

ステップワイズ法によるQTL解析を行うときに以下のエラーが出てしまいます。

[code]

    No default penalties available for cross type bcsft
    
[/code]

cross type bcsftでモデルを構築するにはどうすればよいのでしょうか。  
調べてみましたがわかりませんでした。よろしくお願いいたします。

> mapFunc <\- "kosambi"  
>  data <\- read.cross("csvr", >file="Bc1F4.csv", estimate.map=T,
> >map.function=mapFunc, BC.gen=1, F.gen=4)  
>  \--Read the following data:  
>  114 individuals  
>  23 markers  
>  73 phenotypes  
>  \--Estimating genetic map  
>  \--Cross type: bcsft  
>  data.sim <\- sim.geno(data,step=5, >n.draws=128, map.function=mapFunc)  
>  gr.sw <\- >stepwiseqtl(data.sim,pheno.col="gr", max.qtl=2)  
>  stepwiseqtl(data.sim, pheno.col = "gr", max.qtl = 2) でエラー:  
>  No default penalties available for cross type bcsft


CC BY-SA 4.0
2021-09-22T16:19:26.010
82643
2021-09-27T03:18:24.797
2021-09-22T16:26:26.470
3060
48327
question
r
ステップワイズ法によるBCsFt集団のQTL解析


ゲノム解析?の分野には全く詳しくないので, あくまでプログラミングの範疇で (エラーが出ないかどうか) の回答になります:

こちらでは提示されたコードを再現できない (参照されているデータがない, そもそもRの構文的におかしい箇所がある) ので,
想像で補った以下のコードを試したところ, 最後に同様のエラーが発生しました.

[code]

    require(qtl)
    mapFunc <- "kosambi"
    datweb <- read.cross("csv", "https://rqtl.org/sampledata", "listeria.csv", estimate.map=T, map.function=mapFunc, BC.gen = T, F.gen = 4)
    data.sim <- sim.geno(datweb, step=5, n.draws=128, map.function = mapFunc)
    gr.sw <- stepwiseqtl(data.sim, pheno.col = 1, max.qtl = 2)
    
[/code]

エラーメッセージに書かれているように, penalties を設定したところエラーが出なくなりました. ただしQTL解析のことはわかりませんので,
この値が適切なのかは私にはわかりません.

[code]

    gr.sw <- stepwiseqtl(data.sim, pheno.col = 1, max.qtl = 2, penalties = 1:3)
    
[/code]


CC BY-SA 4.0
2021-09-27T03:18:24.797
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2021-09-27T03:18:24.797
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answer