前言
ASreml是评估遗产参数的先锋软件，但是其编程复杂，asreml-r相对简单，但还是要一定的编程基础。
本篇介绍GenStat在动物模型分析中的应用
- 单性状动物模型
- 遗传力计算
- 育种值估计
- 重复力估算
并用asreml的结果作为对比。
示例一：简单动物模型
数据：harvey.csv
Calf为个体ID，Sire为父本，Dam为母本，Line为场，AgeofDam为年龄，Y1 ~ Y3为观测值。
图片.png
模型：
利用个体动物模型，进行育种值的分析，Line为固定因子，加性效应为随机因子。
构建亲缘关系矩阵：
红框内为导入的ID、Sire和Dam，缺失值默认为0
分析模型：
分析结果：
ASreml的结果：
遗传力：
育种值：GenStat和Asreml中的结果
示例二：系谱是非数字类型的
Data: hzdata.csv
注意：在GenStat中，识别ID、Sire和Dam的是level，所以如果有字符的话，需要手动设置level，否则会报错。
设置的方法：
1，ID为1~640
图片.png
2，Sire设置为：1001 ~ 1008
图片.png
3， Dam设置为：10001 ~ 10008
图片.png
模型：
图片.png
图片.png
结果：
图片.png
注意，GenStat给出的是R的方差组分和加性方差的gamma值，因此加性方差组分= 0.886*0.0261 = 0.031
Asreml结果：
育种值：
图片.png
示例三：添加固定因子和随机因子
Data: gryphon.rda，gryphonped.rda，gryphonRM.rda
个体动物模型：
表型数据：
图片.png
系谱数据：
图片.png
模型：
图片.png
模型： 简单模型
固定因子：截距
随机因子：加性效应
图片.png
结果：
图片.png
Asreml结果：
图片.png
模型：添加固定因子
固定因子：截距+SEX
随机因子：加性效应
图片.png
结果：
图片.png
Asreml结果：
model2<-asreml(fixed=BWT~ 1+SEX
, random= ~ped(ANIMAL,var=T,init=1)
, data=gryphon
,ginverse=list(ANIMAL=ainv)
, na.method.X="omit", na.method.Y="omit")
summary(model2)$varcomp
图片.png
模型： 添加随机因子
固定因子：截距+SEX
随机因子：加性效应 + MOTHER
图片.png
图片.png
model3<-asreml(fixed=BWT~ 1+SEX
, random= ~ped(ANIMAL,var=T,init=1)+MOTHER
, data=gryphon
,ginverse=list(ANIMAL=ainv)
, na.method.X="omit", na.method.Y="omit")
summary(model3)$varcomp
图片.png
示例四：加性效应+永久环境效应
Data: gryphonped.rda，gryphonRM.rda
数据：
图片.png
系谱：
图片.png
模型：
图片.png
结果：
图片.png
Asreml模型：
modely<-asreml(fixed=LAYDATE~ 1,
, random= ~ped(ANIMAL,var=T,init=1)+ide(ANIMAL,var=T,init=1)
, data=gryphonRM
,ginverse=list(ANIMAL=ainv)
, na.method.X="omit", na.method.Y="omit")
summary(modely)$varcomp
图片.png