Multivariate Model(Equal Design Matrices and No Missing Records) using WOMBAT

Animal Breeding/WOMBAT

Multivariate Model(Equal Design Matrices and No Missing Records) using WOMBAT

투정이 2013. 4. 12. 09:41

WOMBAT을 이용하여 Multiple traits animal model 풀기

(Equal Desing Matrices and No Missing Records)

육우에 대한 이유전 증체량 및 이유후 증체량에 대한 분석

예제 자료

R.A. Mrode, Linear Models for the Prediction of Animal Breeding Values. 2nd. Edition

Page 85. Example 5.1

자료입력

1 4 1 4.5
2 4 1 6.8
1 5 2 2.9
2 5 2 5.0
1 6 2 3.9
2 6 2 6.8
1 7 1 3.5
2 7 1 6.0
1 8 1 5.0
2 8 1 7.5
형질번호, 개체, 성별, 체중

위 자료를 data.txt로 저장

혈통입력

1 0 0
2 0 0
3 0 0
4 1 0
5 3 2
6 1 2
7 4 5
8 3 6
개체, 아비, 어미

위 자료를 pedi.txt로 저장

파라미터 파일 작성

# run option - 육종가를 구할 때
# RnSoln_xxx.dat 출력 파일 확인
#RUNOP -v --solvit

# run option - 육종가와 SEP(standard error of prediction)
# reliability(r2) = 1- SEP^2 / sigma_a^2
# RnSoln_xxx.dat 출력 파일 확인
RUNOP -v --blup

# run option - 좋은 초기값으로 분산성분을 추정할 때,
#RUNOP -v --good

# run option - 나쁜 초기값일 때 분산성분을 추정할 때,
#RUNOP -v --bad

# 요약 출력파일에 출력할 내용
COMMENT Multivariate Model(Equal Design Matrices and No missing records) from Mrode

# Analysis Type
# multivariate analysis, 2가지 형질
ANALYSIS MUV 2

# 혈통 파일 이름
# SumPedigree.out 확인
PED pedi.txt

# 자료 파일 이름
DATA data.txt
TR1 traitno 2
TR1 animal
TR1 sex 2
TR1 wwg

TR2 traitno 2
TR2 animal
TR2 sex 2
TR2 pwg
END DATA

# Model of analysis
# SumModel.out 확인
MODEL
TR wwg 1
TR pwg 2
FIX sex 1 2
RAN animal NRM 1 2
END MODEL

# 분산 성분
VAR animal 2
20 18 40

VAR error 2
40 11 30

위 파라미터 파일을 wombat.par로 저장

실행

위 세 파일을 한 폴더에 넣고 다음과 같이 실행

결과 확인

RnSoln_animal.dat 확인

Run N   Original ID Tr     Solution        St.Error     Ignore Inbr %
     1             1 1    0.150916         4.31332       0.264   0.000
     1                2    0.279598         5.99181       0.320
     2             2 1   -0.153925E-01     4.42678       0.142   0.000
     2                2   -0.761007E-02     6.22637       0.176
     3             3 1   -0.783919E-01     4.23000       0.325   0.000
     3                2   -0.170341         5.81371       0.394
     4             4 1   -0.102390E-01     4.06259       0.418   0.000
     4                2   -0.126707E-01     5.45206       0.507
     5             5 1   -0.270331         4.06707       0.416   0.000
     5                2   -0.477830         5.46485       0.503
     6             6 1    0.275808         4.14143       0.377   0.000
     6                2    0.517238         5.61278       0.461
     7             7 1   -0.316118         4.13703       0.380   0.000
     7                2   -0.478984         5.60032       0.465
     8             8 1    0.243756         4.03539       0.431   0.000
     8                2    0.391962         5.39995       0.521