遺伝率用データをシミュレーションする(量的形質)

• 座位数、その強さ、環境要因の強さなどを定めて、データをシミュレーション作成する
• 狭義遺伝率は各座位の相加モデルでの寄与分を考え、また、座位間の相互作用を考えず、すべての座位について相加モデルを仮定した場合の、「座位が相加的に説明する分散」で計算するものである

# No. loci
n.marker <- 100
# population size
N <- 10^5
# Genotype matrix
g <- matrix(0,N,n.marker)
# allele freq of markers
f <- 0.1 + runif(n.marker) * 0.4
# HWE and random genotype generation
for(i in 1:n.marker){
	g[,i] <- sample(0:2,N,replace=TRUE,prob=c(f[i]^2,2*f[i]*(1-f[i]),(1-f[i])^2))
}
# Risk of each marker's allele
r <- rnorm(n.marker)
# Total genetic risk when addtive model
R <- rep(0,N)
for(i in 1:n.marker){
	R[which(g[,i]==1)] <- R[which(g[,i]==1)] + r[i]
	R[which(g[,i]==2)] <- R[which(g[,i]==2)] + r[i]*2

}
# narrow-sense heritability
h <- 0.7
# environmental variance 
eV <- (1-h)/h * var(R)
# sum of genetic and environmental risks
R. <- R + rnorm(N,0,sqrt(eV))
# phenotype is R. itself
pheno <- R.

# narrow-sense heritability
h1 <- var(R)/var(pheno)
h1

> h1
[1] 0.70115