下三角矩陣轉成完整矩陣，對角線為0
只有上三角矩陣，比照辦理將upper.tri() 改成lower.tri()
原始數據 fst.csv ，是由 Arlequin或是MEGA等程式產生 Fst之類的距離矩陣，是下三角矩陣。先整理成只保留 column name，row name要先自己刪除，最後就像一般的數據框一樣
例如：
DMd,DMs,GK,HR,MD
0,,,,
0.04223,0,,,
0.00382,0.05202,0,,
0.03624,0.0194,0.02805,0,
0.30585,0.26611,0.28621,0.36128,0
>read.csv("fst.csv", header=T)->fst #下三角矩陣
> head(fst) #看一下
DMd DMs GK HR MD
1 0.00000 NA NA NA NA
2 0.04223 0.00000 NA NA NA
3 0.00382 0.05202 0.00000 NA NA
4 0.03624 0.01940 0.02805 0.00000 NA
5 0.30585 0.26611 0.28621 0.36128 0
※如果原始數據沒有 column 或是row name，可以
colnames(fst) <-c("DMd","DMs","GK","HR","MD")
> makeSymm <- function(x) {x[upper.tri(x)]<-t(x)[upper.tri(x)]
+ return(x) }
#函數makeSymm。 將轉置矩陣中 定義為TRUE的數據取出 （t(fst)[upper.tri(fst)]），然後賦值給原始矩陣中定義為TRUE的位置
>upper.tri(fst) #看一看這些指令在做什麼。還有一個參數 diag=T，可以考慮
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE
[2,] FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE
[3,] FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE
[4,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
[5,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> t(fst)[upper.tri(fst)]
[1] 0.04223 0.00382 0.05202 0.03624 0.01940 0.02805 0.30585 0.26611 0.28621
[10] 0.36128
> makeSymm(fst) ->fstM ＃對fst執行函數
> fstM ＃檢查一下對稱數據對不對
DMd DMs GK HR MD
1 0.00000 0.04223 0.00382 0.03624 0.30585
2 0.04223 0.00000 0.05202 0.01940 0.26611
3 0.00382 0.05202 0.00000 0.02805 0.28621
4 0.03624 0.01940 0.02805 0.00000 0.36128
5 0.30585 0.26611 0.28621 0.36128 0.00000
或是輸出數據與原始數據相減，下三角都是 ＝ 0，則確定至少一半無誤。
>fst-fstM
>write.csv(fstM,"fst_matrix.csv")
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※後續分析，例如 PCoA
>library(ape)
>pcoa(fstM)->pcoaF
>pcoaF
...局部結果
$vectors
Axis.1 Axis.2 Axis.3
[1,] -0.06028953 1.647973e-02 0.0087032005
[2,] -0.02505095 -2.823545e-02 0.0006659622
[3,] -0.04271856 2.245764e-02 -0.0067301870
[4,] -0.11741318 -1.067173e-02 -0.0024847685
[5,] 0.24547221 -3.019853e-05 -0.0001542072
>biplot(pcoaF)
或是
> plot(pcoaF$vectors[,1],pcoaF$vectors[,2]) #自己挑選要作圖的軸
> plot(pcoaF$vectors[,1],pcoaF$vectors[,2], xlab="PCoA 1", ylab="PCoA 2", pch=16,col="red") #修一下
> text(pcoaF$vectors[,1],pcoaF$vectors[,2],labels=names(fstM),family="Helvetica", pos=4) #點太密時，則省略pos=4，將直接把標籤壓在點上，比較不會搞錯，再輸出到Inkscape手工微調。
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※後續分析: NMDS by vegan
>library(vegan)
>metaMDS(fstM)->mds
>str(mds) #座標是在 mds$points (是matrix有 col.names, row.names)
>mds #查看stress值，若>0.3：擬合不佳；<0.05：好的擬合
>plot(mds$points, pch=16)
>text(mds$points[,1],mds$points[,2], ,labels=names(fstM),family="Helvetica", cex=0.7,pos=4)
