GEV_03_GENETIC-GENOMIC MODELS_COMPLETE OR MISSING GENOTYPES_October-31-2014_a November 2, 2014
INPUT DATA FILE

Obs animal sire dam afa afb sfa sfb dfa dfb mgsfa mgsfb mgdfa mgdfb sex bw ww snp01 snp02 snp03 snp04 snp05 snp06 snp07 snp08 snp09 snp10 snp11 snp12 snp13 snp14 snp15 snp16 snp17 snp18 snp19 snp20 snp21 snp22 snp23 snp24 snp25 snp26 snp27 snp28 snp29 snp30 snp31 snp32 snp33 snp34 snp35 snp36 snp37 snp38 snp39 snp40 snp41 snp42 snp43 snp44 snp45 snp46 snp47 snp48 snp49 snp50 snp51 snp52 snp53 snp54 snp55 snp56 snp57 snp58 snp59 snp60
1 1 0 0 1.000 0.000 1.00 0.00 1.00 0.00 1 0 1.0 0.0 1 33 289 2 1 1 2 1 1 2 2 0 1 1 1 0 1 2 1 2 0 2 2 0 2 2 0 1 0 0 0 1 0 2 1 0 1 0 1 1 2 2 1 0 2 1 1 0 1 2 1 1 1 0 2 0 2 0 0 0 0 2 2
2 2 0 0 0.000 1.000 0.00 1.00 0.00 1.00 0 1 0.0 1.0 2 29 245 0 1 2 0 0 1 2 2 1 2 2 0 1 2 1 1 2 1 0 2 0 2 2 2 1 1 1 2 2 1 2 2 1 1 0 1 1 1 2 2 2 1 2 0 1 0 0 2 0 2 2 1 1 0 0 1 0 1 2 1
3 3 0 2 0.500 0.500 1.00 0.00 0.00 1.00 0 1 0.0 1.0 2 32 256 1 2 0 0 1 1 1 2 2 2 1 0 1 0 2 1 2 1 2 2 0 2 2 0 1 1 0 2 1 1 2 2 1 0 0 0 2 0 1 2 0 1 1 0 0 2 1 2 2 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 2
4 4 1 0 0.500 0.500 1.00 0.00 0.00 1.00 0 1 0.0 1.0 2 30 261 1 2 0 0 0 2 2 0 0 2 1 2 0 1 1 0 2 2 1 0 0 1 1 1 1 1 0 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 0 2 2 0 1 2 0 1 1 1 2 2 1 2 1 0 1 0 1 0 1 2 1
5 5 1 2 0.500 0.500 1.00 0.00 0.00 1.00 0 1 0.0 1.0 1 38 292 1 2 0 1 1 1 1 1 1 2 2 2 0 1 1 1 2 0 2 2 0 2 1 1 0 0 1 1 0 0 2 2 0 0 0 2 2 2 2 1 2 2 2 0 0 0 2 2 1 2 0 1 0 1 0 1 0 2 2 1
6 6 1 3 0.750 0.250 1.00 0.00 0.50 0.50 1 0 0.0 1.0 1 35 286 2 1 2 2 1 2 2 1 1 2 1 1 2 0 2 0 2 1 0 1 0 1 2 2 0 0 0 2 1 0 2 2 1 1 1 0 2 0 1 1 0 2 1 0 0 1 2 1 1 2 1 1 1 2 0 1 0 1 2 1
7 7 0 3 0.250 0.750 0.00 1.00 0.50 0.50 1 0 0.0 1.0 1 28 272 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8 8 1 4 0.750 0.250 1.00 0.00 0.50 0.50 1 0 0.0 1.0 2 31 264 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9 9 5 8 0.625 0.375 0.50 0.50 0.75 0.25 1 0 0.5 0.5 2 30 270 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10 10 5 3 0.500 0.500 0.50 0.50 0.50 0.50 1 0 0.0 1.0 1 33 278 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11 11 6 0 0.375 0.625 0.75 0.25 0.00 1.00 0 1 0.0 1.0 2 27 259 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12 12 6 2 0.375 0.625 0.75 0.25 0.00 1.00 0 1 0.0 1.0 1 32 280 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .


GEV_03_GENETIC-GENOMIC MODELS_COMPLETE OR MISSING GENOTYPES_October-31-2014_a November 2, 2014
Model_32_Animal_GEV_03_1T_[0,1,2]60SNP_Random_PredMissGenot_NoPol_October-31-2014_a November 2, 2014

GENETIC AND GENOMIC EVALUATION NOTES

CHAPTER GEV_03 ALL MODELS

MULTIPLE TRAIT GENETIC AND GENOMIC MODELS WITH:

1) UNEQUAL RESIDUAL, ADDITIVE GENETIC, AND NONADDITIVE GENETIC COVARIANCE MATRICES ACROSS BREED GROUPS

2) EQUAL RESIDUAL COVARIANCE MATRIX, UNEQUAL ADDITIVE AND NONADDITIVE GENETIC COVARIANCE MATRICES

3) EQUAL RESIDUAL AND ADDITIVE GENETIC COVARIANCE MATRICES, UNEQUAL NONADDITIVE GENETIC COVARIANCE MATRICES

4) EQUAL RESIDUAL AND ADDITIVE GENETIC COVARIANCE MATRICES, NO RANDOM NONADDITIVE GENETIC EFFECTS

Mauricio A. Elzo, University of Florida, maelzo@ufl.edu

Read input dataset (SAS file)

