.15~0.25，群体间遗传分化较大；
0.25以上，群体间有很大的遗传分化。
在这里，我们以三种计算器：K3，K12b，K47分别代表k数小、中、大的计算器来进行研究
计算方法：https://blog.csdn.net/q623928815/article/details/78627610?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522163905592216780357252120%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=163905592216780357252120&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-5-78627610.pc_search_result_cache&utm_term=%E7%BE%A4%E4%BD%93%E9%97%B4%E5%88%86%E5%8C%96%E6%8C%87%E6%95%B0&spm=1018.2226.3001.4187
Python代码实现：


 
三种计算器按照分类标准分类后折线图：


 
得出结论：
Fst中等及以上位点数越多计算器越准确，注意是位点数而不是占比。而且说明计算器位点数对于稳定性的影响可能是大于Fst值各部分占比对稳定性的影响，所以说明筛选计算器位点的时候可以适当放宽Fst标准然后增加位点数。
 
p.s.：
这三个计算器单个位点Fst值对应情况在附件中，可供大家下载。

• Fst.zip