blupf90으로 multiple trait random regression model의 육종가 구하기
R.A. Mrode가 제공한 예제
data
4 1 4 17 11
4 2 38 18.6 12.4
4 3 72 24 16
4 4 106 20 13.3
4 5 140 20 14
4 6 174 15.6 10.6
4 7 208 16 10.8
4 8 242 13 9.6
4 9 276 8.2 6.6
4 10 310 8 5.9
5 1 4 23 17
5 2 38 21 13.8
5 3 72 18 13
5 4 106 17 16.1
5 5 140 16.2 10.8
5 6 174 14 9.5
5 7 208 14.2 10.2
5 8 242 13.4 8.9
5 9 276 11.8 8.8
5 10 310 11.4 9.4
6 6 4 10.4 12
6 7 38 12.3 9.8
6 8 72 13.2 16
6 9 106 11.6 19.8
6 10 140 8.4 5.6
7 4 4 22.8 19.2
7 5 38 22.4 11
7 6 72 21.4 24.6
7 7 106 18.8 10.3
7 8 140 18.3 12.8
7 9 174 16.2 7.4
7 10 208 15 10
8 1 4 22.2 25
8 2 38 20 18.2
8 3 72 21 16.6
8 4 106 23 21
8 5 140 16.8 17
8 6 174 11 9.8
8 7 208 13 10.3
8 8 242 17 12
8 9 276 13 14
8 10 310 12.6 11.6
animal, htd(herd-test-day), dim(days-in-milk), test day yield1, test day yield2
data.txt로 저장
renumf90(blupf90)은 random regression model을 위한 다항식(polynomial)을 자동으로 만들어 주지 않는다. 그래서 미리 dim에 대한 다항식을 만들어 주어야 한다. dim에 대한 다항식 만드는 방법에 대해서는 fixed regression model을 참고.
다음은 다항식을 data.txt의 왼쪽에 붙여 만든 data_2.txt의 내용이다.
0.707106781186548 -1.22474487139159 1.58113883008419 -1.87082869338697 2.12132034355964 4 1 4 17 11
0.707106781186548 -0.95257934441568 0.644167671515781 -0.0179640615277216 -0.620456293139911 4 2 38 18.6 12.4
0.707106781186548 -0.680413817439772 -0.0585606974105255 0.757056878668253 -0.775651197104036 4 3 72 24 16
0.707106781186548 -0.408248290463863 -0.52704627669473 0.762189467676173 0.0261891400439461 4 4 106 20 13.3
0.707106781186548 -0.136082763487954 -0.761289066336832 0.305389045971261 0.698700390555157 4 5 140 20 14
0.707106781186548 0.136082763487954 -0.761289066336832 -0.305389045971261 0.698700390555157 4 6 174 15.6 10.6
0.707106781186548 0.408248290463863 -0.52704627669473 -0.762189467676173 0.0261891400439465 4 7 208 16 10.8
0.707106781186548 0.680413817439772 -0.0585606974105255 -0.757056878668253 -0.775651197104036 4 8 242 13 9.6
0.707106781186548 0.95257934441568 0.64416767151578 0.0179640615277207 -0.620456293139912 4 9 276 8.2 6.6
0.707106781186548 1.22474487139159 1.58113883008419 1.87082869338697 2.12132034355964 4 10 310 8 5.9
0.707106781186548 -1.22474487139159 1.58113883008419 -1.87082869338697 2.12132034355964 5 1 4 23 17
0.707106781186548 -0.95257934441568 0.644167671515781 -0.0179640615277216 -0.620456293139911 5 2 38 21 13.8
0.707106781186548 -0.680413817439772 -0.0585606974105255 0.757056878668253 -0.775651197104036 5 3 72 18 13
0.707106781186548 -0.408248290463863 -0.52704627669473 0.762189467676173 0.0261891400439461 5 4 106 17 16.1
0.707106781186548 -0.136082763487954 -0.761289066336832 0.305389045971261 0.698700390555157 5 5 140 16.2 10.8
0.707106781186548 0.136082763487954 -0.761289066336832 -0.305389045971261 0.698700390555157 5 6 174 14 9.5
