Multivariate Model(Equal Design Matrices with Missing Records) using WOMBAT

Animal Breeding/WOMBAT

Multivariate Model(Equal Design Matrices with Missing Records) using WOMBAT

투정이 2013. 4. 12. 10:00

WOMBAT을 이용하여 Multiple traits animal model 풀기

(Equal Design Matrices and No Missing Records)

육우에 대한 이유전 증체량 및 이유후 증체량에 대한 분석

그러나 일부 개체의 자료가 불완전함

예제 자료

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

Page 96. Example 5.3

자료입력

1 4 1 4.5
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
1 9 2 4.0
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 with 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    0.153914         4.31771       0.261   0.000
     1                2    0.287688         6.03837       0.297
     2             2 1   -0.588675E-01     4.40000       0.179   0.000
     2                2   -0.529807E-01     6.28344       0.114
     3             3 1   -0.614864E-01     4.23111       0.324   0.000
     3                2   -0.162638         5.91294       0.355
     4             4 1    0.266165E-01     4.09560       0.402   0.000
     4                2    0.357393E-01     5.94045       0.343
     5             5 1   -0.306519         4.06080       0.419   0.000
     5                2   -0.520548         5.63543       0.454
     6             6 1    0.234998         4.11326       0.392   0.000
     6                2    0.477112         5.63842       0.453
     7             7 1   -0.280116         4.11142       0.393   0.000
     7                2   -0.452283         5.63624       0.454
     8             8 1    0.271612         4.03575       0.431   0.000
     8                2    0.407338         5.62356       0.458
     9             9 1    0.769610E-01     4.40466       0.371 12.500
     9                2    0.506192E-01     6.51620       0.238