GenStat在动物育种中的应用 育种值asreml和GenStat比较篇-无系谱

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作者：yijiaobani

软件申请网址：http://www.vsnc.com.cn/index.php?m=content&c=index&a=lists&catid=43

数据：

asreml模型：

library(asreml)                #载入asreml程序包

#setwd("d:\\cookbook\\NestedMm")   #制定文件路径

NestedMm<-asreml.read.table("NestedMm.csv",header=T,sep=",", na.strings="*") #读入数据

sl1<-asreml(fixed=sl~1,    #

           random=~Sire,       #随机效应为sire

          rcov=~units,      

          data=NestedMm,

          na.method.X="include", #定义缺失数据的处理

          maxiter=40)

GenStat模型：

asreml方差分量：

> summary(sl1)$varcomp            #查看方差组分

                 gamma component std.error   z.ratio constraint

Sire!Sire.var 0.2880371   6.60038 3.698572  1.784575   Positive

R!variance    1.0000000 22.91503  1.309992 17.492494   Positive

GenStat方差分量：

asreml查看随机效应

> coef(sl1)$random                #查看随机效应值

            effect

Sire_H3  -0.6133096

Sire_H6   4.8630588

Sire_J5  -0.4756948

Sire_J9  -2.3965155

Sire_S8  -0.1247605

Sire_X10 -3.3790217

Sire_X2   0.5815377

Sire_X7   1.5447055

GenStat查看随机效应

asreml另一个模型：

sl2<-asreml(fixed=sl~1,    #固定效应为group

           random=~Sire+group,        #随机效应

           rcov=~units,      

           data=NestedMm,

           na.method.X="include", #定义缺失数据的处理

           maxiter=40)

GenStat另一个对应的模型：

asreml方差分量结果：

> summary(sl2)$varcomp

                     gamma  component  std.error   z.ratio constraint

Sire!Sire.var   0.368343391 8.3907002 5.08015001  1.6516639   Positive

group!group.var 0.002017045 0.0459474 0.09580923  0.4795717   Positive

R!variance      1.00000000022.7795595 1.30471928 17.4593569   Positive

GenStat方差分量结果：

两者结果不一样，但是他们的和是一样的，都是30左右。

asreml3模型：

sl3<-asreml(fixed=sl~1,   

          random=~Sire+Dam+group,       #随机效应

          rcov=~units,      

          data=NestedMm,

          na.method.X="include",

          maxiter=40)

summary(sl3)$varcomp            #查看方差组分

coef(sl3)$random                #查看随机效应值

GenStat模型：

asreml结果：

结果还是不一致。

随机效应：

GenStat随机效应：

结果还是不一致，但是整体趋势是一致的。