TLNO1-WT是野生型、2631-WT是突变体亲本、2631_L25是F2子代里面根长最长的25个混池、2631_S25是F2子代里面根长最短的25个混池，由上述双端测序的数据，怎么作BSA分析，写出shell脚本，SNP变异结果可视化用R中的QTLseqr进行

要在Shell脚本中进行基于单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphism, SNP）的基因关联分析（Biological Sequence Analysis, BSA），并利用R包`QTLseqr`对SNP变异结果进行可视化，你需要遵循以下步骤：

1. **数据预处理**:
- 将双端测序数据（FASTQ文件）转换成BAM或BEDPE格式，可以使用samtools进行转换：

     samtools view -bS <input.bam> > sorted_bam.bam

2. **提取SNPs**:
使用SNP caller工具如BCFTools或GATK HaplotypeCaller从BAM或BEDPE文件中识别SNPs：

     bcftools mpileup -Ou -f reference.fasta sorted_bam.bam | bcftools call -mv > snps.vcf

3. **过滤SNPs**:
筛选高质量的SNPs，保留只有单一等位基因和高覆盖度的变异：

     bcftools filter -i 'DP > 10 && MQ >= 40 && AB[1] > 0.9 && AB[2] > 0.9' snps.vcf > filtered_snps.vcf

4. **关联分析** (在R中)：
- 安装`QTLseqr`包：`install.packages("QTLseqr")`
- 加载数据并进行遗传分析，假设你已经有了`filtered_snps.vcf`文件：

     library(QTLseqr)
     snp_data <- read_vcf("filtered_snps.vcf")
     bsa_results <- run_qtls(snps = snp_data, phenotypes = c("root_length_longest", "root_length_shortest"), genotypes = "geno_matrix", ...)

5. **可视化结果**:
- 使用`QTLseqr`提供的plot功能展示SNP关联的结果：

     plot(bsa_results, which_var="your_variable_of_interest", type="qq")

请注意，实际脚本可能需要根据你的数据集及实验特定的要求进行调整。同时，对于每个命令，确保你有正确的路径到参考基因组（reference.fasta）、已排序的BAM文件以及相应的参数。