[R-br] (sem assunto)

[Mauro Sznelwar]

Eu rodei o script e me deu erro aqui, por que? 

fm2 <- pedigreemm(Prod ~ (1|id) + Local1/Corte1 + (1|Local1/Bloco1), data = dat2, pedigree = list(id = pedCana))
Error in solve(t(as(ped, "sparseMatrix")), as(factor(labs, levels = ped em label),  : 
  Dimensions of system to be solved are inconsistent


  Bom dia!!

  Pessoal, ajustei um modelo utilizando a função pedigreemm  (incorporando a informação do pedigree) e lmer (do pacote, lme4, sem o pedigree). Notei que os BLUps obtidos (via ranef) com a pedigreemm são maiores do que os obtidos com a lmer.

  A dúvida é que acredito que quando usamos a informação do pedigree, predizemos o Valor Genético Aditivo (Breeding Values). E quando não utilizamos a informação do pedigree, predizemos o Valor Genético Total (incluindo os efeitos aditivos, dominância e epistático), por isso esperava maiores valores dos BLUPs.


  Será que alguém pode me esclarecer??

  Segue a rotina e dados em anexo:

  #-----------------------------------------------------------------------------
  # EXEMPLO:
  # Variável analisada: Prod
  # Número de indivíduos no pedigree: 9
  # Número de indivíduos com informação fenotipica: 5
  # Número de bloco: 3
  # Número de corte: 2
  # Número de local: 3
  #------------------------------------------------------------------------------

  rm(list = ls())





  1 - Com o pedigree


  # reading pedigree file


  dadped<-read.table("genealogia2.csv", head=T, sep=";", dec=",")


  head(dadped)
  require(lme4)
  require(pedigreemm)



  # Constructing pedigree


  pedCana <- pedigree(sire = as.integer(dadped$Dad),
                      dam = as.integer(dadped$Mon),
                      label= as.character(1:9))
  fac <- relfactor(pedCana)
  MpedCana <- crossprod(fac)




  # reading phenotype file


  dat2<-read.table("dados_sem_ascestrais.csv", head=T, sep=";", dec=",", na.strings="NA")
  head(dat2)
  attach(dat2)


  Bloco1 <- factor(bloco)
  Corte1 <- factor(corte)
  Local1 <- factor(local)




  # fitting model with pedigree



  fm2 <- pedigreemm(Prod ~ (1|id) + Local1/Corte1 + (1|Local1/Bloco1), data = dat2, pedigree = list(id = pedCana))


  BLUP.a <- ranef(fm2)$id; BLUP.a          # BLUPs dos efeitos genéticos aditivo 







  2 - Sem o pedigree



   # fitting model without pedigree



  fm3 <-lmer(Prod ~ (1|id) + Local1/Corte1 + (1|Local1/Bloco1), data = dat2)


  BLUP.g <- ranef(fm3)$id; BLUP.g          # BLUPs dos efeitos genéticos (aditivo + dominância + epistáticos)


  data.frame(BLUP.g, BLUP.a)                 # BLUPs dos efeitos genéticos e genéticos aditivo



  Resultados:



  > fm2
  Linear mixed model fit by REML 
  Formula: Prod ~ (1 | id) + Local1/Corte1 + (1 | Local1/Bloco1) 
     Data: dat2 
     AIC   BIC logLik deviance REMLdev
   764.3 789.3 -372.1    777.8   744.3
  Random effects:
   Groups        Name        Variance   Std.Dev.  
   Bloco1:Local1 (Intercept) 1.0992e-13 3.3155e-07
   id                     (Intercept) 4.8287e+00 2.1974e+00
   Local1             (Intercept) 3.0252e+01 5.5002e+00
   Residual                  3.3712e+02 1.8361e+01
  Number of obs: 90, groups: Bloco1:Local1, 9; id, 5; Local1, 3


   

  > fm3
  Linear mixed model fit by REML 
  Formula: Prod ~ (1 | id) + Local1/Corte1 + (1 | Local1/Bloco1) 
     Data: dat2 
     AIC   BIC logLik deviance REMLdev
   764.4 789.4 -372.2    777.8   744.4
  Random effects:
   Groups        Name        Variance   Std.Dev.  
   Bloco1:Local1 (Intercept) 1.1257e-17 3.3551e-09
   id                     (Intercept) 1.3792e+00 1.1744e+00
   Local1             (Intercept) 2.9551e+01 5.4361e+00
   Residual                  3.3926e+02 1.8419e+01
  Number of obs: 90, groups: Bloco1:Local1, 9; id, 5; Local1, 3



  > data.frame(BLUP.g, BLUP.a)
    X.Intercept. X.Intercept..1
  5   0.04624036      0.4146977
  6  -0.51780417     -1.1289438
  7   0.30066464      1.2858838
  8   0.06359092      0.1372509
  9   0.10730825      0.2615716
  -- 
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  Edjane Gonçalves de Freitas
  Engenheira Agrônoma - UFAL
  Doutoranda - Lab. Genética e Estatística
  Departamento de Genética e Melhoramento de Plantas - ESALQ/USP
  Cel: (19) 8102-7790

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