0.707106781186548 0.408248290463863 -0.52704627669473 -0.762189467676173 0.0261891400439465 5 7 208 14.2 10.2
0.707106781186548 0.680413817439772 -0.0585606974105255 -0.757056878668253 -0.775651197104036 5 8 242 13.4 8.9
0.707106781186548 0.95257934441568 0.64416767151578 0.0179640615277207 -0.620456293139912 5 9 276 11.8 8.8
0.707106781186548 1.22474487139159 1.58113883008419 1.87082869338697 2.12132034355964 5 10 310 11.4 9.4
0.707106781186548 -1.22474487139159 1.58113883008419 -1.87082869338697 2.12132034355964 6 6 4 10.4 12
0.707106781186548 -0.95257934441568 0.644167671515781 -0.0179640615277216 -0.620456293139911 6 7 38 12.3 9.8
0.707106781186548 -0.680413817439772 -0.0585606974105255 0.757056878668253 -0.775651197104036 6 8 72 13.2 16
0.707106781186548 -0.408248290463863 -0.52704627669473 0.762189467676173 0.0261891400439461 6 9 106 11.6 19.8
0.707106781186548 -0.136082763487954 -0.761289066336832 0.305389045971261 0.698700390555157 6 10 140 8.4 5.6
0.707106781186548 -1.22474487139159 1.58113883008419 -1.87082869338697 2.12132034355964 7 4 4 22.8 19.2
0.707106781186548 -0.95257934441568 0.644167671515781 -0.0179640615277216 -0.620456293139911 7 5 38 22.4 11
0.707106781186548 -0.680413817439772 -0.0585606974105255 0.757056878668253 -0.775651197104036 7 6 72 21.4 24.6
0.707106781186548 -0.408248290463863 -0.52704627669473 0.762189467676173 0.0261891400439461 7 7 106 18.8 10.3
0.707106781186548 -0.136082763487954 -0.761289066336832 0.305389045971261 0.698700390555157 7 8 140 18.3 12.8
0.707106781186548 0.136082763487954 -0.761289066336832 -0.305389045971261 0.698700390555157 7 9 174 16.2 7.4
0.707106781186548 0.408248290463863 -0.52704627669473 -0.762189467676173 0.0261891400439465 7 10 208 15 10
0.707106781186548 -1.22474487139159 1.58113883008419 -1.87082869338697 2.12132034355964 8 1 4 22.2 25
0.707106781186548 -0.95257934441568 0.644167671515781 -0.0179640615277216 -0.620456293139911 8 2 38 20 18.2
0.707106781186548 -0.680413817439772 -0.0585606974105255 0.757056878668253 -0.775651197104036 8 3 72 21 16.6
0.707106781186548 -0.408248290463863 -0.52704627669473 0.762189467676173 0.0261891400439461 8 4 106 23 21
0.707106781186548 -0.136082763487954 -0.761289066336832 0.305389045971261 0.698700390555157 8 5 140 16.8 17
0.707106781186548 0.136082763487954 -0.761289066336832 -0.305389045971261 0.698700390555157 8 6 174 11 9.8
0.707106781186548 0.408248290463863 -0.52704627669473 -0.762189467676173 0.0261891400439465 8 7 208 13 10.3
0.707106781186548 0.680413817439772 -0.0585606974105255 -0.757056878668253 -0.775651197104036 8 8 242 17 12
0.707106781186548 0.95257934441568 0.64416767151578 0.0179640615277207 -0.620456293139912 8 9 276 13 14
0.707106781186548 1.22474487139159 1.58113883008419 1.87082869338697 2.12132034355964 8 10 310 12.6 11.6
