数据：tree.rda

利用同一数据，演示不同软件包：lme4、nlme、MCMCglmm和asreml估计BLUE值和BLUP值的代码。

固定效应：Block

随机效应：Family

代码：

###############lme4中运行blue和blup的方法###############

load("tree.rda")

library(lme4)

df-lme <- lmer(Height~1+Block+(1|Family),data=tree)

print(df_lme)

anova(df_lme)  ####求方差

ranef(df_lme)  ####求随机效应的BLUP值

fixef(df_lme)  ####求固定效应的BLUE值

####################nlme包中运行的blue和blup值#######################

library(nlme)

df_nlme <- lme(Height~1+Block,random = ~1|Family,data=tree)

print(df_nlme)

anova(df_nlme)

random.effects(df_nlme)

fixed.effects(df_nlme)

###############以上是mcmc包的结果，结果好像不符合blup和blue值###################

library(MCMCglmm)

df_mcmc <- MCMCglmm::MCMCglmm(Height~1+Block,random=~Family,pr = T,family = 'gaussian',data=tree)

summary(df_mcmc)

posterior.mode(df_mcmc$VCV)

posterior.mode(df_mcmc$Sol)

#######################以上是asreml软件包计算的结果###########

library(asreml)

df_asreml <- asreml(Height ~1+Block,random =~ Family,data = tree)

summary(df_asreml)$varcomp

wald(df_asreml)

coef(df_asreml)

参考资料：

童春发. 林木遗传模型统计分析及R语言实现[M]. 科学出版社, 2014.

林元震. R与ASReml-R统计分析教程[M]. 中国林业出版社, 2014.