<div dir="ltr"><div>Dear Thibaut,</div><div><br></div><div>thanks for answering my question. I will try to reformulate my question differently, stating the assumptions:</div><div>1)  I assume that the eHGDP object was made into a genpop object from some raw .txt file, like the HGDP file I linked to in the previous email.</div><div>2) I need an object that looks exactly like the eHGDP object, but with SNPs instead of microsatellite alleles.</div><div>3) Since it's gonna be a rather complex task, I asked if any of you knows if someone has already done this job before and published it (e.g. as supplementary file).</div><div>4) Otherwise, I would like to know how to produce such a file myself, starting from a version of the HGDP file with population information. If this was done for microsatellites, surely it can be done for the SNPs as well? I assume they rely on the same raw HGDP file.</div><div><br></div><div>Many thanks!</div><div><br></div><div>Davide</div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On 6 October 2017 at 10:56, Thibaut Jombart <span dir="ltr"><<a href="mailto:thibautjombart@gmail.com" target="_blank">thibautjombart@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Hi Davide,<br>
<br>
I am not entirely sure what you need, so sorry if I miss the point.<br>
adegenet cannot make up for absent population information, but you can<br>
try to identify clusters of course, e.g. using find.clusters.<br>
<br>
eHGDP is not a file (at least not in the sense you probably mean), but<br>
a genind object. If the question is how you can get a file looking<br>
like the one you link into a genind object, you probably want to use<br>
something like read.csv and then df2genind. Imports should be detailed<br>
in the basics tutorial:<br>
<a href="https://github.com/thibautjombart/adegenet/wiki/Tutorials" rel="noreferrer" target="_blank">https://github.com/<wbr>thibautjombart/adegenet/wiki/<wbr>Tutorials</a><br>
<br>
Best<br>
Thibaut<br>
<br>
--<br>
Dr Thibaut Jombart<br>
Lecturer, Department of Infectious Disease Epidemiology, Imperial College London<br>
Head of RECON: <a href="http://repidemicsconsortium.org" rel="noreferrer" target="_blank">repidemicsconsortium.org</a><br>
WHO Consultant - outbreak analysis<br>
<a href="http://sites.google.com/site/thibautjombart/" rel="noreferrer" target="_blank">sites.google.com/site/<wbr>thibautjombart/</a><br>
Twitter: @TeebzR<br>
<a href="tel:%2B44%280%2920%207594%203658" value="+442075943658">+44(0)20 7594 3658</a><br>
<div><div class="h5"><br>
<br>
On 4 October 2017 at 14:08, Davide Piffer <<a href="mailto:pifferdavide@gmail.com">pifferdavide@gmail.com</a>> wrote:<br>
> Hello,<br>
><br>
> I am new to Adegenet. I would like to retrieve population frequencies of<br>
> SNPs (using rsID) from the HGDP file "HGDP_FinalReport_Forward.txt" :<br>
> <a href="http://www.hagsc.org/hgdp/files.html" rel="noreferrer" target="_blank">http://www.hagsc.org/hgdp/<wbr>files.html</a><br>
><br>
> However, the file lacks population information. It contains SNPs x<br>
> individuals.<br>
> I need a file structured like the eHGDP (except with SNPs and not<br>
> microsatellite data) file provided with the package, that can be easily<br>
> converted into genpop file and then compute the frequencies via makefreq.<br>
> Do you know if there is any such file downloadable on the internet?<br>
> i guess there must be a way to produce such a file using ADEGENET starting<br>
> from raw data. but my knowledge of this package is not advanced enough yet.<br>
><br>
> Best wishes,<br>
><br>
> Davide<br>
><br>
</div></div>> ______________________________<wbr>_________________<br>
> adegenet-forum mailing list<br>
> <a href="mailto:adegenet-forum@lists.r-forge.r-project.org">adegenet-forum@lists.r-forge.<wbr>r-project.org</a><br>
> <a href="https://lists.r-forge.r-project.org/cgi-bin/mailman/listinfo/adegenet-forum" rel="noreferrer" target="_blank">https://lists.r-forge.r-<wbr>project.org/cgi-bin/mailman/<wbr>listinfo/adegenet-forum</a><br>
</blockquote></div><br></div>