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AFEchidna示例11--批量进行计算基因组关系矩阵和运行Gblup分析

已有 921 次阅读 2021-7-3 20:47 |个人分类:Echidna|系统分类:科研笔记

更好的示范请见链接:https://blog.csdn.net/yzhlinscau/article/details/118444615 


AFEchidna包可以批量进行计算基因组关系矩阵,简单示例如下:


 library(AFEchidna)
 
 setwd("D:/Rdata")
 G.marker<-read.csv(file="G.marker.csv",header=T)
 G.ped<-read.csv(file="G.ped.csv",header=T)
  
 GmN<-paste0(c('GOF','GD','G05','GMF','Greg'),'.grm',sep='')
 
 Gmat<-vector("list", 5) 
 for(i in 1:5){
    cat('For matrix: ',i,'-----')     
    Gmat[[i]]<-GenomicRel( G.marker,i, ped=G.ped, Gres=T)
    write.csv(Gmat[[i]],file=GmN[[i]],row.names=F,quote=F)
 }


通过file.edit('G.data.es0')修改.es0文件,添加上述5种基因组关系矩阵文件,示例如下:


// .es0 temple
#!WORK 2  !REN  !ARG  
TITLE: G.data  #!DOPART $1
 # "ID","Female","Male","Year","Site","t1","t2" ...
 # "26","1","12","2001","6",NA,NA ...
ID      !P # 26
Female      !I # 1
Male      !I # 12
Year      !I # 2001
Site      !I # 6
t1        # *
t2        # *
# Verify data fields are correctly classified ...
G.ped.csv !SKIP 1  
GOF.grm  #G1
GD.grm   #G2
G05.grm  #G3
GMF.grm  #G4
Greg.grm !ND #G5
G.data.csv !SKIP 1


运行普通的个体(动物)模型:


// animal model
 Ablup<-echidna(fixed=t1~1+Site,
                   random=~ nrm(ID),
                   es0.file='G.data.es0')


基于上述结果,进一步进行Gblup的批量分析:


// batch--Gblup
 Gblup.mG<-update(Ablup, random=c(G1~grm1(ID),
                       G2~grm2(ID),
                       G3~grm3(ID),
                       G4~grm4(ID),
                       G5~grm5(ID)),
                   batch.G=T)


结果查看:


// results
>  Gblup.mG2<-b2s(Gblup.mG)
>  lapply(Gblup.mG2, Var)
$G1
 Term   Sigma      SE   Z.ratio
1 Residual 181.870  3.3543 54.219956
2 grm1(ID)  98.327 13.0270  7.547939
$G2
 Term   Sigma      SE   Z.ratio
1 Residual 181.920  3.3557 54.212236
2 grm2(ID)  99.225 13.2310  7.499433
$G3
 Term  Sigma      SE   Z.ratio
1 Residual 181.87  3.3543 54.219956
2 grm3(ID) 214.87 28.4560  7.550956
$G4
 Term  Sigma      SE   Z.ratio
1 Residual 181.87  3.3543 54.219956
2 grm4(ID) 116.58 15.4430  7.549051
$G5
 Term   Sigma     SE   Z.ratio
1 Residual 181.870 3.3543 54.219956
2 grm5(ID)  73.167 9.6942  7.547503


上述结果显示,不同基因组关系矩阵,方差分量结果存在差异。




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