pedigree
1 0 0
2 0 0
3 0 0
4 1 2
5 3 2
6 1 5
7 3 4
8 1 7
pedi.txt로 저장
renumf90을 위한 parameter 파일 작성
# Parameter file for program renf90; it is translated to parameter
# file for BLUPF90 family programs.
DATAFILE
data_2.txt
TRAITS
9 10
FIELDS_PASSED TO OUTPUT
WEIGHT(S)
RESIDUAL_VARIANCE
3.710 1.256
1.256 2.213
EFFECT
7 7 cross numer
EFFECT
1 1 cov
EFFECT
2 2 cov
EFFECT
3 3 cov
EFFECT
4 4 cov
EFFECT
5 5 cov
EFFECT
6 6 cross alpha
RANDOM
animal
OPTIONAL
pe
FILE
pedi.txt
FILE_POS
1 2 3
PED_DEPTH
0
RANDOM_REGRESSION
data
RR_POSITION
1 2 3
(CO)VARIANCES
4.3320 0.6347 0.8292 0.2988 -2.1556 0.0980
0.6347 0.5201 0.1685 0.1905 -0.2659 0.0033
0.8292 0.1685 0.1668 0.0644 -0.3993 0.0292
0.2988 0.1905 0.0644 0.1161 -0.1685 -0.0593
-2.1556 -0.2659 -0.3993 -0.1685 1.1178 0.0172
0.0980 0.0033 0.0292 -0.0593 0.0172 0.1954
(CO)VARIANCES_PE
6.872 2.238 -0.254 0.307 -1.101 1.021
2.238 4.475 0.072 -0.184 0.391 -0.958
-0.254 0.072 3.171 -0.059 0.167 0.040
0.307 -0.184 -0.059 1.971 -0.254 0.143
-1.101 0.391 0.167 -0.254 2.457 0.399
1.021 -0.958 0.040 0.143 0.399 1.057
설명
DATAFILE
data_2.txt
자료 파일 이름
TRAITS
9 10
자료 파일에서 관측치의 위치(컬럼)
FIELDS_PASSED TO OUTPUT
WEIGHT(S)
RESIDUAL_VARIANCE
3.710 1.256
1.256 2.213
잔차 분산-공분산 행렬
EFFECT
7 7 cross numer
7 컬럼(HTD:herd-test-day)이 첫째 형질과 둘째 형질의 고정효과로 쓰임
EFFECT
1 1 cov
EFFECT
2 2 cov
EFFECT
3 3 cov
EFFECT
4 4 cov
EFFECT
5 5 cov
첫째 컬럼에서 다섯째 컬럼이 첫째 형질과 둘째 형질의 회귀 변수
EFFECT
6 6 cross alpha
6째 컬럼이 첫째 형질과 둘째 형질의 분류 효과(숫자로 되어 있어도 alpha로 하기 바란다. numer로 하면 제대로 처리가 되지 않는다.)
RANDOM
animal
6째 컬럼이 임의 개체 효과
OPTIONAL
pe
개체의 자료가 중복됨에 따라 영구 환경 효과 추가
FILE
pedi.txt
혈통 파일 이름
FILE_POS
1 2 3
혈통 파일은 animal, sire, dam 순서
PED_DEPTH
0
끝까지 혈통 추적
RANDOM_REGRESSION
data
임의 회귀 변수임을 선언(회귀 변수가 이 효과에 nested 된다는 의미)
RR_POSITION
1 2 3
개체 효과에 nested 되는 회귀 변수 지정(order = 3)
(CO)VARIANCES
4.3320 0.6347 0.8292 0.2988 -2.1556 0.0980
0.6347 0.5201 0.1685 0.1905 -0.2659 0.0033
0.8292 0.1685 0.1668 0.0644 -0.3993 0.0292
0.2988 0.1905 0.0644 0.1161 -0.1685 -0.0593
-2.1556 -0.2659 -0.3993 -0.1685 1.1178 0.0172
0.0980 0.0033 0.0292 -0.0593 0.0172 0.1954
개체 효과 분산-공분산 행렬
분산-공분산 행렬의 순서가 중요
single trait random regression에서는 회귀계수의 순서가 reg1, reg2, reg3 순서였다.
형질이 두 개(t1, t2)일 경우 reg1(t1), reg1(t2), reg2(t1), reg2(t2), reg3(t1), reg3(t2) 순서로 입력을 하여야 한다. 보통 다형질 임의 회귀 모형의 분산-공분산 행렬을 표시할 때 reg1(t1), reg2(t1), reg3(t1), reg1(t2), reg2(t2), reg3(t2) 순서로 표시되어 있으나 blupf90에는 순서를 바꾸어 주어야 한다. 행과 열 모두의 순서를 바꾸어 주어야 한다.
(CO)VARIANCES_PE
6.872 2.238 -0.254 0.307 -1.101 1.021
2.238 4.475 0.072 -0.184 0.391 -0.958
-0.254 0.072 3.171 -0.059 0.167 0.040
0.307 -0.184 -0.059 1.971 -0.254 0.143
-1.101 0.391 0.167 -0.254 2.457 0.399
1.021 -0.958 0.040 0.143 0.399 1.057
영구 환경 효과의 분산
역시 분산-공분산 행렬의 순서가 중요. 위의 개체 효과의 분산-공분산 행렬의 순서 참고.
