我正在寻找可用于模拟特定SNP和定量表型之间遗传关联的最佳方法或最佳方案，模拟数据与我的真实数据最相似，除了我知道因果变异。 我在R中看到的所有包装似乎都专注于谱系数据或人口数据，其中指定了聚结和其他进化因子，但我没有任何群体遗传经验，我只想模拟欧洲的简单情况 与我的真实数据具有相似特征的人口 （即性状的正态分布和基因型的相加效应，类似的等位基因频率......） 因此，例如，如果我的遗传数据是X，我的定量变量是Y：
X <-rbinom(1000,2,0.4)
Y <- rnorm(1000,1,0.4)
我正在寻找与Plink中的功能类似的东西，其中需要指定一系列等位基因频率，表型的范围，并指定应该与基因型相关的特定变体（这很重要，因为我需要在不同的数据集中重复这些关联，因果变量是相同的）
有人可以帮帮我吗？
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如果基因型只改变表型的平均值，这很简单。
phenotype.means <- c(5, 15, 20) # phenotype means for genotypes 0, 1, and 2
phenotype.sd <- 5
X <- rbinom(1000,2,0.4)
Y <- rnorm(1000, phenotype.means[X], phenotype.sd)
这将导致Y包含1000个正态分布的变量，其中具有纯合隐性基因型（aa或0）的那些将具有5的平均值，具有杂合基因型的那些（{{1} }，或1）的平均值为15，纯合显性基因型（Aa或2）的平均值为20。
如果您想要更传统的2种设置表型（AA与AA/Aa），只需将aa设置为phenotype.means。