datmat = matrix of input data

datmat
  COL1 COL2 COL3 COL4 COL5 COL6 COL7 COL8 COL9 COL10 COL11 COL12 COL13 COL14 COL15 COL16 COL17 COL18 COL19 COL20 COL21 COL22 COL23 COL24 COL25 COL26 COL27 COL28 COL29 COL30 COL31 COL32 COL33 COL34 COL35 COL36 COL37 COL38 COL39 COL40 COL41 COL42 COL43 COL44 COL45 COL46 COL47 COL48 COL49 COL50 COL51 COL52 COL53 COL54 COL55 COL56 COL57 COL58 COL59 COL60 COL61 COL62 COL63 COL64 COL65 COL66 COL67 COL68 COL69 COL70 COL71 COL72 COL73 COL74 COL75 COL76
ROW1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 33 289 2 1 1 2 1 1 2 2 0 1 1 1 0 1 2 1 2 0 2 2 0 2 2 0 1 0 0 0 1 0 2 1 0 1 0 1 1 2 2 1 0 2 1 1 0 1 2 1 1 1 0 2 0 2 0 0 0 0 2 2
ROW2 2 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 2 29 245 0 1 2 0 0 1 2 2 1 2 2 0 1 2 1 1 2 1 0 2 0 2 2 2 1 1 1 2 2 1 2 2 1 1 0 1 1 1 2 2 2 1 2 0 1 0 0 2 0 2 2 1 1 0 0 1 0 1 2 1
ROW3 3 0 2 0.5 0.5 1 0 0 1 0 1 0 1 2 32 256 1 2 0 0 1 1 1 2 2 2 1 0 1 0 2 1 2 1 2 2 0 2 2 0 1 1 0 2 1 1 2 2 1 0 0 0 2 0 1 2 0 1 1 0 0 2 1 2 2 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 2
ROW4 4 1 0 0.5 0.5 1 0 0 1 0 1 0 1 2 30 261 1 2 0 0 0 2 2 0 0 2 1 2 0 1 1 0 2 2 1 0 0 1 1 1 1 1 0 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 0 2 2 0 1 2 0 1 1 1 2 2 1 2 1 0 1 0 1 0 1 2 1
ROW5 5 1 2 0.5 0.5 1 0 0 1 0 1 0 1 1 38 292 1 2 0 1 1 1 1 1 1 2 2 2 0 1 1 1 2 0 2 2 0 2 1 1 0 0 1 1 0 0 2 2 0 0 0 2 2 2 2 1 2 2 2 0 0 0 2 2 1 2 0 1 0 1 0 1 0 2 2 1
ROW6 6 1 3 0.75 0.25 1 0 0.5 0.5 1 0 0 1 1 35 286 2 1 2 2 1 2 2 1 1 2 1 1 2 0 2 0 2 1 0 1 0 1 2 2 0 0 0 2 1 0 2 2 1 1 1 0 2 0 1 1 0 2 1 0 0 1 2 1 1 2 1 1 1 2 0 1 0 1 2 1
ROW7 7 0 3 0.25 0.75 0 1 0.5 0.5 1 0 0 1 1 28 272 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
ROW8 8 1 4 0.75 0.25 1 0 0.5 0.5 1 0 0 1 2 31 264 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
ROW9 9 5 8 0.625 0.375 0.5 0.5 0.75 0.25 1 0 0.5 0.5 2 30 270 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
ROW10 10 5 3 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 1 0 0 1 1 33 278 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
ROW11 11 6 0 0.375 0.625 0.75 0.25 0 1 0 1 0 1 2 27 259 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
ROW12 12 6 2 0.375 0.625 0.75 0.25 0 1 0 1 0 1 1 32 280 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Read allele frequencies input dataset (SAS file)

ntsnp
60

snpfreq
1 0.1509
2 0.4252
3 0.1842
4 0.5314
5 0.6242
6 0.4292
7 0.2036
8 0.3518
9 0.5454
10 0.1048
11 0.3338
12 0.3284
13 0.006
14 0.502
15 0.2263
16 0.4706
17 0.0808
18 0.7216
19 0.026
20 0.3271
21 0.8718
22 0.0948
23 0.3825
24 0.0561
25 0.5401
26 0.6809
27 0.785
28 0.3758
29 0.0067
30 0.7891
31 0.0581
32 0.1429
33 0.6041
34 0.7196
35 0.9386
36 0.6335
37 0.4312
38 0.0033
39 0.2717
40 0.2203
41 0.5794
42 0.2023
43 0.5134
44 0.755
45 0.5648
46 0.518
47 0.3458
48 0.4806
49 0.3258
50 0.3117
51 0.7503
52 0.4132
53 0.743
54 0.6061
55 0.9933
56 0.7377
57 0.9399
58 0.4419
59 0.1295
60 0.0928

Enter Parameters for Current Run

Enter restronsol = 1 to impose restrictions on solutions to solve the MME, else = 0 if not

restronsol
0

No restrictions imposed on solutions to solve MME

Enter nt = Number of traits

nt
1

Enter nfixpol = Number of fixed environmental and polygenic genetic effects

nfixpol
6

Define nbr for the computation of gene content

nbr
2

Enter nrec = Number of records

nrec
12

Enter number of first non-genotyped animal (non-genotyped animals are last in the datafile)

nongenanim1
7

Enter nanim = Number of animals

nanim
12

Enter 1 if model combines additive genetic and genomic relationships, else enter 0 or -1

Enter nsnp = number of fixed marker locus genomic effects in the model

nsnp
60

Enter 1 if random marker genomic effects in the model, else enter zero

ranma
1

Enter 1 if random additive polygenic genetic effects in the model, else enter zero

addpol
0

Enter 1 if random additive genomic marker effects in the model, else enter zero

addma
0

Enter 1 if random nonadditive polygenic genetic effects in the model, else enter zero

nadpol
0

Enter 1 if zma values are [0,1,2] if zma values are [VanRaden(2009)]

zmaval
1

Enter 1 if igenomebv are to be computed, else enter zero

Enter 1 if icompmissgenot are to be computed, else enter zero

Compute nf = Number of equations for fixed effects in the MME

nf
6

Compute nma = Number of equations for marker locus additive genetic effects in the MME

nma
0

Compute nga = Number of equations for random animal additive genomic effects in the MME

nga
12

nga
12

Compute ngn = Number of equations for random polygenic nonadditive genetic effects in the MME

ngn
0

Compute neq = nf+nma+nga+ngn = total number of equations in the MME

neq
18

Define pedigf = pedigree file with breed composition of animals, sires, and dams

pedigf
1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0
2 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1
3 0 2 0.5 0.5 1 0 0 1 0 1 0 1
4 1 0 0.5 0.5 1 0 0 1 0 1 0 1
5 1 2 0.5 0.5 1 0 0 1 0 1 0 1
6 1 3 0.75 0.25 1 0 0.5 0.5 1 0 0 1
7 0 3 0.25 0.75 0 1 0.5 0.5 1 0 0 1
8 1 4 0.75 0.25 1 0 0.5 0.5 1 0 0 1
9 5 8 0.625 0.375 0.5 0.5 0.75 0.25 1 0 0.5 0.5
10 5 3 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 1 0 0 1
11 6 0 0.375 0.625 0.75 0.25 0 1 0 1 0 1
12 6 2 0.375 0.625 0.75 0.25 0 1 0 1 0 1

