[R-sig-ME] Questions about MCMCglmm and marker data
Emmanuel Curis
curis at pharmacie.univ-paris5.fr
Thu Aug 23 12:10:46 CEST 2012
Hello,
I'm not familiar with this kind of genomic problems, but if the
columns are the number of a given SNP for a given individual and can
be only 0, 1 and 2, is this really possible to consider they follow a
normal distribution?
On Thu, Aug 23, 2012 at 11:54:49AM +0200, Marie Denis wrote:
« Hi,
«
« I use the MCMCglmm function in the genomic selection context in the
« univariate case. In fact I have for each trait one marker matrix
« constituted of 0,1 and 2. The rows are the individuals and the columns
« the SNPs. In a first time, we consider that each SNP follow a normal
« distribution with the *same *variance. So I use the following model:
«
« prior.1.1 <- list(G=list(G1=list(V=diag(x = as.numeric(scale), nrow=1,
« ncol=1),nu=ddl),
« R=list(V=matrix(scale),nu=ddl))
«
« mcmc.fit.1.1 <- MCMCglmm(P~ 1,random=~idv(SNP),prior=prior.1.1,
« data=data1.1,
« nitt=5000, burnin=1000,verbose=FALSE,
« thin=10,pr=TRUE)
«
« So, I obtained a common variance associated to my SNPs.
«
«
« The second step is a bivariate analysis. I would like to obtain a
« (co)variance matrix 2*2 associated to the trait1 and trait 2 and the
« correlation between both. (one variance for the SNPs for the trait 1 and
« one for the trait 2). But I don't know how i can do. The following model
« give me only one variance for all SNPs and both traits.
«
« prior.3<- list(G=list(G1=list(V=diag(x = as.numeric(scale), nrow=1,
« ncol=1),n=1)),
« R=list(V=diag(x=as.numeric(0.1),nrow=2,ncol=2),n=2))
«
« mcmc.fit.3 <- MCMCglmm(cbind(P1,P2)~ trait-1,random=~idv(trait:SNP),
« rcov=~idh(trait):units,
« prior=prior.3,
« data=data1.3,family=c("gaussian","gaussian"),
« nitt=2000, burnin=500,verbose=FALSE,
« thin=10,pr=TRUE)
«
«
«
« thanks for your help,
«
«
«
«
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«
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Emmanuel CURIS
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