실행 화면
renumf90에 쓰이는 파라미터 파일로 renumf90_mtrrm.par을 사용하고, 화면에 표시하고 동시에 화면에 표시된 내용을 renumf90.log에 저장
생성된 파일
renumf90.log
RENUMF90 version 1.104
name of parameter file? renumf90_mtrrm.par
datafile:data_2.txt
traits: 9 10
R
3.710 1.256
1.256 2.213
Processing effect 1 of type cross
item_kind=num
Processing effect 2 of type cov
Processing effect 3 of type cov
Processing effect 4 of type cov
Processing effect 5 of type cov
Processing effect 6 of type cov
Processing effect 7 of type cross
item_kind=alpha
Optional permanent environment
pedigree file name "pedi.txt"
positions of animal, sire, dam, alternate dam and yob 1 2 3 0 0
all pedigrees to be included
Reading (CO)VARIANCES: 6 x 6
Reading (CO)VARIANCES_PE: 6 x 6
Maximum size of character fields: 20
Maximum size of record (max_string_readline): 800
Maximum number of fields for input file (max_field_readline): 100
hash tables for effects set up
read 42 records
table with 10 elements sorted
added count
Effect group 1 of column 1 with 10 levels
table expanded from 10000 to 10000 records
added count
Effect group 7 of column 1 with 5 levels
wrote statistics in file "renf90.tables"
Basic statistics for input data (missing value code is 0)
Pos Min Max Mean SD N
1 0.70711 0.70711 0.70711 0.0000 42
2 -1.2247 1.2247 -0.14904 0.76024 42
3 -0.76129 1.5811 0.13664 0.85937 42
4 -1.8708 1.8708 -0.28474E-01 0.97056 42
5 -0.77565 2.1213 0.29347 1.0439 42
7 1.0000 10.000 6.0476 2.7933 42
9 8.0000 24.000 16.210 4.4528 42
10 5.6000 25.000 12.898 4.5734 42
Correlation matrix
1 2 3 4 5 7 9 10
1 NaN NaN Inf -Inf NaN NaN NaN Inf
2 NaN 1.00 -0.14 0.36 -0.04 0.78 -0.63 -0.57
3 Inf -0.14 1.00 -0.19 0.47 -0.18 0.00 0.11
4 -Inf 0.36 -0.19 1.00 -0.20 0.34 -0.16 -0.07
5 NaN -0.04 0.47 -0.20 1.00 -0.04 -0.10 -0.01
7 NaN 0.78 -0.18 0.34 -0.04 1.00 -0.75 -0.55
9 NaN -0.63 0.00 -0.16 -0.10 -0.75 1.00 0.66
10 Inf -0.57 0.11 -0.07 -0.01 -0.55 0.66 1.00
Counts of nonzero values (order as above)
42 42 42 42 42 42 42 42
42 42 42 42 42 42 42 42
42 42 42 42 42 42 42 42
42 42 42 42 42 42 42 42
42 42 42 42 42 42 42 42
42 42 42 42 42 42 42 42
42 42 42 42 42 42 42 42
42 42 42 42 42 42 42 42
random effect 7
type:animal
opened output pedigree file "renadd07.ped"
read 8 pedigree records
loaded 3 parent(s) in round 0
Pedigree checks
Number of animals with records: 5
Number of parents without records: 3
Total number of animals: 8
Wrote parameter file "renf90.par"
Wrote renumbered data "renf90.dat“
화면에 출력된 내용이 저장된 파일
renf90.tables
Effect group 1 of column 1 with 10 levels, effect # 1
Value # consecutive number
1 3 1
2 3 2
3 3 3
4 4 4
5 4 5
6 5 6
7 5 7
8 5 8
9 5 9
10 5 10