Compute gene content for non-genotyped animals

  dii  
dii 0.5 0.75 0.75 1

  dii  
dii inverse 2 1.3333333 1.3333333 1

full stored ainv

ainv
2.8333333 0.5 0.5 -0.166667 -1 -1 0 -1 0 0 0 0
0.5 2.3333333 -0.666667 0 -1 0.5 0 0 0 0 0 -1
0.5 -0.666667 2.6666667 0 0.5 -1 -0.666667 0 0 -1 0 0
-0.166667 0 0 1.8333333 0 0 0 -1 0 0 0 0
-1 -1 0.5 0 3 0 0 0.5 -1 -1 0 0
-1 0.5 -1 0 0 2.8333333 0 0 0 0 -0.666667 -1
0 0 -0.666667 0 0 0 1.3333333 0 0 0 0 0
-1 0 0 -1 0.5 0 0 2.5 -1 0 0 0
0 0 0 0 -1 0 0 -1 2 0 0 0
0 0 -1 0 -1 0 0 0 0 2 0 0
0 0 0 0 0 -0.666667 0 0 0 0 1.3333333 0
0 -1 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 2

ainv
2.833 0.500 0.500 -0.167 -1.000 -1.000 0.000 -1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
0.500 2.333 -0.667 0.000 -1.000 0.500 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 -1.000
0.500 -0.667 2.667 0.000 0.500 -1.000 -0.667 0.000 0.000 -1.000 0.000 0.000
-0.167 0.000 0.000 1.833 0.000 0.000 0.000 -1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
-1.000 -1.000 0.500 0.000 3.000 0.000 0.000 0.500 -1.000 -1.000 0.000 0.000
-1.000 0.500 -1.000 0.000 0.000 2.833 0.000 0.000 0.000 0.000 -0.667 -1.000
0.000 0.000 -0.667 0.000 0.000 0.000 1.333 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
-1.000 0.000 0.000 -1.000 0.500 0.000 0.000 2.500 -1.000 0.000 0.000 0.000
0.000 0.000 0.000 0.000 -1.000 0.000 0.000 -1.000 2.000 0.000 0.000 0.000
0.000 0.000 -1.000 0.000 -1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 2.000 0.000 0.000
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 -0.667 0.000 0.000 0.000 0.000 1.333 0.000
0.000 -1.000 0.000 0.000 0.000 -1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 2.000

lhsgc
6 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0
0 2.3125 0.9375 1 0 0.5 0.5 0.5 0.75 0 0 0 0 0 0
0 0.9375 1.8125 0 1 0.5 0.5 0.5 0.25 0 0 0 0 0 0
1 1 0 0.0283333 0.005 0.005 -0.001667 -0.01 -0.01 0 -0.01 0 0 0 0
1 0 1 0.005 1.0233333 -0.006667 0 -0.01 0.005 0 0 0 0 0 -0.01
1 0.5 0.5 0.005 -0.006667 0.2766667 0 0.005 -0.01 -0.006667 0 0 -0.01 0 0
1 0.5 0.5 -0.001667 0 0 0.2683333 0 0 0 -0.01 0 0 0 0
1 0.5 0.5 -0.01 -0.01 0.005 0 0.28 0 0 0.005 -0.01 -0.01 0 0
1 0.75 0.25 -0.01 0.005 -0.01 0 0 0.0908333 0 0 0 0 -0.006667 -0.01
0 0 0 0 0 -0.006667 0 0 0 0.0133333 0 0 0 0 0
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Restricted predicted gene contents for non-genotyped animals to within range [0 to 2]

datmat
  COL1 COL2 COL3 COL4 COL5 COL6 COL7 COL8 COL9 COL10 COL11 COL12 COL13 COL14 COL15 COL16 COL17 COL18 COL19 COL20 COL21 COL22 COL23 COL24 COL25 COL26 COL27 COL28 COL29 COL30 COL31 COL32 COL33 COL34 COL35 COL36 COL37 COL38 COL39 COL40 COL41 COL42 COL43 COL44 COL45 COL46 COL47 COL48 COL49 COL50 COL51 COL52 COL53 COL54 COL55 COL56 COL57 COL58 COL59 COL60 COL61 COL62 COL63 COL64 COL65 COL66 COL67 COL68 COL69 COL70 COL71 COL72 COL73 COL74 COL75 COL76
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ROW3 3.000 0.000 2.000 0.500 0.500 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 1.000 2.000 32.000 256.00 1.000 2.000 0.000 0.000 1.000 1.000 1.000 2.000 2.000 2.000 1.000 0.000 1.000 0.000 2.000 1.000 2.000 1.000 2.000 2.000 0.000 2.000 2.000 0.000 1.000 1.000 0.000 2.000 1.000 1.000 2.000 2.000 1.000 0.000 0.000 0.000 2.000 0.000 1.000 2.000 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000 2.000 1.000 2.000 2.000 1.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 1.000 2.000
ROW4 4.000 1.000 0.000 0.500 0.500 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 1.000 2.000 30.000 261.00 1.000 2.000 0.000 0.000 0.000 2.000 2.000 0.000 0.000 2.000 1.000 2.000 0.000 1.000 1.000 0.000 2.000 2.000 1.000 0.000 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.000 2.000 2.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.000 2.000 2.000 0.000 1.000 2.000 0.000 1.000 1.000 1.000 2.000 2.000 1.000 2.000 1.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 1.000 2.000 1.000
ROW5 5.000 1.000 2.000 0.500 0.500 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 1.000 1.000 38.000 292.00 1.000 2.000 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 2.000 2.000 2.000 0.000 1.000 1.000 1.000 2.000 0.000 2.000 2.000 0.000 2.000 1.000 1.000 0.000 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000 2.000 2.000 0.000 0.000 0.000 2.000 2.000 2.000 2.000 1.000 2.000 2.000 2.000 0.000 0.000 0.000 2.000 2.000 1.000 2.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 2.000 2.000 1.000
ROW6 6.000 1.000 3.000 0.750 0.250 1.000 0.000 0.500 0.500 1.000 0.000 0.000 1.000 1.000 35.000 286.00 2.000 1.000 2.000 2.000 1.000 2.000 2.000 1.000 1.000 2.000 1.000 1.000 2.000 0.000 2.000 0.000 2.000 1.000 0.000 1.000 0.000 1.000 2.000 2.000 0.000 0.000 0.000 2.000 1.000 0.000 2.000 2.000 1.000 1.000 1.000 0.000 2.000 0.000 1.000 1.000 0.000 2.000 1.000 0.000 0.000 1.000 2.000 1.000 1.000 2.000 1.000 1.000 1.000 2.000 0.000 1.000 0.000 1.000 2.000 1.000
ROW7 7.000 0.000 3.000 0.250 0.750 0.000 1.000 0.500 0.500 1.000 0.000 0.000 1.000 1.000 28.000 272.00 0.585 2.000 0.000 0.000 1.180 0.961 0.508 2.000 2.000 2.000 0.996 0.000 1.743 0.000 2.000 1.219 2.000 1.561 2.000 2.000 0.000 2.000 2.000 0.000 1.223 1.690 0.000 2.000 1.108 1.690 2.000 2.000 1.664 0.000 0.000 0.000 2.000 0.000 0.426 2.000 0.000 0.491 0.892 0.000 0.000 2.000 0.477 2.000 2.000 0.970 0.000 0.624 0.000 0.585 0.000 0.000 0.000 1.449 0.401 2.000
ROW8 8.000 1.000 4.000 0.750 0.250 1.000 0.000 0.500 0.500 1.000 0.000 0.000 1.000 2.000 31.000 264.00 0.424 2.000 0.000 0.000 0.000 0.625 2.000 0.773 0.000 0.542 1.162 2.000 0.000 2.000 0.289 1.623 2.000 1.286 2.000 0.826 0.000 2.000 0.274 0.000 2.000 1.785 0.038 0.000 2.000 1.785 0.327 0.000 0.000 1.192 0.000 2.000 0.000 2.000 2.000 2.000 0.076 0.463 2.000 1.705 1.906 0.965 0.477 2.000 2.000 0.000 1.392 2.000 0.000 0.424 0.000 0.000 0.000 0.000 2.000 2.000
ROW9 9.000 5.000 8.000 0.625 0.375 0.500 0.500 0.750 0.250 1.000 0.000 0.500 0.500 2.000 30.000 270.00 0.723 2.000 0.000 0.400 0.641 0.243 1.426 1.464 0.000 1.497 2.000 2.000 0.000 2.000 0.363 2.000 2.000 0.000 2.000 2.000 0.000 2.000 0.370 0.000 1.506 0.330 1.620 0.000 0.419 0.330 1.984 0.807 0.000 0.089 0.000 2.000 0.801 2.000 2.000 1.666 2.000 2.000 2.000 1.176 0.696 0.000 2.000 2.000 1.653 1.174 0.000 2.000 0.000 0.723 0.000 0.526 0.000 1.774 2.000 2.000
ROW10 10.000 5.000 3.000 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 1.000 0.000 0.000 1.000 1.000 33.000 278.00 1.186 2.000 0.000 0.539 2.000 0.115 0.650 2.000 2.000 2.000 2.000 1.030 0.000 1.258 2.000 2.000 2.000 0.000 2.000 2.000 0.000 2.000 2.000 0.000 1.182 0.669 1.304 0.852 0.000 0.669 2.000 2.000 0.000 0.000 0.000 2.000 2.000 2.000 2.000 2.000 2.000 2.000 2.000 0.513 0.000 1.502 2.000 2.000 2.000 2.000 0.000 2.000 0.000 1.186 0.000 0.000 0.000 2.000 1.931 2.000
ROW11 11.000 6.000 0.000 0.375 0.625 0.750 0.250 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 1.000 2.000 27.000 259.00 2.000 0.515 2.000 2.000 1.647 2.000 2.000 0.000 2.000 2.000 0.938 0.633 2.000 0.000 2.000 0.000 2.000 2.000 0.000 0.000 0.000 0.000 2.000 2.000 0.000 0.000 0.000 2.000 1.338 0.000 2.000 2.000 2.000 1.744 2.000 0.000 2.000 0.000 0.000 0.899 0.000 2.000 0.587 0.000 0.000 1.608 2.000 0.524 0.881 2.000 2.000 0.000 2.000 2.000 0.000 2.000 0.000 2.000 2.000 0.000
ROW12 12.000 6.000 2.000 0.375 0.625 0.750 0.250 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 1.000 1.000 32.000 280.00 2.000 0.100 2.000 2.000 1.589 2.000 2.000 0.406 2.000 2.000 1.458 0.208 2.000 0.000 2.000 0.000 2.000 2.000 0.000 0.000 0.000 0.000 2.000 2.000 0.000 0.000 0.000 2.000 2.000 0.000 2.000 2.000 2.000 2.000 2.000 0.000 2.000 0.000 0.000 1.155 0.000 2.000 0.897 0.000 0.000 1.285 2.000 0.595 0.164 2.000 2.000 0.000 2.000 2.000 0.000 2.000 0.000 2.000 2.000 0.000

