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分析文件准备方法介绍：
如果不会编程，上述xpclr的输入文件还是不好准备的，这里教大家利用plink准换生成.geno 文件；由于xpclr一次只能运行一条染色体，所以这里举例第一条染色体运行：
## 生成pop1亚群 geno文件
#样品名字变成两列方便plink转换生成.geno 文件：
awk '{print $1 "\t" $1}' pop1.txt > pop1.keep.txt
plink --vcf $workdir/00.filter/clean.sorted.vcf.gz \
--keep pop1.keep.txt --chr 1 --out Chr1.pop1 \
--recode 01 transpose -output-missing-genotype 9 \
--allow-extra-chr --set-missing-var-ids @:# --keep-allele-order
cut -d " " -f 5- Chr1.pop1.tped | awk '{print $0" "}' > Chr1.pop1.geno
## 生成pop2亚群 geno文件
awk '{print $1 "\t" $1}' $datadir/pop2.txt > pop2.keep.txt
plink --vcf $workdir/00.filter/clean.sorted.vcf.gz \
--keep pop2.keep.txt --chr 1 --out Chr1.pop2 \
--recode 01 transpose -output-missing-genotype 9 \
--allow-extra-chr --set-missing-var-ids @:# --keep-allele-order
cut -d " " -f 5- Chr1.pop2.tped | awk '{print $0" "}' > Chr1.pop2.geno
## 生成snp位置信息文件
zcat clean.sorted.vcf.gz|awk '$1=="1" {print " "$1":"$2 "\tChr01\t" $2/100000000 "\t" $2 "\t" $4 "\t" $5 }' > Chr01.snp
## 运行xpclr分析
XPCLR -xpclr Chr1.pop1.geno Chr1.pop2.geno Chr01.snp Chr01.out -w1 0.005 200 2000 Chr01 -p0 0.95
## 替换染色体名称
sed 's/^0/Chr01/' Chr01.out.xpclr.txt
得到的结果文件中，每一列分别代表 chr# grid# #ofSNPs_in_window physical_pos genetic_pos XPCLR_score max_s，XPCLR_score 是算出的 XP-CLR 分数。
