Snp（agct）形式，3个品种，每个品种8个snp，独热编码后用rrblup进行预测（R语言）

在R语言中，可以使用`rrBLUP`包进行基因组选择的预测。假设我们有一个包含3个品种、每个品种包含8个SNP的基因型数据，格式为Snp(agct)，其中1表示该位点为变异位点，0表示该位点为野生位点。现在需要将基因型数据进行独热编码，并使用`rrBLUP`包进行预测。以下是一个示例代码：

# 加载rrBLUP包
library(rrBLUP)

# 创建基因型数据
genotype <- matrix(c(
  1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0,
  0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1,
  1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0
), nrow = 3, byrow = TRUE)

# 将基因型数据进行独热编码
genotype_one_hot <- apply(genotype, 2, function(x) ifelse(x == 1, "A", "B"))
genotype_one_hot <- data.frame(genotype_one_hot)
genotype_one_hot <- model.matrix(~., data = genotype_one_hot)[,-1]

# 创建表型数据
phenotype <- c(1.2, 0.8, 1.5)

# 进行基因组选择的预测
model <- kin.blup(phenotype ~ genotype_one_hot, K = kinship(genotype_one_hot))
prediction <- predict(model, genotype_one_hot)

以上代码中，首先需要加载`rrBLUP`包。然后，创建一个包含基因型数据的矩阵`genotype`，其中1表示该位点为变异位点，0表示该位点为野生位点。接着，将基因型数据进行独热编码，并保存在`genotype_one_hot`变量中，同时创建一个包含表型数据的向量`phenotype`。最后，使用`kin.blup()`函数建立基因组选择模型，并使用`predict()`函数对基因型数据进行预测，预测结果保存在`prediction`变量中。