Construct xf = matrix of fixed and random effects

Construct fixed effects in matrix xf

Construct random polygenic additive genetic effects in matrix xf

xf
  COL1 COL2 COL3 COL4 COL5 COL6 COL7 COL8 COL9 COL10 COL11 COL12 COL13 COL14 COL15 COL16 COL17 COL18
ROW1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW2 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW3 1 0.5 0.5 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW4 1 0.5 0.5 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW5 1 0.5 0.5 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
ROW6 1 0.75 0.25 0.5 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
ROW7 1 0.25 0.75 0.5 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
ROW8 1 0.75 0.25 0.5 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
ROW9 1 0.625 0.375 0.5 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
ROW10 1 0.5 0.5 0.5 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
ROW11 1 0.375 0.625 0.75 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
ROW12 1 0.375 0.625 0.75 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

Make x = xf, i.e., use computed xf

x
  COL1 COL2 COL3 COL4 COL5 COL6 COL7 COL8 COL9 COL10 COL11 COL12 COL13 COL14 COL15 COL16 COL17 COL18
ROW1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW2 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW3 1 0.5 0.5 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW4 1 0.5 0.5 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW5 1 0.5 0.5 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
ROW6 1 0.75 0.25 0.5 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
ROW7 1 0.25 0.75 0.5 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
ROW8 1 0.75 0.25 0.5 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
ROW9 1 0.625 0.375 0.5 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
ROW10 1 0.5 0.5 0.5 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
ROW11 1 0.375 0.625 0.75 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
ROW12 1 0.375 0.625 0.75 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

Enter intrabreed and interbreed environmental variances

veaa vebb veab
49 16 25

Compute vef = block-diagonal matrix of multibreed residual covariance matrices for individual animals

pedigf
1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0
2 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1
3 0 2 0.5 0.5 1 0 0 1 0 1 0 1
4 1 0 0.5 0.5 1 0 0 1 0 1 0 1
5 1 2 0.5 0.5 1 0 0 1 0 1 0 1
6 1 3 0.75 0.25 1 0 0.5 0.5 1 0 0 1
7 0 3 0.25 0.75 0 1 0.5 0.5 1 0 0 1
8 1 4 0.75 0.25 1 0 0.5 0.5 1 0 0 1
9 5 8 0.625 0.375 0.5 0.5 0.75 0.25 1 0 0.5 0.5
10 5 3 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 1 0 0 1
11 6 0 0.375 0.625 0.75 0.25 0 1 0 1 0 1
12 6 2 0.375 0.625 0.75 0.25 0 1 0 1 0 1

vef
49 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 32.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 32.5 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 32.5 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 47 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 30.5 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 47 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 47.5625 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 45 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 33.0625 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 33.0625

