一步法GBLUP(SS-GBLUP)可综合利用基因分型数据和谱系文件的全部信息，进行基因组BLUP，获得更多可靠结果。AAfun4包最新版里添加了函数AGH.inv()，用于计算H矩阵的逆矩阵，可用于SS-GBLUP。

简单示范如下：

library(AAfun4)

data("ugped")   #未基因分型的谱系文件
data("gped")    #  基因分型的谱系文件
data("gmarker") #  基因分型的分值数据

AGH1<-AGH.inv(ugped,gped,gmarker,asrV=4)

data(MET)
MET$yield<-0.01*MET$yield
levels(MET$Genotype)<-gped$ID
MET1<-filterD1(MET, Loc %in% c(2))

## for ASReml-R V4.1 

library(asreml)

sm1.asr<-asreml(yield~Rep, random=~ Genotype+units, 
                residual=~ ar1(Col):ar1(Row), 
                data=MET1, maxiter=50)
                
Var(sm1.asr)
IC.asr(sm1.asr)

# A-BLUP
Ainv <- AGH1$Ainv
head(Ainv)

sm2.asr<-update(sm1.asr, random=~ vm(Genotype,Ainv)+units)

Var(sm2.asr)
IC.asr(sm2.asr)

# G-BLUP
Ginv <- AGH1$Ginv
head(Ginv)

sm3.asr<-update(sm1.asr, random=~ vm(Genotype,Ginv)+units)

Var(sm3.asr)
IC.asr(sm3.asr)

# H-BLUP
Hinv <- AGH1$Hinv
head(Hinv)

sm4.asr<-update(sm1.asr, random=~ vm(Genotype,Hinv)+units)

Var(sm4.asr)
IC.asr(sm4.asr)