고정효과 : 원래 번호, 개수, 새로운 번호
renf90.dat
17 11 0.7071 -1.2247 1.5811 1 0.7071 -1.2247 1.5811 -1.8708 2.1213 4
18.6 12.4 0.7071 -0.9526 0.6442 2 0.7071 -0.9526 0.6442 -0.0180 -0.6205 4
24 16 0.7071 -0.6804 -0.0586 3 0.7071 -0.6804 -0.0586 0.7571 -0.7757 4
20 13.3 0.7071 -0.4082 -0.5270 4 0.7071 -0.4082 -0.5270 0.7622 0.0262 4
20 14 0.7071 -0.1361 -0.7613 5 0.7071 -0.1361 -0.7613 0.3054 0.6987 4
15.6 10.6 0.7071 0.1361 -0.7613 6 0.7071 0.1361 -0.7613 -0.3054 0.6987 4
16 10.8 0.7071 0.4082 -0.5270 7 0.7071 0.4082 -0.5270 -0.7622 0.0262 4
13 9.6 0.7071 0.6804 -0.0586 8 0.7071 0.6804 -0.0586 -0.7571 -0.7757 4
8.2 6.6 0.7071 0.9526 0.6442 9 0.7071 0.9526 0.6442 0.0180 -0.6205 4
8 5.9 0.7071 1.2247 1.5811 10 0.7071 1.2247 1.5811 1.8708 2.1213 4
23 17 0.7071 -1.2247 1.5811 1 0.7071 -1.2247 1.5811 -1.8708 2.1213 1
21 13.8 0.7071 -0.9526 0.6442 2 0.7071 -0.9526 0.6442 -0.0180 -0.6205 1
18 13 0.7071 -0.6804 -0.0586 3 0.7071 -0.6804 -0.0586 0.7571 -0.7757 1
17 16.1 0.7071 -0.4082 -0.5270 4 0.7071 -0.4082 -0.5270 0.7622 0.0262 1
16.2 10.8 0.7071 -0.1361 -0.7613 5 0.7071 -0.1361 -0.7613 0.3054 0.6987 1
14 9.5 0.7071 0.1361 -0.7613 6 0.7071 0.1361 -0.7613 -0.3054 0.6987 1
14.2 10.2 0.7071 0.4082 -0.5270 7 0.7071 0.4082 -0.5270 -0.7622 0.0262 1
13.4 8.9 0.7071 0.6804 -0.0586 8 0.7071 0.6804 -0.0586 -0.7571 -0.7757 1
11.8 8.8 0.7071 0.9526 0.6442 9 0.7071 0.9526 0.6442 0.0180 -0.6205 1
11.4 9.4 0.7071 1.2247 1.5811 10 0.7071 1.2247 1.5811 1.8708 2.1213 1
10.4 12 0.7071 -1.2247 1.5811 6 0.7071 -1.2247 1.5811 -1.8708 2.1213 3
12.3 9.8 0.7071 -0.9526 0.6442 7 0.7071 -0.9526 0.6442 -0.0180 -0.6205 3
13.2 16 0.7071 -0.6804 -0.0586 8 0.7071 -0.6804 -0.0586 0.7571 -0.7757 3
11.6 19.8 0.7071 -0.4082 -0.5270 9 0.7071 -0.4082 -0.5270 0.7622 0.0262 3
8.4 5.6 0.7071 -0.1361 -0.7613 10 0.7071 -0.1361 -0.7613 0.3054 0.6987 3
22.8 19.2 0.7071 -1.2247 1.5811 4 0.7071 -1.2247 1.5811 -1.8708 2.1213 5
22.4 11 0.7071 -0.9526 0.6442 5 0.7071 -0.9526 0.6442 -0.0180 -0.6205 5
21.4 24.6 0.7071 -0.6804 -0.0586 6 0.7071 -0.6804 -0.0586 0.7571 -0.7757 5
18.8 10.3 0.7071 -0.4082 -0.5270 7 0.7071 -0.4082 -0.5270 0.7622 0.0262 5
18.3 12.8 0.7071 -0.1361 -0.7613 8 0.7071 -0.1361 -0.7613 0.3054 0.6987 5
16.2 7.4 0.7071 0.1361 -0.7613 9 0.7071 0.1361 -0.7613 -0.3054 0.6987 5
15 10 0.7071 0.4082 -0.5270 10 0.7071 0.4082 -0.5270 -0.7622 0.0262 5
22.2 25 0.7071 -1.2247 1.5811 1 0.7071 -1.2247 1.5811 -1.8708 2.1213 2
20 18.2 0.7071 -0.9526 0.6442 2 0.7071 -0.9526 0.6442 -0.0180 -0.6205 2
21 16.6 0.7071 -0.6804 -0.0586 3 0.7071 -0.6804 -0.0586 0.7571 -0.7757 2
23 21 0.7071 -0.4082 -0.5270 4 0.7071 -0.4082 -0.5270 0.7622 0.0262 2
