[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,
« 
« 
« 
« 
« 	[[alternative HTML version deleted]]
« 
« _______________________________________________
« R-sig-mixed-models at r-project.org mailing list
« https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-sig-mixed-models

-- 
                                Emmanuel CURIS
                                emmanuel.curis at univ-paris5.fr

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