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通过基因组选择预测杂交水稻的表现(数据挖掘)
邓飞 2019-6-5 20:20
基因组选择, 预测杂种优势, 在水稻可以用, 在玉米, 高粱中也可以用, 在动物选择配套系时也可以用, 根据加性效应和非加性效应进行预测. 前景广阔. 这篇文章的作者, 有很多大牛, 徐世忠老师, 专门做算法的, 张启发老师, 水稻大牛, 文章本身没有数据源, 使用已有数据, 去挖掘信息, 这才是数据分析师应该有的范… 1. 参考文 ...
个人分类: 农学统计|1579 次阅读|没有评论
混合线性模型如何检测固定因子和随机因子的显著性以及计算R2
热度 1 邓飞 2019-5-11 19:46
很多朋友写信问我, 像要知道固定因子的显著性和随机因子的显著性如何计算,他们使用的是 lme4 这个R包, 但是这个包使用anova时没有P值,还要手动计算, 随机因子也需要自己计算loglikehood值, 然后使用LRT的卡方检验进行显著性检验, 其实lme4包有扩展的包可以非常友好的做这件事情. 1. 载入数据和软件包 ###载入软件包和 ...
个人分类: 农学统计|3875 次阅读|1 个评论 热度 1
R 语言如何提取日期中的年份-月份-季节-天
邓飞 2019-5-7 20:38
R语言中如何根据日期数据, 提取年份, 月份, 天数, 季度. 年份和月份可以根据分隔符提取, 季度可以写一个函数提取, R汇总有更好的解决方法, 使用lubridate包可以很容易的进行提取, 提取方法: 年份 : year(datae) 月份 : month(datae) 日期 : day(datae) 季节 : quarter(datae) ̴ ...
个人分类: 农学统计|8081 次阅读|没有评论
blupf90根据G矩阵和H矩阵构建PCA分析以及与Plink以及GCTA的结果对比
邓飞 2019-4-28 18:02
模拟一套数据, 5个世代, 最后三代有基因型数据, 每个世代400个个体, SNP为50K 1. blupf90构建G矩阵的PCA blupf90如果想要进行GBLUP分析, 不写系谱信息即可, 示例par文件: DATAFILE dat_f90.txt TRAITS 10 # This is column 10 (phenotype) from QMSim data file FIELDS_PASSED TO OU ...
个人分类: 农学统计|1953 次阅读|没有评论
如何高效的在服务器和本地进行上传和下载文件
邓飞 2019-4-16 18:30
昨天, 师弟告诉我可以在xshell中使用sz进行下载, 想要上传的话用rz就行了. 然后我竟然没有听过. 学习最好的方法就是写一篇博客, 比如这篇. 1. 从putty到xshell 最开始, 是使用putty进行的服务器连接,痛点在于多窗口要开多个putty,切换麻烦。 xshell其实是有社区版的,注册一下就可以免费下载使用,xshell的 ...
个人分类: 农学统计|2854 次阅读|没有评论
如何对数据进行汇总统计(R语言)
邓飞 2018-10-30 21:11
1 模拟数据 这里模拟了4个因子,5个观测值的数据框, 主要介绍了一下几种方法的汇总统计: 1, 单变量~单因子,单个个统计量, 这里使用平均数mean 2 单变量~单因子,多个个统计量, 这里使用自定义的函数func 3 单变量 ~ 多因子, 单个个统计量 4 多变量~单因子 5 多变量~多因子 1.1 模拟数据代码 dat = data.frame( ...
个人分类: 农学统计|5316 次阅读|没有评论
R语言混合线性模型包代码演示
邓飞 2018-10-25 19:55
之前翻译了一篇博文 R中的线性混合模型介绍(翻译博客) , 但是里面的示例代码显示不友好, 今天重新整理. 数据来源: MASS软件包的oats数据 oats数据, 这是一个燕麦的裂区试验数据, 主区是品种, 裂区是施肥N, 重复是B区组, 观测值是产量Y The yield of oats from a split-plot field trial using three varieties and f ...
个人分类: 农学统计|5680 次阅读|没有评论
如何使用R语言做Biplot双标图
邓飞 2018-9-28 19:41
双标图在品种鉴定中比较常用, 下面介绍如何使用R语言进行GGE双标图的绘制. 介绍GGEBiplotGUI软件包的使用 示例数据 处理步骤 如何没有按照GGEBiplotGUI, 那么通过install.packages命令进行安装 整理数据, 列为地点, 行为品种 导入数据, 行名为品种名, 列名为地点(行头), 第一列为第一个地点的产量 使 ...
个人分类: 农学统计|6041 次阅读|没有评论

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