Here we use the str() function in A

Here we use the str() function in ASReml to indicate that the terms inside the parentheses use the same Z matrix to relate observations to parameter values. In this case, we specify two model terms, pig and dam, that share a common structure. Since we have specified both of these terms as pedigree-associated factors using the !P qualifier in the field definitions, ASReml associates both of these terms with the pedigree information we supplied. That information, in turn, is used to model the variance-covariance structure of the pig and dam effects based on the additive genetic relationship matrix. In the previous model, where we just specified pig alone as a random pedigree-associated effect, we also estimated both progeny and dam breeding values as random effects from a common distribution. What is new here is that we are separating the effects of each pig into its own direct genetic effect on weaning weight and also into a maternal genetic effect (if it was female and was a mother to some phenotyped offspring), where the variancecovariance structure of the effects is proportional to the A matrix. In other words, we are modeling both the breeding value of the pig itself and the effect of its mother on its weight, where both effects have covariances among individuals determined by their coancestries.

結果 (中文) 1:

在这里我们使用 str() 函数在 ASReml 来指示的条款在括号内使用相同的 Z 矩阵来涉及到参数值的观测。在这种情况下，我们指定两个模型术语、 猪和大坝，共享一个共同的结构。由于我们有指定这两个术语作为使用的谱系相关因素 ！P 中的字段定义的限定符，ASReml 与我们提供的系谱资料关联这两个术语。反过来，这些信息，用于基于加性遗传关系矩阵的猪和坝影响的方差-协方差结构模型。在先前的模型，在那里我们只是指定猪单独作为随机的谱系关联效应，我们也估计后代和育种值作为从一种公共分配随机效应的大坝。在这里新的是我们分离的每头猪的影响，到对断奶体重自己直接遗传效应和母体遗传效应的影响 （如果它是女性，一位母亲给一些从中的后代），也影响的 variancecovariance 结构是 A 矩阵成正比。换句话说，我们正在建模育种值的猪本身和它的母亲对它的重量，这两个影响有由其 coancestries 的个人之间的协方差的影响。

結果 (中文) 2:

在这里，我们使用STR（）函数ASReml以指示该括号内的各项使用相同的z矩阵对涉及的观测到的参数值。在这种情况下，我们指定了两个模型计算，猪坝，共享一个共同的结构。既然我们已经指定了这些条款，并使用字段定义P！预选赛谱系相关因素的影响，ASReml关联这两个方面与我们提供的谱系信息。这些信息又被用于基于添加剂亲缘关系矩阵的猪，大坝的影响方差 - 协方差结构模型。在以前的模式，在这里我们只是指定单独的猪作为随机谱系相关影响，我们估计也都后代和大坝育种值从一个共同的分布的随机效应。什么是新来的是，我们对断奶体重，还融入了母体遗传效应分离每头猪到它自己的直接遗传效应的影响（如果是女性，是一个母亲对一些表型的后代），其中的variancecovariance结构的影响正比于A矩阵。换句话说，我们正在建模两个猪本身的育种值和其母亲的它的权重，其中这两种效应都可以通过coancestries确定个体之间的协方差的影响。

結果 (中文) 3:

这里我们使用ASReml的str()函数来表示，在括号内的项使用相同的Z矩阵与观测到的参数值。在这种情况下，我们指定两个模型条款，猪和水坝，共享一个共同的结构。由于我们指定了这两个术语作为系谱相关因素！在字段定义P限定，ASReml将这些条款都与我们提供的系谱信息。这些信息，反过来，是用来模拟的方差-协方差结构的猪和大坝的影响的基础上加性遗传关系矩阵。在以前的模型中，我们只指定猪作为一个随机谱系相关的影响，我们也估计后代和大坝育种值作为随机效应，从一个共同的分布。什么是新来的，我们将每头猪的影响纳入自己的直接遗传效应对断奶体重也为母体遗传效应（如果是女性，一个母亲的一些表型的后代），其中影响的方差-协方差矩阵结构的比例。换句话说，我们都是猪的育种价值本身及其母亲对其体重的影响建模，其中有影响的coancestries确定个体间的协方差。