16.8 17 0.7071 -0.1361 -0.7613 5 0.7071 -0.1361 -0.7613 0.3054 0.6987 2
11 9.8 0.7071 0.1361 -0.7613 6 0.7071 0.1361 -0.7613 -0.3054 0.6987 2
13 10.3 0.7071 0.4082 -0.5270 7 0.7071 0.4082 -0.5270 -0.7622 0.0262 2
17 12 0.7071 0.6804 -0.0586 8 0.7071 0.6804 -0.0586 -0.7571 -0.7757 2
13 14 0.7071 0.9526 0.6442 9 0.7071 0.9526 0.6442 0.0180 -0.6205 2
12.6 11.6 0.7071 1.2247 1.5811 10 0.7071 1.2247 1.5811 1.8708 2.1213 2
trait1, trait2, 임의회귀 개체효과1 - 임의회귀 개체효과3, HTD, 고정회귀변수1 – 고정회귀변수5, 개체효과(설명을 위하여 소수 네째 자리까지만 표시)
renadd07.ped
1 8 7 1 0 2 10 0 1 5
8 0 0 3 0 0 0 2 0 3
2 6 5 1 0 2 10 0 0 8
6 0 0 3 0 0 0 3 0 1
3 6 1 1 0 2 5 0 0 6
4 6 7 1 0 2 10 0 1 4
7 0 0 3 0 0 0 0 2 2
5 8 4 1 0 2 7 0 1 7
renumbered 된 혈통. 자세한 설명은 single trait animal model 참조
renf90.par
# BLUPF90 parameter file created by RENF90
DATAFILE
renf90.dat
NUMBER_OF_TRAITS
2
NUMBER_OF_EFFECTS
12
OBSERVATION(S)
1 2
WEIGHT(S)
EFFECTS: POSITIONS_IN_DATAFILE NUMBER_OF_LEVELS TYPE_OF_EFFECT[EFFECT NESTED]
6 6 10 cross
7 7 1 cov
8 8 1 cov
9 9 1 cov
10 10 1 cov
11 11 1 cov
3 3 8 cov 12 12
4 4 8 cov 12 12
5 5 8 cov 12 12
3 3 8 cov 12 12
4 4 8 cov 12 12
5 5 8 cov 12 12
RANDOM_RESIDUAL VALUES
3.7100 1.2560
1.2560 2.2130
RANDOM_GROUP
7 8 9
RANDOM_TYPE
add_animal
FILE
renadd07.ped
(CO)VARIANCES
4.3320 0.63470 0.82920 0.29880 -2.1556 0.98000E-01
0.63470 0.52010 0.16850 0.19050 -0.26590 0.33000E-02
0.82920 0.16850 0.16680 0.64400E-01 -0.39930 0.29200E-01
0.29880 0.19050 0.64400E-01 0.11610 -0.16850 -0.59300E-01
-2.1556 -0.26590 -0.39930 -0.16850 1.1178 0.17200E-01
0.98000E-01 0.33000E-02 0.29200E-01 -0.59300E-01 0.17200E-01 0.19540
RANDOM_GROUP
10 11 12
RANDOM_TYPE
diagonal
FILE
(CO)VARIANCES
6.8720 2.2380 -0.25400 0.30700 -1.1010 1.0210
2.2380 4.4750 0.72000E-01 -0.18400 0.39100 -0.95800
-0.25400 0.72000E-01 3.1710 -0.59000E-01 0.16700 0.40000E-01
0.30700 -0.18400 -0.59000E-01 1.9710 -0.25400 0.14300
-1.1010 0.39100 0.16700 -0.25400 2.4570 0.39900
1.0210 -0.95800 0.40000E-01 0.14300 0.39900 1.0570
설명
DATAFILE
renf90.dat
자료 파일의 이름
NUMBER_OF_TRAITS
2
형질의 수
NUMBER_OF_EFFECTS
12
효과의 수(htd, dim1 ~ dim5, 개체효과1 ~ 개체효과3, 영구환경효과1 ~ 영구환경효과3)
OBSERVATION(S)
1 2
첫째 컬럼과 둘째 컬럼이 관측치의 위치
WEIGHT(S)
가중치는 없음
EFFECTS: POSITIONS_IN_DATAFILE NUMBER_OF_LEVELS TYPE_OF_EFFECT[EFFECT NESTED]
6 6 10 cross
7 7 1 cov
8 8 1 cov
9 9 1 cov
10 10 1 cov
11 11 1 cov
3 3 8 cov 12 12
4 4 8 cov 12 12
5 5 8 cov 12 12
3 3 8 cov 12 12
4 4 8 cov 12 12
5 5 8 cov 12 12
여섯째 컬럼이 첫째 형질과 둘째 형질의 효과. 레벨 개수는 10, 분류 효과
일곱째 컬럼에서 열한번째 컬럼이 첫째 형질과 둘째 형질의 연속 변수 효과.
셋째 컬럼에서 다섯째 컬럼이 첫째 형질과 둘째 형질의 연속 변수 효과. 개체 효과와 영구 환경 효과로 쓰일 것이므로 두 번 쓰임. 첫째 형질과 둘째 형질 모두 열두번째 컬럼에 nested되어 있음. 열두번째 컬럼의 레벨은 8.
