使用BWGS进行基因型数据预测
标题：小麦基因组选择育种通道方法
描述：专门为小麦全基因组选择育种设计的包
编码方式：UTF-8
URL：GitHub - byzheng/BWGS: 2021 BreedWheat Genomic Selection pipeline
BugReports ：https://github.com/byzheng/BWGS/issues
接下来要重点说明的是BWGS的预测：
使用模型选择选项，仅使用基因型数据计算目标人群的GEBV预测。基本的代码如下：
bwgs.predict( geno_train, pheno_train, geno_target, FIXED_train = "NULL", FIXED_target = "NULL", MAXNA = 0.2, MAF = 0.05, geno.reduct.method = "NULL", reduct.size = "NULL", r2 = "NULL", pval = "NULL", MAP = "NULL", geno.impute.method = "NULL", predict.method = "GBLUP" )下面是对代码中出现的各项的要求数据格式：
geno_train：
训练群体基因型矩阵（n x m）：n个品系，m个标记。基因型应编码为-1，0，1，NA。缺失数据是允许的，并编码为NA。这里几个需要注意的地方是编码最好为-1，0，1，虽然编码为0，1，2本质上应该相同，训练群体应该转化为矩阵形式，这里允许有缺失数据的存在。
pheno_train：
训练表型的表型向量（n x 1）。此向量不应缺少值。否则，pheno_train和geno_train中的缺失值（NA）都将被省略。此时注意表型是向量形式，不应该有缺失值存在，要记得查看是否是向量形式。
geno_target：
目标群体基因型矩阵（z x m）：具有与geno_train中相同m标记的z系。基因型应编码为-1，0，1，NA。缺失数据是允许的，并编码为NA。除了pop_reduct_method、nTimes和nFolds之外，其他参数与bwgs.cv的参数相同，因为预测只运行一次，使用整个训练群体进行模型估计，然后应用于目标群体。训练群体的基因型矩阵为 nxm,此时的目标群体的基因型矩阵的行数不用和训练群体的保证相同。
FIXED_train：
用于训练的固定效果矩阵，要与某些方法（如BGLR中包含的方法）一起使用，必须具有与geno相同的行名，并编码为（-1 0 1）
FIXED_target：
用于定位的固定效果矩阵，要与某些方法（如BGLR中包含的方法）一起使用，必须具有与geno相同的行名，并编码为（-1 0 1）
MAXNA：
geno中过滤标记列时允许的缺失值的最大比例。默认值为0.2
MAF：
基因组中筛选标记列的最小等位基因频率；默认值为0.05
geno.reduct.method：
允许对标记的子集进行采样，以加快计算时间和/或避免引入比信息标记更多的噪声。选项包括：
RMR：标记子集的随机抽样（不替换）。与参数“reduct.marker.size”一起使用
中间这些参数都不是非必须，一般用不到，下边我们直接来看一下本文用到的方法。
predict.method：
基因组育种价值预测方法的选择。可用的选项有：
GBLUP：使用基于标记的关系矩阵执行G-BLUP，通过BGLR R-library实现。相当于标记效应的岭回归（RRBLUP）。
EGBLUP：执行EG-BLUP，即BLUP使用“平方”关系矩阵来模拟上位2x2相互作用，如Jiang&Reif（2015）所述，使用BGLR库
RR：岭回归，使用包glmnet。理论上严格等同于gblup。
LASSO：最小绝对收缩和选择算子是另一种惩罚回归方法，它产生比RR更多的收缩估计。由glmnet库运行。
EN：弹性网（Zou和Hastie，2005），它是RR和套索的加权组合，使用glmnet库
几种贝叶斯方法，使用BGLR库：
BRR：贝叶斯岭回归：与rr-blup相同，但贝叶斯分辨率。以高斯分布诱导所有标记效应向零的均匀收缩（de los Campos等人，2013年）
BL：贝叶斯LASSO：在标记方差先验上使用指数先验，导致标记效应的双指数分布（Park&Casella 2008）
BA：贝叶斯A使用标记效应的标度先验分布。
BB：Bayes B，使用点质量为零的混合分布和具有标度t分布的非零标记效应板（Habier等人，2011年）。
BC：贝叶斯C与贝叶斯B相同，具有高斯分布的板。
有关这些方法的更详细描述，请参见Perez&de los Campos 2014（http：//genomics.cimmyt.org/BGLR-extdoc.pdf）。
三种半参数方法：
RKHS: reproductive kernel Hilbert space and multiple kernel MRKHS, using BGLR (Gianola and van Kaam 2008).基于遗传距离和核函数来调节标记效应的分布。这种方法被认为是检测非加性效应的有效方法。
RF：随机森林回归，使用随机森林库（布雷曼，2001年，布雷曼和卡特勒2013年）。该方法使用基于bootstrapping数据的树节点上的回归模型。应该能够捕捉到标记之间的相互作用
SVM：支持向量机，由e1071库运行。有关详细信息，请参见Chang，Chih-Chung和Lin，Chih-Jen：LIBSVM：支持向量机库http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm
BRNN：前馈神经网络的贝叶斯正则化，带有R包BRNN（Gianola等人，2011年）。To keep computing time in reasonable limits, the parameters for the brnn function are neurons=2 and epochs = 20.
Value：
对象bwgs.predict返回维数为nx3的矩阵。列包括：
预测BV：验证集的GEBVs的nx1向量（geno_valid的行）
gpredSD：估计GEBV的标准偏差
CD：每个GEBV的决定系数，估计为sqrt（（1-stdev（GEBVi））^2/2g）
请注意，gpredSD和CD仅适用于使用BGLR库的方法，即GBLUP、EGBLUP、BA、BB、BC、BL、RKHS和MKRKHS。这两列包含方法RF、RR、LASSO、EN和SVM的NA。
data(inra) # Prediction using GBLUP method
predict_gblup <- bwgs.predict(geno_train = TRAIN47K, pheno_train = YieldBLUE, geno_target = TARGET47K, MAXNA = 0.2, MAF = 0.05, geno.reduct.method = "NULL", reduct.size = "NULL", r2 = "NULL", pval = "NULL", MAP = "NULL", geno.impute.method = "MNI", predict.method = "GBLUP")
这是代入数据集的使用方法，大家可以通过这里查看数据集的格式，从而改变你自己的数据集的格式用于分析。
Description：
inra数据包含一组geno47K（760 x 47839）、pheno（760 x 1）和MAP47K（47839 x 3）。表型表型包含多年/地点试验中产量性状（YLD）的调整基因型平均值。
inra数据包含一组geno47K（760 x 47839）、pheno（760 x 1）和MAP47K（47839 x 3）。表型表型包含多年/地点试验中产量性状（YLD）的调整基因型平均值。此时可以看到过程中分别用到的数据的格式。
以上是按照目录顺序依次查看三个表格的结果，下边是产生的预测值
Format：
类的对象数据帧10000行3列。
matrix类的对象（继承自array），有100行10000列。
matrix类的对象（继承自array），有100行10000列。
长度为100的类numeric对象。