动物模型（个体模型）数据分析操作指南

前言

ASreml是评估遗产参数的先锋软件，但是其编程复杂，asreml-r相对简单，但还是要一定的编程基础。

本篇介绍GenStat在动物模型分析中的应用

• 单性状动物模型
• 遗传力计算
• 育种值估计
• 重复力估算

并用asreml的结果作为对比。

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示例一：简单动物模型

数据：harvey.csv

Calf为个体ID，Sire为父本，Dam为母本，Line为场，AgeofDam为年龄，Y1 ~ Y3为观测值。

图片.png

模型：
利用个体动物模型，进行育种值的分析，Line为固定因子，加性效应为随机因子。

构建亲缘关系矩阵：

红框内为导入的ID、Sire和Dam，缺失值默认为0

分析模型：

分析结果：

ASreml的结果：

遗传力：

育种值：GenStat和Asreml中的结果

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示例二：系谱是非数字类型的

Data: hzdata.csv

注意：在GenStat中，识别ID、Sire和Dam的是level，所以如果有字符的话，需要手动设置level，否则会报错。

设置的方法：
1，ID为1~640

图片.png

2，Sire设置为：1001 ~ 1008

图片.png

3， Dam设置为：10001 ~ 10008

图片.png

模型：

图片.png 图片.png

结果：

图片.png

注意，GenStat给出的是R的方差组分和加性方差的gamma值，因此加性方差组分= 0.886*0.0261 = 0.031
Asreml结果：

育种值：

图片.png

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示例三：添加固定因子和随机因子

Data: gryphon.rda，gryphonped.rda，gryphonRM.rda

个体动物模型：
表型数据：

图片.png

系谱数据：

图片.png

模型：

图片.png

模型： 简单模型

固定因子：截距
随机因子：加性效应

图片.png

结果：

图片.png

Asreml结果：

图片.png

模型：添加固定因子

固定因子：截距+SEX
随机因子：加性效应

图片.png

结果：

图片.png

Asreml结果：

model2<-asreml(fixed=BWT~ 1+SEX
               , random= ~ped(ANIMAL,var=T,init=1)
               , data=gryphon
               ,ginverse=list(ANIMAL=ainv)
               , na.method.X="omit", na.method.Y="omit")
summary(model2)$varcomp

图片.png

模型： 添加随机因子

固定因子：截距+SEX
随机因子：加性效应 + MOTHER

图片.png 图片.png

model3<-asreml(fixed=BWT~ 1+SEX
               , random= ~ped(ANIMAL,var=T,init=1)+MOTHER
               , data=gryphon
               ,ginverse=list(ANIMAL=ainv)
               , na.method.X="omit", na.method.Y="omit")
summary(model3)$varcomp

图片.png

示例四：加性效应+永久环境效应

Data: gryphonped.rda，gryphonRM.rda
数据：

图片.png

系谱：

图片.png

模型：

图片.png

结果：

图片.png

Asreml模型：

modely<-asreml(fixed=LAYDATE~ 1,
               , random= ~ped(ANIMAL,var=T,init=1)+ide(ANIMAL,var=T,init=1)
               , data=gryphonRM
               ,ginverse=list(ANIMAL=ainv)
               , na.method.X="omit", na.method.Y="omit")
summary(modely)$varcomp

图片.png