Make r = vef

r = block-diagonal matrix of residual covariance matrices for individual animals

r
49 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 32.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 32.5 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 32.5 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 47 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 30.5 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 47 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 47.5625 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 45 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 33.0625 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 33.0625

invr = inverse of block-diagonal matrix of residual covariance matrices for individual animals

invr
0.0204082 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0.0625 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0.0307692 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0.0307692 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0.0307692 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0.0212766 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0.0327869 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0.0212766 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0.021025 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0222222 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0302457 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0302457

Read yf = vector of records

yf
289
245
256
261
292
286
272
264
270
278
259
280

Make y = yf, i.e., use read yf

y
289
245
256
261
292
286
272
264
270
278
259
280

Compute xtinvr = x transpose times r

xtinvr
0.0204082 0.0625 0.0307692 0.0307692 0.0307692 0.0212766 0.0327869 0.0212766 0.021025 0.0222222 0.0302457 0.0302457
0.0204082 0 0.0153846 0.0153846 0.0153846 0.0159574 0.0081967 0.0159574 0.0131406 0.0111111 0.0113422 0.0113422
0 0.0625 0.0153846 0.0153846 0.0153846 0.0053191 0.0245902 0.0053191 0.0078844 0.0111111 0.0189036 0.0189036
0 0 0.0307692 0.0307692 0.0307692 0.0106383 0.0163934 0.0106383 0.0105125 0.0111111 0.0226843 0.0226843
0.0204082 0 0 0 0.0307692 0.0212766 0.0327869 0 0 0.0222222 0 0.0302457
0 0.0625 0.0307692 0.0307692 0 0 0 0.0212766 0.021025 0 0.0302457 0
0.0204082 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0.0625 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0.0307692 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0.0307692 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0.0307692 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0.0212766 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0.0327869 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0.0212766 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0.021025 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0222222 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0302457 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0302457

Compute xtinvrx = x transpose times r times x

xtinvrx
  COL1 COL2 COL3 COL4 COL5 COL6 COL7 COL8 COL9 COL10 COL11 COL12 COL13 COL14 COL15 COL16 COL17 COL18
ROW1 0.3542946 0.1536096 0.200685 0.1969699 0.1577088 0.1965858 0.0204082 0.0625 0.0307692 0.0307692 0.0307692 0.0212766 0.0327869 0.0212766 0.021025 0.0222222 0.0302457 0.0302457
ROW2 0.1536096 0.0917455 0.0618642 0.0953487 0.0824002 0.0712094 0.0204082 0 0.0153846 0.0153846 0.0153846 0.0159574 0.0081967 0.0159574 0.0131406 0.0111111 0.0113422 0.0113422
ROW3 0.200685 0.0618642 0.1388208 0.1016212 0.0753086 0.1253763 0 0.0625 0.0153846 0.0153846 0.0153846 0.0053191 0.0245902 0.0053191 0.0078844 0.0111111 0.0189036 0.0189036
ROW4 0.1969699 0.0953487 0.1016212 0.155981 0.0915964 0.1053736 0 0 0.0307692 0.0307692 0.0307692 0.0106383 0.0163934 0.0106383 0.0105125 0.0111111 0.0226843 0.0226843
ROW5 0.1577088 0.0824002 0.0753086 0.0915964 0.1577088 0 0.0204082 0 0 0 0.0307692 0.0212766 0.0327869 0 0 0.0222222 0 0.0302457
ROW6 0.1965858 0.0712094 0.1253763 0.1053736 0 0.1965858 0 0.0625 0.0307692 0.0307692 0 0 0 0.0212766 0.021025 0 0.0302457 0
ROW7 0.0204082 0.0204082 0 0 0.0204082 0 0.0204082 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW8 0.0625 0 0.0625 0 0 0.0625 0 0.0625 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW9 0.0307692 0.0153846 0.0153846 0.0307692 0 0.0307692 0 0 0.0307692 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW10 0.0307692 0.0153846 0.0153846 0.0307692 0 0.0307692 0 0 0 0.0307692 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW11 0.0307692 0.0153846 0.0153846 0.0307692 0.0307692 0 0 0 0 0 0.0307692 0 0 0 0 0 0 0
ROW12 0.0212766 0.0159574 0.0053191 0.0106383 0.0212766 0 0 0 0 0 0 0.0212766 0 0 0 0 0 0
ROW13 0.0327869 0.0081967 0.0245902 0.0163934 0.0327869 0 0 0 0 0 0 0 0.0327869 0 0 0 0 0
ROW14 0.0212766 0.0159574 0.0053191 0.0106383 0 0.0212766 0 0 0 0 0 0 0 0.0212766 0 0 0 0
ROW15 0.021025 0.0131406 0.0078844 0.0105125 0 0.021025 0 0 0 0 0 0 0 0 0.021025 0 0 0
ROW16 0.0222222 0.0111111 0.0111111 0.0111111 0.0222222 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0222222 0 0
ROW17 0.0302457 0.0113422 0.0189036 0.0226843 0 0.0302457 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0302457 0
ROW18 0.0302457 0.0113422 0.0189036 0.0226843 0.0302457 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0302457

