请问怎么用R语言计算动物的遗传力？
怎么正确利用有限的指标去构建要计算的动物模型公式？
动物的遗传力是一个重要的遗传参数，可以用于评估家畜良种的选育效果。R语言是一个广泛应用于统计分析和计算生物学的编程语言，可以用来计算动物的遗传力。
下面是一个基本的使用步骤：
数据准备：需要先准备好家畜个体的性状数据和遗传信息数据，一般包括个体的性状值和亲缘关系信息（如父子关系、母子关系、同胞关系等）。这些数据可以通过现场调查或者基因分析等手段获取，存储在电子表格或者数据库中。
安装R包：遗传力计算需要使用R的一些遗传学相关的包，如 "rrBLUP"、 "pedigree" 等。可以通过命令行输入 install.packages("包名") 安装。
导入数据：使用 R 的数据读取函数（如read.csv）导入数据到 R 环境中。
计算遗传力：使用 "rrBLUP" 包中的函数 "animal.model"，结合亲缘关系信息和性状值，计算出个体的遗传力值。
下面是一个简单的代码示例：
# 导入数据
my_data <- read.csv("my_data.csv")
# 安装和加载rrBLUP包
install.packages("rrBLUP")
library(rrBLUP)
# 进行遗传力计算
my_model <- animal.model(y = my_data$trait_value, Ainv = my_data$invA, data = my_data$pedigree)
my_blup <- summary(my_model)
my_heritability <- my_blup$varA / (my_blup$varA + my_blup$varE) # 获得遗传力值
其中，my_data.csv 是包含了 "trait_value"、"invA" 和 "pedigree" 列的电子表格，分别存储了个体性状值、亲缘关系矩阵逆和基础数据。计算完毕后，my_heritability 就是所求的动物遗传力值。
需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中，还需要根据具体情况进行适当的参数设置和计算方法选择。
构建动物模型公式是计算动物遗传力的关键。在有限的指标条件下，我们需要选择最能代表真实遗传情况的指标，构建出合理有效的动物模型公式。
以下是一些常用的流程和细节：
确定性状（指标）：选择具有经济价值或遗传相关性较高的性状作为指标。例如，牛只的产奶量、肉鸡的体重、绵羊的体高等。
数据收集：从养殖场或实验室中获得对应的个体数据，包括性状和基因信息。
数据清理和预处理：对数据进行去重、缺失值填充、异常值处理等预处理工作，确保数据质量和完整性。
构建亲缘关系矩阵：通过基因分析或养殖记录等手段计算个体之间的亲缘关系矩阵，用于后续模型计算。
选择模型类型：基于数据特点和模型目的选择适合的遗传模型类型。常见的包括加性模型、多效应模型、协方差模型等。
建立动物模型公式：根据性状及其遗传相关性、亲缘关系矩阵、模型类型等因素，构建动物模型公式，代表个体间遗传变异的大小。
模型拟合和计算：利用统计软件（如 R、SPSS 等）对动物模型公式进行拟合和计算，得到个体的遗传力值和遗传趋势。
在实际操作中，还需特别注意以下几点：
根据数据情况进行变量筛选和处理，避免指标纠缠、多重比较等问题；
尽量使用较为全面的亲缘信息，避免遗漏关键个体；
根据模型的可解释性和调整能力，进行模型选择和优化；
利用模型输出的遗传力值，及时调整选育策略并进行模型效果验证，提高模型实际应用价值。
1.估计遗传参数： 估计性状的遗传方差和相关性，以及遗传方差占总方差的比例，这些可以使用线性混合模型进行估计。
2.构建动物模型： 建立考虑固定效应和随机效应的线性混合模型，包括包括遗传和残差效应。
3.估计遗传力： 根据模型参数，计算个体的遗传值，并计算遗传力，遗传力表示个体表现的遗传贡献占总方差的比例。
用lme4，dplyr，tidyr 和 ggplot2包就行