独热编码向量怎么用于rrblup预测()
时间: 2024-01-07 18:03:20 浏览: 29
在使用独热编码向量进行 `rrBLUP` 预测时,需要先将独热编码向量转换为基因型矩阵或等位基因频率矩阵。以下是将独热编码向量转换为基因型矩阵的示例代码:
```
# 假设独热编码向量为 snp
snp <- c(1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0)
# 将独热编码向量转换为基因型矩阵
genotype_matrix <- matrix(nrow = length(snp) / 2, ncol = 2)
genotype_matrix[, 1] <- snp[c(TRUE, FALSE)]
genotype_matrix[, 2] <- snp[c(FALSE, TRUE)]
```
在以上代码中,我们先创建了一个空的基因型矩阵 `genotype_matrix`,然后将独热编码向量中的奇数位置和偶数位置分别放入基因型矩阵的第一列和第二列中。这样就得到了一个基因型矩阵,可以作为 `rrBLUP` 的输入数据。
接下来,可以使用 `rrBLUP` 的 `mixed.solve()` 函数进行预测:
```
# 假设已经有了响应变量 y 和基因型矩阵 genotype_matrix
library(rrBLUP)
model <- mixed.solve(y ~ 1 + A, data = data.frame(y = y, A = genotype_matrix))
```
在以上代码中,我们使用 `mixed.solve()` 函数拟合了一个线性混合模型,其中响应变量为 `y`,固定效应为截距项,随机效应为基因型矩阵 `genotype_matrix`。通过该模型,可以进行基于基因型数据的 `rrBLUP` 预测。
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