Enter intrabreed and interbreed additive genetic covariance matrices

vaaa vabb vaab
36 44 22

Construct zg = matrix of gene contents for genotyped animals

zg
  COL1 COL2 COL3 COL4 COL5 COL6 COL7 COL8 COL9 COL10 COL11 COL12 COL13 COL14 COL15 COL16 COL17 COL18 COL19 COL20 COL21 COL22 COL23 COL24 COL25 COL26 COL27 COL28 COL29 COL30 COL31 COL32 COL33 COL34 COL35 COL36 COL37 COL38 COL39 COL40 COL41 COL42 COL43 COL44 COL45 COL46 COL47 COL48 COL49 COL50 COL51 COL52 COL53 COL54 COL55 COL56 COL57 COL58 COL59 COL60
ROW1 2 1 1 2 1 1 2 2 0 1 1 1 0 1 2 1 2 0 2 2 0 2 2 0 1 0 0 0 1 0 2 1 0 1 0 1 1 2 2 1 0 2 1 1 0 1 2 1 1 1 0 2 0 2 0 0 0 0 2 2
ROW2 0 1 2 0 0 1 2 2 1 2 2 0 1 2 1 1 2 1 0 2 0 2 2 2 1 1 1 2 2 1 2 2 1 1 0 1 1 1 2 2 2 1 2 0 1 0 0 2 0 2 2 1 1 0 0 1 0 1 2 1
ROW3 1 2 0 0 1 1 1 2 2 2 1 0 1 0 2 1 2 1 2 2 0 2 2 0 1 1 0 2 1 1 2 2 1 0 0 0 2 0 1 2 0 1 1 0 0 2 1 2 2 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 2
ROW4 1 2 0 0 0 2 2 0 0 2 1 2 0 1 1 0 2 2 1 0 0 1 1 1 1 1 0 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 0 2 2 0 1 2 0 1 1 1 2 2 1 2 1 0 1 0 1 0 1 2 1
ROW5 1 2 0 1 1 1 1 1 1 2 2 2 0 1 1 1 2 0 2 2 0 2 1 1 0 0 1 1 0 0 2 2 0 0 0 2 2 2 2 1 2 2 2 0 0 0 2 2 1 2 0 1 0 1 0 1 0 2 2 1
ROW6 2 1 2 2 1 2 2 1 1 2 1 1 2 0 2 0 2 1 0 1 0 1 2 2 0 0 0 2 1 0 2 2 1 1 1 0 2 0 1 1 0 2 1 0 0 1 2 1 1 2 1 1 1 2 0 1 0 1 2 1
ROW7 0.5849914 2 0 0 1.1801939 0.9612353 0.5084707 2 2 2 0.9957663 0 1.7425971 0 2 1.2190515 2 1.5607642 2 2 0 2 2 0 1.223378 1.6896724 0 2 1.1079997 1.6896724 2 2 1.6643446 0 0 0 2 0 0.4258916 2 0 0.4906144 0.892186 0 0 2 0.4770846 2 2 0.9704386 0 0.623849 0 0.5849914 0 0 0 1.4485309 0.4005639 2
ROW8 0.4243772 2 0 0 0 0.6247685 2 0.7733941 0 0.5420805 1.1619987 2 0 2 0.2889266 1.6228018 2 1.2859629 2 0.8261567 0 2 0.2743775 0 2 1.7849796 0.0382135 0 2 1.7849796 0.3271401 0 0 1.191924 0 2 0 2 2 2 0.0764271 0.4625907 2 1.7054897 1.9058811 0.9646701 0.4771398 2 2 0 1.3923154 2 0 0.4243772 0 0 0 0 2 2
ROW9 0.7229551 2 0 0.3998146 0.6405297 0.2426277 1.4256427 1.4639777 0 1.4967596 2 2 0 2 0.3633881 2 2 0 2 2 0 2 0.3700481 0 1.5061556 0.3298006 1.6203588 0 0.418886 0.3298006 1.983747 0.807392 0 0.0890854 0 2 0.800732 2 2 1.6663579 2 2 2 1.176355 0.6960276 0 2 2 1.6530379 1.173619 0 2 0 0.7229551 0 0.5264293 0 1.7739011 2 2
ROW10 1.1856686 2 0 0.5393715 2 0.114667 0.6498971 2 2 2 2 1.0303247 0 1.2584674 2 2 2 0 2 2 0 2 2 0 1.1815272 0.6688296 1.3040738 0.8516355 0 0.6688296 2 2 0 0 0 2 2 2 2 2 2 2 2 0.5126976 0 1.5023458 2 2 2 1.9995773 0 2 0 1.1856686 0 0 0 2 1.9314384 2
ROW11 2 0.5147143 2 2 1.6469772 2 2 0 2 2 0.9381183 0.6325546 2 0 2 0 2 2 0 0 0 0 2 2 0 0 0 2 1.33847 0 2 2 2 1.7439715 2 0 2 0 0 0.8993699 0 2 0.5870613 0 0 1.6082288 2 0.5236656 0.8814675 2 2 0 2 2 0 2 0 2 2 0
ROW12 2 0.099822 2 2 1.5889111 2 2 0.4055179 2 2 1.4583287 0.207726 2 0 2 0 2 2 0 0 0 0 2 2 0 0 0 2 2 0 2 2 2 2 2 0 2 0 0 1.1547788 0 2 0.8967504 0 0 1.2853612 2 0.5951396 0.1641437 2 2 0 2 2 0 2 0 2 2 0

Construct matrix zg(zg transpose)

tzg
2 0 1 1 1 2 0.5849914 0.4243772 0.7229551 1.1856686 2 2
1 1 2 2 2 1 2 2 2 2 0.5147143 0.099822
1 2 0 0 0 2 0 0 0 0 2 2
2 0 0 0 1 2 0 0 0.3998146 0.5393715 2 2
1 0 1 0 1 1 1.1801939 0 0.6405297 2 1.6469772 1.5889111
1 1 1 2 1 2 0.9612353 0.6247685 0.2426277 0.114667 2 2
2 2 1 2 1 2 0.5084707 2 1.4256427 0.6498971 2 2
2 2 2 0 1 1 2 0.7733941 1.4639777 2 0 0.4055179
0 1 2 0 1 1 2 0 0 2 2 2
1 2 2 2 2 2 2 0.5420805 1.4967596 2 2 2
1 2 1 1 2 1 0.9957663 1.1619987 2 2 0.9381183 1.4583287
1 0 0 2 2 1 0 2 2 1.0303247 0.6325546 0.207726
0 1 1 0 0 2 1.7425971 0 0 0 2 2
1 2 0 1 1 0 0 2 2 1.2584674 0 0
2 1 2 1 1 2 2 0.2889266 0.3633881 2 2 2
1 1 1 0 1 0 1.2190515 1.6228018 2 2 0 0
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
0 1 1 2 0 1 1.5607642 1.2859629 0 0 2 2
2 0 2 1 2 0 2 2 2 2 0 0
2 2 2 0 2 1 2 0.8261567 2 2 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 0 0
2 2 2 1 1 2 2 0.2743775 0.3700481 2 2 2
0 2 0 1 1 2 0 0 0 0 2 2
1 1 1 1 0 0 1.223378 2 1.5061556 1.1815272 0 0
0 1 1 1 0 0 1.6896724 1.7849796 0.3298006 0.6688296 0 0
0 1 0 0 1 0 0 0.0382135 1.6203588 1.3040738 0 0
0 2 2 2 1 2 2 0 0 0.8516355 2 2
1 2 1 2 0 1 1.1079997 2 0.418886 0 1.33847 2
0 1 1 1 0 0 1.6896724 1.7849796 0.3298006 0.6688296 0 0
2 2 2 1 2 2 2 0.3271401 1.983747 2 2 2
1 2 2 1 2 2 2 0 0.807392 2 2 2
0 1 1 1 0 1 1.6643446 0 0 0 2 2
1 1 0 1 0 1 0 1.191924 0.0890854 0 1.7439715 2
0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 2 2
1 1 0 1 2 0 0 2 2 2 0 0
1 1 2 1 2 2 2 0 0.800732 2 2 2
2 1 0 0 2 0 0 2 2 2 0 0
2 2 1 2 2 1 0.4258916 2 2 2 0 0
1 2 2 2 1 1 2 2 1.6663579 2 0.8993699 1.1547788
0 2 0 0 2 0 0 0.0764271 2 2 0 0
2 1 1 1 2 2 0.4906144 0.4625907 2 2 2 2
1 2 1 2 2 1 0.892186 2 2 2 0.5870613 0.8967504
1 0 0 0 0 0 0 1.7054897 1.176355 0.5126976 0 0
0 1 0 1 0 0 0 1.9058811 0.6960276 0 0 0
1 0 2 1 0 1 2 0.9646701 0 1.5023458 1.6082288 1.2853612
2 0 1 1 2 2 0.4770846 0.4771398 2 2 2 2
1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 0.5236656 0.5951396
1 0 2 2 1 1 2 2 1.6530379 2 0.8814675 0.1641437
1 2 1 1 2 2 0.9704386 0 1.173619 1.9995773 2 2
0 2 0 2 0 1 0 1.3923154 0 0 2 2
2 1 1 1 1 1 0.623849 2 2 2 0 0
0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 2 2
2 0 1 1 1 2 0.5849914 0.4243772 0.7229551 1.1856686 2 2
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 1 0 1 1 1 0 0 0.5264293 0 2 2
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 1 1 1 2 1 1.4485309 0 1.7739011 2 2 2
2 2 1 2 2 2 0.4005639 2 2 1.9314384 2 2
2 1 2 1 1 1 2 2 2 2 0 0

