Ich habe viel über quantitative Genetik und das G- (und B-) gelesen. Matrix in letzter Zeit. Ich verstehe jetzt das Prinzip hinter der Durchführung der Analyse, bin mir aber immer noch nicht sicher, wie ich das machen soll. Ich möchte es mit einigen Dummy / alten Daten in R ausprobieren können, um zu sehen, wie es gemacht wird.
Stellen wir uns vor, ich hätte 5 Merkmale von Drosophila gemessen (Flügellänge, Lebensdauer, Augenpigmentierung, Borstenzahl und Fitness). Könnte ich aus diesen Daten eine G-Matrix für die Population erstellen und auch eine B-Matrix erhalten, um die Auswahl der Merkmale zu messen?
Ziele der post:
1) Welche Informationen (Merkmalsmessungen, Fitness-Scores usw.) werden benötigt, um G- und B-Matrizen zu konstruieren?
2) Ich möchte Print- oder Online-Material finden, das mich bei der tatsächlichen Implementierung dieser Methode unterstützt. Es scheint, als gäbe es eine Menge Papiere, die sagen, dass G-Matrizen großartig sind, aber niemand sagt tatsächlich, wie man sie im wirklichen Leben macht …
Kommentare
- Ihr Link spricht nur über G-Matrix. Ich weiß ' nicht, was eine B-Matrix ist. Haben Sie einen Link, der erklärt, was eine B-Matrix ist? Thks
- @ Remi.b Die b-Matrix ist eine Submatrix innerhalb der g-Matrix (die g-Matrix besteht aus vier Submatrizen, Gm [männliche genetische Varianz und Kovarianz] Gf auch für weibliche, B. (und B transponiert) mit der geschlechtsübergreifenden genetischen Kovarianz
- Eine kurze Beschreibung einer G-Matrix finden Sie in dieser Frage
Antwort
Um die G-Matrix zu erstellen, benötigen Sie additive genetische Varianzen und Kovarianzen für alle Merkmale Normalerweise benötigen Sie Ergebnisse aus Zuchtexperimenten (z. B. phänotypische Daten von Nachkommen mittlerer Eltern), mit denen Sie Regressionen von Eltern und Nachkommen durchführen können. Sie kennen keine guten Online-Quellen, sehen jedoch Balding et al . 2007 S. 534ff für einige Informationen. Ich habe Methoden gesehen, die behaupten, dass die G-Matrix direkt aus phänotypischen Daten von nicht verwandten Personen geschätzt werden kann (z. B. Zintzaras 2011 ) oder aus genomischen Informationen, z. B. SNPs ( Vattikuti et al. 2013 ), sind aber mit diesen nicht vertraut und wissen nicht, wie zuverlässig sie sind.
Ein klarer Hintergrund für die Verwendung gemischter Modelle zur Schätzung der G-Matrix, einschließlich Beispiele / Tutorials, kann sein gefunden in Wilson et al. (2009) .
Oder hatten Sie etwas anderes / etwas Spezifischeres im Sinn?
Kommentare
- Ich denke, das hat für mich zwei Aspekte. Erstens möchte ich ' wissen, wie sie gemacht werden können. Zweitens versuche ich herauszufinden, ob ich sie mithilfe von Merkmalswerten aus hemiklonalen Linien von Drosophila durchführen kann, sodass ich für jeden Haplotyp geschlechtsspezifische Merkmalswerte erhalte und daher eine B-Matrix erstellen kann.
- Nun, das sollten Sie sein In der Lage, genetische Varianzen aus hemiklonalen Linien zu erhalten, müssen Sie sorgfältig überlegen, wie diese genau berechnet werden und wie hoch die Erblichkeit ist. Was meinst du mit: " Erstens möchte ich ' wissen, wie sie gemacht werden können ". Was enthalten die Matrizen, wie können die Regressionen technisch durchgeführt werden oder etwas anderes? Ich habe vermutet, dass Sie nach etwas Spezifischerem suchen, aber Sie sollten die Frage aktualisieren, um sie weniger unklar zu machen.
- Haben Sie sich auch Tiermodelle (statistische gemischte Modelle) angesehen? Wo kann der gesamte Stammbaum verwendet werden, um Komponenten der G-Matrix zu schätzen?
- was ich mit " meine, wie sie durchgeführt werden können " ist, welche Art von Daten ich brauche, was gemessen werden muss, wie es bereits in der Frage
- @GriffinEvo steht. Ich denke, das ist mir unklar. Im einfachen Fall benötigen Sie für eine G-Matrix phänotypische Daten zu den interessierenden Merkmalen und eine bekannte Beziehung zwischen Individuen (z. B. Eltern-Nachkommen). Ich habe dies auch in meiner Antwort geschrieben, aber anscheinend suchen Sie nach etwas anderem. Um z.B. Umweltfaktoren, Geschlecht oder ein bekannter Stammbaum Sie benötigen ein komplexeres statistisches Modell, z. Tiermodelle . Ich habe meine Antwort mit einem Papier aktualisiert, das möglicherweise von Nutzen ist.