RANDOM_RESIDUAL VALUES
3.7100 1.2560
1.2560 2.2130
잔차 효과의 분산-공분산 행렬
RANDOM_GROUP
7 8 9
효과 중 일곱째에서 아홉째 효과가 임의 효과 그룹
RANDOM_TYPE
add_animal
임의 효과의 형태가 additive genetic animal effect
FILE
renadd07.ped
혈통 파일의 이름
(CO)VARIANCES
4.3320 0.63470 0.82920 0.29880 -2.1556 0.98000E-01
0.63470 0.52010 0.16850 0.19050 -0.26590 0.33000E-02
0.82920 0.16850 0.16680 0.64400E-01 -0.39930 0.29200E-01
0.29880 0.19050 0.64400E-01 0.11610 -0.16850 -0.59300E-01
-2.1556 -0.26590 -0.39930 -0.16850 1.1178 0.17200E-01
0.98000E-01 0.33000E-02 0.29200E-01 -0.59300E-01 0.17200E-01 0.19540
개체 효과의 분산-공분산 행렬
위에서 설명하였듯이 순서가 매우 중요
RANDOM_GROUP
10 11 12
효과 중 열째 효과에서 열두째가 임의 효과
RANDOM_TYPE
diagonal
임의 효과의 형태는 영구 환경 효과이므로 diagonal
FILE
파일 지정하지 않음
(CO)VARIANCES
6.8720 2.2380 -0.25400 0.30700 -1.1010 1.0210
2.2380 4.4750 0.72000E-01 -0.18400 0.39100 -0.95800
-0.25400 0.72000E-01 3.1710 -0.59000E-01 0.16700 0.40000E-01
0.30700 -0.18400 -0.59000E-01 1.9710 -0.25400 0.14300
-1.1010 0.39100 0.16700 -0.25400 2.4570 0.39900
1.0210 -0.95800 0.40000E-01 0.14300 0.39900 1.0570
영구 환경 효과의 분산-공분산 행렬
위에서 설명하였듯이 순서가 매우 중요하므로 확인
blupf90 실행 화면
solutions 결과 파일
trait/effect level solution
1 1 1 14.04715073
2 1 1 11.99156992
1 1 2 11.43443797
2 1 2 5.82689816
1 1 3 12.33432255
2 1 3 5.70207514
1 1 4 11.98922661
2 1 4 9.03481781
1 1 5 10.02203009
2 1 5 5.61909701
1 1 6 6.68269330
2 1 6 7.48074977
1 1 7 6.74608214
2 1 7 4.65740298
1 1 8 6.77845690
2 1 8 6.55466551
1 1 9 4.07666905
2 1 9 6.01888082
1 1 10 3.52959185
2 1 10 2.67044114
1 2 1 11.46725952
2 2 1 8.95964883
1 3 1 -0.54175642
2 3 1 -2.34416836
1 4 1 -0.16520264
2 4 1 0.35973093
1 5 1 0.37654520
2 5 1 1.68620491
1 6 1 -0.42715727
2 6 1 -0.39406297
1 7 1 -0.45087476
2 7 1 -0.24137691
1 7 2 -0.35328511
2 7 2 0.48856369
1 7 3 -0.63509645
2 7 3 -0.10786445
1 7 4 0.83821439
2 7 4 -0.14146749
1 7 5 0.87619460
2 7 5 0.27243511
1 7 6 -0.19677617
2 7 6 0.14052713
1 7 7 0.25822640
2 7 7 -0.25522984
1 7 8 -0.06145010
2 7 8 0.11470345
1 8 1 -0.11088199
2 8 1 -0.06029383
1 8 2 0.02038421
2 8 2 0.00412042
1 8 3 -0.12704573
2 8 3 -0.02724122
1 8 4 0.11253591
2 8 4 0.06812870
1 8 5 0.19480743
2 8 5 0.04748006
1 8 6 -0.01465591
2 8 6 0.01952133
1 8 7 0.00110272
2 8 7 0.00522315
1 8 8 0.01355314
2 8 8 -0.02474508
1 9 1 0.17226400
2 9 1 -0.11563473
1 9 2 0.40452960
2 9 2 0.48646377
1 9 3 0.29123225
2 9 3 -0.07984574
1 9 4 -0.55613268
2 9 4 -0.29161418
1 9 5 -0.35270796
2 9 5 0.21703368
1 9 6 0.14312285
2 9 6 0.08002161
1 9 7 -0.25591226
2 9 7 -0.27149938
1 9 8 0.11278931
2 9 8 0.19147788
1 10 1 -0.90497006
2 10 1 -1.20859022
1 10 2 0.89913311
2 10 2 2.56303706
1 10 3 -2.18377317
2 10 3 -0.47955143
1 10 4 -1.66345734
2 10 4 -1.60899784
1 10 5 3.85306885
2 10 5 0.73410350
