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# A. NYOUMA (Univ. Yaoundé 1) / D. CROS (CIRAD) - Décembre 2018
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# Exemple de calcul de valeurs génétiques par le BLUP chez le palmier à huile
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# Definition du dossier de travail contenant les donnees ---------------
setwd("D:/Mes donnees/CROS_D-E456/CIRAD/1. GS2/0_OIL_PALM/3_THESE ACHILLE/2 article one_revue")
source("http://famuvie.github.io/breedR/src/setup_repo.R")
install.packages('breedR')
# Chargement des paquets : -----------------------------
library(breedR) #paquet pour l'analyse BLUP (voir http://famuvie.github.io/breedR/ pour l'installation)
library(kinship2) #paquet pour le calcul de la matrice A a partir du pedigree
# Importation des donnees : -----------------------
load("./oilpalm_data_BLUP_example3.RData")
attach(yield_data) # permet d'avoir directement acces aux colonnes de yield_data
# Visualisation des donnees de l'essai :
View(yield_data)
# Visualisation du plan de croisements hybrides :
table(yield_data$parent_A, yield_data$parent_B)
# Visualisation des pedigrees parentaux :
View(ped_A)
View(ped_B)
# Calcul des matrices A de parente genealogique (matrices de variance-covariance des valeurs additives)
A.mat_A <- kinship(id=ped_A$individual, momid=ped_A$mother, dadid=ped_A$father)
A.mat_B <- kinship(id=ped_B$individual, momid=ped_B$mother, dadid=ped_B$father)
A.mat_A
A.mat_B
# Visualisation des matrices d'incidence des effets aleatoires du modele mixte (associant les observations aux parents correspondants) :
View(Z.mat_A)
View(Z.mat_B)
# Analyse du modele lineaire mixte avec la methodologie BLUP : ----------
analyse<-remlf90(fixed = RENDEMENT~REP,
generic = list(parent_A= list(Z.mat_A, A.mat_A),
parent_B= list(Z.mat_B, A.mat_B)),
data=yield_data)
# Variances estimees (par REML) et BLUE des effets fixes : ----------------
summary(analyse)
# BLUP des effets aleatoires : -------------------
ranef(analyse)
# Residus:
residuals(analyse)