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try od package

2018-01-03
  • od包是一个可以给出数量遗传学优化试验设计的包。试着通过实例来理解背后的设计原理。

windows包没有自带数据，从linux包中把数据提出来。

关于od包背后的设计原理，参考作者的博士论文：On The Optimal Design of Experiments Under the Linear Mixed Model。

1. 加载数据文件

genex是一个作物遗传改良的实验数据，包括213个品种。实验设计为部分重复设计，包括2个Block,每个block内有48行×3列。部分品种有2次实验记录。 genex.Ainv 包括了213个品种间的加性遗传相关矩阵。注意od包要求genex.Ainv数据框包括一个属性rowNames,存储row列中整数对应的品种名。

require(data.table)
## Loading required package: data.table
genex <- fread(file="datasets/genex.csv",stringsAsFactors = TRUE)
genex[,":="(Row=as.factor(Row),Block=as.factor(Block),Column=as.factor(Column))]
genex.Ainv <- fread(file="datasets/genex.Ainv.csv",stringsAsFactors = TRUE)
genex.Ainv.rowNames <- fread(file="datasets/genex.Ainv.rowNames.csv",sep=",",stringsAsFactors = FALSE,header = FALSE)
attr(genex.Ainv,which = "rowNames") <- genex.Ainv.rowNames$V1
require(od)
genex.G <- od.init(`ped(Entry)` = 1, `ide(Entry)` = 0.1, Block = 0.1,Column = 0.4, Row = 0.2)
genex.R <- od.init(`Column:Row|Column` = 0.2, `Column:Row|Row` = 0.5)
genex.od <- od(random = ~ped(Entry) + ide(Entry) + Block + Column + Row, 
               rcov = ~ar1(Column):ar1(Row), 
               permute = ~ped(Entry) |ide(Entry),
               swap = ~Block, Gstart = genex.G, 
               Rstart = genex.R,
               ginv = list(Entry = genex.Ainv), 
               geneticEffects = "total",
               search = "tabu", 
               maxit = 5, 
               data = genex)
save.image()
genex.od$design