zgtzg
98 73 76 65 84 79 68.743163 72.370693 86.576595 98.583695 67.314599 68.261997
73 115 79 80 86 84 78.916343 73.738808 83.891166 95.319959 80.832056 85.120853
76 79 98 72 79 79 98.442288 64.047467 74.497754 100.29407 73.365519 73.353516
65 80 72 92 73 76 70.157557 77.163616 72.00266 78.80684 77.044925 76.980411
84 86 79 73 108 80 73.864936 68.218303 99.890424 113.01213 71.820043 71.828885
79 84 79 76 80 105 75.341501 49.287978 65.251567 85.448518 107.3146 107.85648
68.743163 78.916343 98.442288 70.157557 73.864936 75.341501 103.44974 63.084326 69.950518 96.461978 72.528838 72.542226
72.370693 73.738808 64.047467 77.163616 68.218303 49.287978 63.084326 101.88041 86.836956 83.608555 40.522903 40.916832
86.576595 83.891166 74.497754 72.00266 99.890424 65.251567 69.950518 86.836956 111.06138 112.64821 52.738989 52.958523
98.583695 95.319959 100.29407 78.80684 113.01213 85.448518 96.461978 83.608555 112.64821 137.1486 75.966448 75.787714
67.314599 80.832056 73.365519 77.044925 71.820043 107.3146 72.528838 40.522903 52.738989 75.966448 125.88171 126.42116
68.261997 85.120853 73.353516 76.980411 71.828885 107.85648 72.542226 40.916832 52.958523 75.787714 126.42116 129.03988

Compute kden = denominator of the genomic relationship matrix

Compute kden = 2*sum{pj*(1-pj)} over j=1 to number of marker loci affecting trait(s)

kden
20.974159

Compute Agg = genomic relationship matrix

agg
4.6724161 3.4804733 3.6235064 3.0990515 4.0049281 3.7665395 3.277517 3.4504693 4.1277743 4.7002454 3.2094063 3.2545761
3.4804733 5.4829373 3.7665395 3.8142173 4.1002836 4.0049281 3.762551 3.5156979 3.9997392 4.5446379 3.8538878 4.0583678
3.6235064 3.7665395 4.6724161 3.4327955 3.7665395 3.7665395 4.6935034 3.0536369 3.5518827 4.781792 3.4979004 3.4973281
3.0990515 3.8142173 3.4327955 4.3863499 3.4804733 3.6235064 3.344952 3.678985 3.4329224 3.7573301 3.673326 3.6702502
4.0049281 4.1002836 3.7665395 3.4804733 5.1491933 3.8142173 3.5217114 3.2524929 4.7625472 5.3881602 3.4242156 3.4246372
3.7665395 4.0049281 3.7665395 3.6235064 3.8142173 5.0061602 3.5921107 2.3499382 3.1110457 4.0739902 5.116515 5.1423506
3.277517 3.762551 4.6935034 3.344952 3.5217114 3.5921107 4.9322473 3.0077166 3.3350809 4.5990868 3.4580093 3.4586476
3.4504693 3.5156979 3.0536369 3.678985 3.2524929 2.3499382 3.0077166 4.8574253 4.1401877 3.9862649 1.9320394 1.9508211
4.1277743 3.9997392 3.5518827 3.4329224 4.7625472 3.1110457 3.3350809 4.1401877 5.2951531 5.3708095 2.5144745 2.5249414
4.7002454 4.5446379 4.781792 3.7573301 5.3881602 4.0739902 4.5990868 3.9862649 5.3708095 6.5389317 3.6219067 3.6133851
3.2094063 3.8538878 3.4979004 3.673326 3.4242156 5.116515 3.4580093 1.9320394 2.5144745 3.6219067 6.0017525 6.0274723
3.2545761 4.0583678 3.4973281 3.6702502 3.4246372 5.1423506 3.4586476 1.9508211 2.5249414 3.6133851 6.0274723 6.1523269

Compute ginvAgg = generalized inverse of the genomic relationship matrix

ginvagg
3.4021279 0.8447791 -3.272922 1.8141808 -0.106482 -2.911899 2.7164288 -2.096063 -0.415663 -0.337269 2.7001554 -2.224733
0.8447791 1.2519103 0.299945 0.1482126 -0.154155 -1.338481 -0.291879 -0.611813 -0.186395 -0.274437 2.9102629 -2.582508
-3.272922 0.299945 17.380473 -3.897236 1.1399623 -1.933243 -12.61894 2.7631857 1.2680707 -3.423036 2.954552 -0.227036
1.8141808 0.1482126 -3.897236 3.2982777 -1.249157 -0.957112 2.6211581 -2.560128 0.1086624 1.2162572 -0.70732 -0.042081
-0.106482 -0.154155 1.1399623 -1.249157 3.5112633 -0.813722 -0.350338 1.4758335 -1.87485 -1.69949 0.3030485 0.1805007
-2.911899 -1.338481 -1.933243 -0.957112 -0.813722 6.8455845 0.7408813 1.7002717 -0.054334 1.6606085 -6.12881 2.9201964
2.7164288 -0.291879 -12.61894 2.6211581 -0.350338 0.7408813 10.25007 -2.23475 -0.36277 1.192772 -1.822217 0.12085
-2.096063 -0.611813 2.7631857 -2.560128 1.4758335 1.7002717 -2.23475 3.1793202 -1.29383 -0.276505 -1.044329 1.1909758
-0.415663 -0.186395 1.2680707 0.1086624 -1.87485 -0.054334 -0.36277 -1.29383 3.84929 -1.373299 0.2913733 0.2017412
-0.337269 -0.274437 -3.423036 1.2162572 -1.69949 1.6606085 1.192772 -0.276505 -1.373299 3.8867951 -2.362772 1.1504978
2.7001554 2.9102629 2.954552 -0.70732 0.3030485 -6.12881 -1.822217 -1.044329 0.2913733 -2.362772 20.008044 -16.63004
-2.224733 -2.582508 -0.227036 -0.042081 0.1805007 2.9201964 0.12085 1.1909758 0.2017412 1.1504978 -16.63004 15.74431

