一、芯片数据
此次拿到的illumina芯片数据并不是原始的数据，已经经过GenomeStudio软件处理成了finalreport文件，格式如下：
之前没处理过芯片数据，对于这种编码模式（Forward，top AB）的基因型数据很疑惑，查了很多资料，收效甚微。看过建明大神对芯片这块儿的介绍，发现里面的门门道道太多了，也有些R包可以直接处理芯片原始数据的；问题是我没有最初的原始数据啊OTZ。最后找打一个比较靠谱的工具，直接根据finalreport文件和map文件转格式。
二、工具
工具：SNPchimpRepo，废话不多说，直接给地址：https://github.com/nicolazzie/SNPchimpRepo ，win，linux，mac三个平台都能用，这里给个赞。map文件要自己构建一个，plink输出的map文件格式就行，这里注意一点，finalreport文件中的SNP Name 一定要包含在map文件中，否则转换的时候会报错。
三、格式转换
我的数据比较少，电脑没有安装合适版本的python，直接使用win平台做转换操作。下载软件后解压进入目录SNPConvertGUI_WinMac，解压SNPConvert_WIN64bit.zip，这个就是软件主体，双击直接使用。
软件界面如下：
然后加载我们的finalreport文件：
然后选择我们自己构建的map文件，操作方法同上。然后后面的allele code 可以不用管，选啥输出结果都一样，群体ID可以不填，有默认值，这里我填写的pop1，输出文件前缀，随意填写即可，最后点击 转换按钮等待结果，数据越大耗时越长，不过通常几十秒搞定。
我的是50k的SNP芯片，106个个体，当然芯片的个体数不可能这么小的，不然达不到起订量的，写这个简易教程用这点数据做示范啦。最后结果也在日志中给出了。拿到ped和map文件后，就可以进行后面的质控和分析啦。
