基于Sommer的杂交植物基因组预测中PEV计算问题咨询

首先明确：在你的模型Y~ GCA1 + GCA2 + SCA中，GCA1、GCA2、SCA这三个随机效应是相互独立的（模型构建时使用的亲缘矩阵彼此独立，SCA的克罗内克积矩阵也与两个GCA矩阵无关联），因此总遗传效应（GCA1+GCA2+SCA）的预测误差方差（PEV）等于各效应PEV的总和。

具体操作步骤：

• 提取每个效应的PEV（注意：你之前用sqrt()得到的是PEV的平方根，即预测标准误，计算总PEV时需要先取平方还原）：
  • GCA1的PEV：diag(ans$PEV.u.hat$GCA1)
  • GCA2的PEV：diag(ans$PEV.u.hat$GCA2)
  • SCA的PEV：diag(ans$PEV.u.hat$SCA)
• 按杂交种对应位置，将三个PEV相加，得到每个杂交种总遗传效应的PEV：

  # 确保三个效应的PEV向量顺序与杂交种顺序完全匹配
  total_pev <- diag(ans$PEV.u.hat$GCA1) + diag(ans$PEV.u.hat$GCA2) + diag(ans$PEV.u.hat$SCA)
  

• 如果需要总效应的预测标准误，再对总PEV开平方：

  total_se <- sqrt(total_pev)
  

关键说明 #

• 该方法的核心前提是三个随机效应在模型中设定为独立，这是杂交种GCA-SCA模型的常规设定，完全符合你用两个亲本亲缘矩阵和克罗内克积矩阵构建模型的逻辑。
• 操作时务必确认三个效应的PEV向量顺序与杂交种的排列顺序一致，避免错位计算。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Balbine ROUSSEL