有些性状可以重复测量，例如身高，可以每隔半年测一次，也可以每天测一次，只要你不嫌烦这类多次测量的性状称为动态性状，也称经向性状（longitudinal traits）。动态性状在统计处理时以自身为对照，利于减少环境误差、提高统计效率（power）。畜禽遗传评估时经常遇到动态性状，例如奶牛产奶量、蛋鸡产蛋数、山羊绒长度、猪剩余饲料消耗、肉鸡体重。畜禽育种工作者的梦想就是改变这些重要经济性状的动态生长曲线。目前，随机回归模型结合BLUP法是成就育种工作者梦想的可行选择。

畜禽选育多针对复合性状，所以生产中很少用到单性状随机回归模型。两性状随机回归模型与多性状随机回归模型设置基本相同。下面列出wombat两性状随机回归语句，

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ANAL MRR  2  #设置分析模型 UNI=单性状，MUV=多性状，RR=随机回归，MRR=多性状。。。
PEDS R_bw.ped  #系谱文件
DATA enew.dat GRP  # 数据文件，GRP代表打包格式
TRNOS   1 2   # 性状编号
 traitno
 animal        #个体号，wombat要求个体号为数字形式
 year             #批次  
 NAMES ew en  #性状，指定ew和en两性状
 age  66     #测定性状时年龄
 sub 5555555  #个体号，用于永久环境分析
END        #以上为数据描述

MODEL
 FIX year   #固定效应
 cov afe(1) 2  #协变量
 COV age(2,leg)  #以二阶legendre多项式为协变量
 RRC age
 RAN animal(4,leg)  nrm  #设定加性遗传，四阶leg
 RAN sub(4,leg) ide    #设定永久环境
 trait  ew  1
 trait  en  2
END MOD
VAR animal 8 1   #设定加性遗传协方差矩阵初始值
8 1 1 1 1 1 1 1
7 1 1 1 1 1 1
6 1 1 1 1 1
5 1 1 1 1
2 1 1 1
16 1 1
2 1
2
VAR sub 8 2
8 1 1 1 1 1 1 1
7 1 1 1 1 1 1
6 1 1 1 1 1
5 1 1 1 1
2 1 1 1
12 1 1
2 1
2

VAR residual 1 HET 3  #设定残差初始值
32    32    0.5    0.13    2.5
33    36    5.3    0.31    2.9
37    40    3.6    -0.2    3.9

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选择wombat只是个人喜好。

单性状随机回归可以参考华南农业大学林老师博客：http://blog.sciencenet.cn/blog-1114360-830095.html

博主联系方式：guojun.yz@gmail.com