1. test.grm.bin 含G阵下三角元素,是二进制文件 2. test.grm.N.bin 记录计算G阵的SNP个数,是二进制文件 3. test.grm.id 记录个体的family号和id号,即plink fam文件的前两列 4. kinship.log 日志文件。 使用以上代码生成的是二进制文件的亲缘关系矩阵,不利于进行其他分析。如果仅仅为了计算亲缘关系矩阵,...
在R语言中,我们可以使用不同的方法来计算亲缘关系矩阵。 我们需要准备家族成员的基本信息数据。这些信息可以包括姓名、性别、年龄、婚姻状况等。然后,我们可以使用R语言中的一些函数和包来计算亲缘关系矩阵。 一个常用的方法是使用基于遗传数据的计算方法,例如使用遗传标记或基因型数据。这种方法可以帮助我们确定家族成员...
亲缘关系逆矩阵(稀疏,三列格式) ainv <- asreml.Ainverse(pped)$ginv head(ainv) # 逆矩阵用三列信息表示(ginv) RowColumnAinverse1 1 2.33333332 1 0.50000002 2 1.50000003 1 -0.66666673 3 1.83333334 1 -0.5000000 近交系数 f_1 <- asreml.Ainverse(pped)$inbreeding f_1 <- as.data.frame(f_1...
snp9 <- matrix(c( "AA", "AA", "AA", "BB", "AA", "AA", "AA", "AA", NA, "AA", "AA", "BB", "BB", "AA", "AA", "BB", "AA", NA, "AA", "AA", "AB", "BB", "AB", "AA", "AA", "BB", NA, "AA", "AA", "BB", "BB", "AA", "AA", "AA", "AA...
2,利用编程手动计算亲缘关系矩阵 M1=geno M= M1[,1:ncol(M1)]-1 p1=round((apply(M,2,sum)+nrow(M))/(nrow(M)*2),3) p=2*(p1-.5) P = matrix(p,byrow=T,nrow=nrow(M),ncol=ncol(M)) Z = as.matrix(M-P) b=1-p1 c=p1*b ...