學習新方法｜ASReml軟體批量計算BLUP值

BLUP值是育種中最重要的概念，在實際的計算中我們往往需要計算多個性狀的Blup值，為了提高效率，之前我們介紹過如何批量分析多個性狀的遺傳力，今天小編再給大家介紹一下如何使用ASReml 軟體批量計算多個性狀的育種值，并儲存到本地。

模拟資料

使用asreml包中的harvey資料，另外模拟7個資料，合并一起，構成10個性狀的資料，用于分析示範。

library(asreml)
data("harvey")

dat = harvey
head(dat)

dd = as.data.frame(matrix(rnorm(7*65,10,5),65))
names(dd) = paste0("y",4:10)
head(dd)

dat1 = cbind(dat,dd)
head(dat1)           

這裡，先對y1性狀進行分析，将Line和ageOfDam作為固定因子，将Sire作為随機因子，進行模型拟合。模型跑通後，再寫程式進行批量處理：

m1 = asreml(y1 ~ Line + ageOfDam,
            random = ~ Sire, 
            residual = ~ idv(units),
            data=dat1)
summary(m1)$varcomp
vpredict(m1,h2~4*V1/(V1+V2))           

結果中儲存了方差組分和遺傳力，以及育種值BLUP。

library(asreml)
data("harvey")
dat = harvey
head(dat)

set.seed(123)
dd = as.data.frame(matrix(rnorm(7*65,10,5),65))
names(dd) = paste0("y",4:10)

dat1 = cbind(dat,dd)
head(dat1)

m1 = asreml(y1 ~ Line + ageOfDam,
            random = ~ Sire, 
            residual = ~ idv(units),
            na.action = na.method(x = "include",y = "include"),
            data=dat1)
summary(m1)$varcomp
vpredict(m1,h2~4*V1/(V1+V2))
blup = as.data.frame(coef(m1)$random)
blup$ID = rownames(blup)
blup = blup[,c(2,1)]
head(blup)

nn = paste0("y",1:10)
nn
status1 = NULL
h2 = NULL
vc = NULL
blup_re = NULL

for(i in seq_along(nn)){
  # i = 1
  mod = asreml(formula(paste0(nn[i],"~ Line + ageOfDam")), 
               random = ~ Sire, 
               residual = ~ idv(units),
               data=dat1)
  vc[[i]] = summary(mod)$varcomp
  status1[[i]] = mod$converge
  h2[[i]] = vpredict(mod,h2 ~ 4*V1/(V1+V2))
  blup = as.data.frame(coef(m1)$random)
  blup$ID = rownames(blup)
  blup = blup[,c(2,1)]
  blup_re[[i]] = blup
}

names(status1) = nn
names(h2) = nn
names(vc) = nn
names(blup_re) = nn

re1 = do.call("rbind",h2)

re2 = do.call("rbind",status1)

re3 = do.call("rbind",vc)
re3

h2_result = cbind(re1,Converged = re2)

library(openxlsx)
write.xlsx(h2_result,"h2_result.xlsx")
write.xlsx(blup_re,"blup_result.xlsx")           

結果檔案

* 遺傳力結果：h2_result.xsx

* 育種值結果：blup_result.xsx

上面的代碼，也可以修改為對個體動物模型進行多個性狀的批量處理。

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