sommer, анализ смешанных моделей многомерных лайнеров, селекция растений

Question

У меня была возможность прочитать документацию к лету, но я смог найти некоторый пример регрессии на маркерах (параметризация rrBLUP), только примеры использования параметризации родства (параметризация GBLUP). Пожалуйста, не могли бы вы мягко сказать, возможно ли на Соммере регрессировать непосредственно на маркеры вместо использования матрицы родства? Особенно при многовариантных сценариях (множественные черты, местоположения и т. Д.), Моделирующих неструктурированный var-cov для эффектов маркера

Answer 1

В sommer >= 3.7 прямолинейно, чтобы соответствовать модели rrBLUP в многомерном параметре, у DT_cpdata есть хороший пример

librayr(sommer)
data(DT_cpdata)
mix.rrblup <- mmer(fixed=cbind(color,Yield)~1,
                   random=~vs(list(GT),Gtc=unsm(2)) + vs(Rowf,Gtc=diag(2))
                   rcov=~vs(units,Gtc=unsm(2)),
                   data=DT)
summary(mix.rrblup)

A <- A.mat(GT)
mix.gblup <- mmer(fixed=cbind(color,Yield)~1,
                  random=~vs(id,Gu=A, Gtc=unsm(2)) + vs(Rowf,Gtc=diag(2))
                  rcov=~vs(units,Gtc=unsm(2)),
                  data=DT)
summary(mix.gblup)

функция vs() создает структуру дисперсии для данного случайного эффекта, а ковариационная структура для одномерного / многомерного параметра предоставляется в аргументе Gtc в виде матрицы, в которой может быть представлена ​​диагональная, неструктурированная или настраиваемая структура. Когда пользователь хочет предоставить настраиваемую матрицу в качестве случайного эффекта, такую ​​как маркерная матрица GT, для выполнения rrBLUP, она должна быть предоставлена ​​в list(), чтобы внутренне помочь sommer поместить ее в правильный формат, тогда как в версии GBLUP идентификатор случайного эффекта, который имеет метки для отдельных лиц, может иметь ковариационную матрицу, указанную в аргументе Gu.