以随机效应为矩阵的glm.nb

Question

我在R分析基因表达数据。我想在考虑系统发育效应时测试表达的差异。 我可以使用负二项分布和归一化因子作为偏移运行GLM：

library(MASS)
glm.nb(expression ~ Group + offset(log(normFactor)), data=data) 

但是，我不知道如何在这个模型中包含系统发育效应。我可以从我的系统发育中获得方差 - 协方差或相关矩阵：

library(ape)
tree <- read.tree("tree.nwk")    
varCovMatrix <- vcv(tree, model = "Brownian", cor = FALSE)

我发现lmekin允许指定随机效应的方差 - 协方差结构：

library(coxme)
lmekin(expression ~ Group + (1| animal) + offset(log(normFactor)), data=data, varlist= varCovMatrix)

但我不能指定负二项分布，也不清楚它是否理解偏移。 同样的问题是MCMCglmm。

请帮助我加入一个GLMM：

• 方差 - 协方差矩阵
• 归一化因子作为偏移量
• 负二项分布