一、芯片數據
此次拿到的illumina芯片數據並不是原始的數據，已經經過GenomeStudio軟件處理成了finalreport文件，格式如下：
之前沒處理過芯片數據，對於這種編碼模式（Forward，top AB）的基因型數據很疑惑，查了很多資料，收效甚微。看過建明大神對芯片這塊兒的介紹，發現里面的門門道道太多了，也有些R包可以直接處理芯片原始數據的；問題是我沒有最初的原始數據啊OTZ。最后找打一個比較靠譜的工具，直接根據finalreport文件和map文件轉格式。
二、工具
工具：SNPchimpRepo，廢話不多說，直接給地址：https://github.com/nicolazzie/SNPchimpRepo ，win，linux，mac三個平台都能用，這里給個贊。map文件要自己構建一個，plink輸出的map文件格式就行，這里注意一點，finalreport文件中的SNP Name 一定要包含在map文件中，否則轉換的時候會報錯。
三、格式轉換
我的數據比較少，電腦沒有安裝合適版本的python，直接使用win平台做轉換操作。下載軟件后解壓進入目錄SNPConvertGUI_WinMac，解壓SNPConvert_WIN64bit.zip，這個就是軟件主體，雙擊直接使用。
軟件界面如下：
然后加載我們的finalreport文件：
然后選擇我們自己構建的map文件，操作方法同上。然后后面的allele code 可以不用管，選啥輸出結果都一樣，群體ID可以不填，有默認值，這里我填寫的pop1，輸出文件前綴，隨意填寫即可，最后點擊 轉換按鈕等待結果，數據越大耗時越長，不過通常幾十秒搞定。
我的是50k的SNP芯片，106個個體，當然芯片的個體數不可能這么小的，不然達不到起訂量的，寫這個簡易教程用這點數據做示范啦。最后結果也在日志中給出了。拿到ped和map文件后，就可以進行后面的質控和分析啦。
