Sommer，多元线性混合模型分析，植物育种应用

Question

我有机会阅读了sommer文档，但是我能够找到一些标记回归的示例（rrBLUP参数化），只是使用亲属参数化（GBLUP参数化）的示例。拜托，请您轻声说一声  在索默上直接在标记上回归，而不是使用亲属矩阵？尤其是在多情景（多个性状，位置等）下，为标记效应建模非结构化var-cov

Answer 1

在sommer中，> = 3.7直接适合多元设置中的rrBLUP模型，DT_cpdata就是一个很好的例子

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)

vs（）函数为给定的随机效应提供方差结构，并且在Gtc参数中以矩阵形式提供用于单变量/多变量设置的协方差结构，其中可以提供对角，非结构或自定义结构。当用户想要提供自定义矩阵作为随机效果（例如标记矩阵GT）来执行rrBLUP时，必须在list（）中提供该矩阵以内部帮助索默将其以正确的格式放置，而在GBLUP版本中，带有个体标签的随机效应ID可以在Gu参数中提供协方差矩阵。