1 10 6 0.00000000
2 10 6 0.00000000
1 10 7 0.00000000
2 10 7 0.00000000
1 10 8 0.00000000
2 10 8 0.00000000
1 11 1 0.18335612
2 11 1 0.33122179
1 11 2 0.49462883
2 11 2 -0.98964056
1 11 3 0.81543674
2 11 3 0.02789817
1 11 4 -0.51067193
2 11 4 0.48662289
1 11 5 -0.98274512
2 11 5 0.14390319
1 11 6 0.00000000
2 11 6 0.00000000
1 11 7 0.00000000
2 11 7 0.00000000
1 11 8 0.00000000
2 11 8 0.00000000
1 12 1 1.01639566
2 12 1 0.52034151
1 12 2 0.71056993
2 12 2 0.06592956
1 12 3 -0.19535021
2 12 3 -0.68181903
1 12 4 -1.27590235
2 12 4 -0.93067183
1 12 5 -0.25571044
2 12 5 1.02622070
1 12 6 0.00000000
2 12 6 0.00000000
1 12 7 0.00000000
2 12 7 0.00000000
1 12 8 0.00000000
2 12 8 0.00000000
형질, 효과, 레벨
개체의 임의 회귀 계수 하나 하나가 효과에 해당. 효과 7, 8, 9는 개체 효과의 회귀 계수 1, 2, 3. 효과 10, 11, 12는 영구 환경 효과의 회귀 계수 1, 2, 3에 해당. 효과 7에서 12까지의 레벨은 개체 번호. original 개체 번호는 renadd07.ped를 참고하여 찾아냄
결과 정리
HTD | ||
level | tr1 solution | tr2 solution |
1 | 14.0472 | 11.9916 |
2 | 11.4344 | 5.8269 |
3 | 12.3343 | 5.7021 |
4 | 11.9892 | 9.0348 |
5 | 10.0220 | 5.6191 |
6 | 6.6827 | 7.4807 |
7 | 6.7461 | 4.6574 |
8 | 6.7785 | 6.5547 |
9 | 4.0767 | 6.0189 |
10 | 3.5296 | 2.6704 |
fixed regression | ||
level | tr1 solution | tr2 solution |
1 | 11.4673 | 8.9596 |
1 | -0.5418 | -2.3442 |
1 | -0.1652 | 0.3597 |
1 | 0.3765 | 1.6862 |
1 | -0.4272 | -0.3941 |
animal - regression coefficient | |||||||
| trait1 | trait2 |
| ||||
number | reg1 | reg2 | reg3 | reg1 | reg2 | reg3 | animal |
1 | -0.4509 | -0.1109 | 0.1723 | -0.2414 | -0.0603 | -0.1156 | 5 |
2 | -0.3533 | 0.0204 | 0.4045 | 0.4886 | 0.0041 | 0.4865 | 8 |
3 | -0.6351 | -0.1270 | 0.2912 | -0.1079 | -0.0272 | -0.0798 | 6 |
4 | 0.8382 | 0.1125 | -0.5561 | -0.1415 | 0.0681 | -0.2916 | 4 |
5 | 0.8762 | 0.1948 | -0.3527 | 0.2724 | 0.0475 | 0.2170 | 7 |
6 | -0.1968 | -0.0147 | 0.1431 | 0.1405 | 0.0195 | 0.0800 | 1 |
7 | 0.2582 | 0.0011 | -0.2559 | -0.2552 | 0.0052 | -0.2715 | 2 |
8 | -0.0615 | 0.0136 | 0.1128 | 0.1147 | -0.0247 | 0.1915 | 3 |
permanent environment effects - regression coefficient | |||||||
| trait1 | trait2 |
| ||||
number | reg1 | reg2 | reg3 | reg1 | reg2 | reg3 | animal |
1 | -0.9050 | 0.1834 | 1.0164 | -1.2086 | 0.3312 | 0.5203 | 5 |
2 | 0.8991 | 0.4946 | 0.7106 | 2.5630 | -0.9896 | 0.0659 | 8 |
3 | -2.1838 | 0.8154 | -0.1954 | -0.4796 | 0.0279 | -0.6818 | 6 |
4 | -1.6635 | -0.5107 | -1.2759 | -1.6090 | 0.4866 | -0.9307 | 4 |
5 | 3.8531 | -0.9827 | -0.2557 | 0.7341 | 0.1439 | 1.0262 | 7 |
6 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 1 |
7 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 2 |
8 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 3 |
관련 파일
11_mtrrm.zip
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