ASSUMPTION: Single population of QTL and marker effects

ASSUMPTION: multibreed additive genetic variance = vaaa

vaaa
36

Compute ginvGgg = generalized inverse of the genomic covariance matrix

ginvggg
0.0945036 0.0234661 -0.090915 0.0503939 -0.002958 -0.080886 0.0754564 -0.058224 -0.011546 -0.009369 0.0750043 -0.061798
0.0234661 0.0347753 0.0083318 0.004117 -0.004282 -0.03718 -0.008108 -0.016995 -0.005178 -0.007623 0.0808406 -0.071736
-0.090915 0.0083318 0.4827909 -0.108257 0.0316656 -0.053701 -0.350526 0.0767552 0.0352242 -0.095084 0.0820709 -0.006307
0.0503939 0.004117 -0.108257 0.0916188 -0.034699 -0.026586 0.0728099 -0.071115 0.0030184 0.0337849 -0.019648 -0.001169
-0.002958 -0.004282 0.0316656 -0.034699 0.0975351 -0.022603 -0.009732 0.0409954 -0.052079 -0.047208 0.008418 0.0050139
-0.080886 -0.03718 -0.053701 -0.026586 -0.022603 0.1901551 0.02058 0.0472298 -0.001509 0.046128 -0.170245 0.0811166
0.0754564 -0.008108 -0.350526 0.0728099 -0.009732 0.02058 0.2847242 -0.062076 -0.010077 0.0331326 -0.050617 0.0033569
-0.058224 -0.016995 0.0767552 -0.071115 0.0409954 0.0472298 -0.062076 0.0883144 -0.03594 -0.007681 -0.029009 0.0330827
-0.011546 -0.005178 0.0352242 0.0030184 -0.052079 -0.001509 -0.010077 -0.03594 0.1069247 -0.038147 0.0080937 0.0056039
-0.009369 -0.007623 -0.095084 0.0337849 -0.047208 0.046128 0.0331326 -0.007681 -0.038147 0.1079665 -0.065633 0.0319583
0.0750043 0.0808406 0.0820709 -0.019648 0.008418 -0.170245 -0.050617 -0.029009 0.0080937 -0.065633 0.555779 -0.461946
-0.061798 -0.071736 -0.006307 -0.001169 0.0050139 0.0811166 0.0033569 0.0330827 0.0056039 0.0319583 -0.461946 0.4373419

Make gainv = ginvggg to compute predictions with the regular code for the MME

Compute lhs = left hand side of the MME

Add gainv to lhs

lhs
  COL1 COL2 COL3 COL4 COL5 COL6 COL7 COL8 COL9 COL10 COL11 COL12 COL13 COL14 COL15 COL16 COL17 COL18
ROW1 0.3542946 0.1536096 0.200685 0.1969699 0.1577088 0.1965858 0.0204082 0.0625 0.0307692 0.0307692 0.0307692 0.0212766 0.0327869 0.0212766 0.021025 0.0222222 0.0302457 0.0302457
ROW2 0.1536096 0.0917455 0.0618642 0.0953487 0.0824002 0.0712094 0.0204082 0 0.0153846 0.0153846 0.0153846 0.0159574 0.0081967 0.0159574 0.0131406 0.0111111 0.0113422 0.0113422
ROW3 0.200685 0.0618642 0.1388208 0.1016212 0.0753086 0.1253763 0 0.0625 0.0153846 0.0153846 0.0153846 0.0053191 0.0245902 0.0053191 0.0078844 0.0111111 0.0189036 0.0189036
ROW4 0.1969699 0.0953487 0.1016212 0.155981 0.0915964 0.1053736 0 0 0.0307692 0.0307692 0.0307692 0.0106383 0.0163934 0.0106383 0.0105125 0.0111111 0.0226843 0.0226843
ROW5 0.1577088 0.0824002 0.0753086 0.0915964 0.1577088 0 0.0204082 0 0 0 0.0307692 0.0212766 0.0327869 0 0 0.0222222 0 0.0302457
ROW6 0.1965858 0.0712094 0.1253763 0.1053736 0 0.1965858 0 0.0625 0.0307692 0.0307692 0 0 0 0.0212766 0.021025 0 0.0302457 0
ROW7 0.0204082 0.0204082 0 0 0.0204082 0 0.1149117 0.0234661 -0.090915 0.0503939 -0.002958 -0.080886 0.0754564 -0.058224 -0.011546 -0.009369 0.0750043 -0.061798
ROW8 0.0625 0 0.0625 0 0 0.0625 0.0234661 0.0972753 0.0083318 0.004117 -0.004282 -0.03718 -0.008108 -0.016995 -0.005178 -0.007623 0.0808406 -0.071736
ROW9 0.0307692 0.0153846 0.0153846 0.0307692 0 0.0307692 -0.090915 0.0083318 0.5135602 -0.108257 0.0316656 -0.053701 -0.350526 0.0767552 0.0352242 -0.095084 0.0820709 -0.006307
ROW10 0.0307692 0.0153846 0.0153846 0.0307692 0 0.0307692 0.0503939 0.004117 -0.108257 0.1223881 -0.034699 -0.026586 0.0728099 -0.071115 0.0030184 0.0337849 -0.019648 -0.001169
ROW11 0.0307692 0.0153846 0.0153846 0.0307692 0.0307692 0 -0.002958 -0.004282 0.0316656 -0.034699 0.1283043 -0.022603 -0.009732 0.0409954 -0.052079 -0.047208 0.008418 0.0050139
ROW12 0.0212766 0.0159574 0.0053191 0.0106383 0.0212766 0 -0.080886 -0.03718 -0.053701 -0.026586 -0.022603 0.2114317 0.02058 0.0472298 -0.001509 0.046128 -0.170245 0.0811166
ROW13 0.0327869 0.0081967 0.0245902 0.0163934 0.0327869 0 0.0754564 -0.008108 -0.350526 0.0728099 -0.009732 0.02058 0.3175111 -0.062076 -0.010077 0.0331326 -0.050617 0.0033569
ROW14 0.0212766 0.0159574 0.0053191 0.0106383 0 0.0212766 -0.058224 -0.016995 0.0767552 -0.071115 0.0409954 0.0472298 -0.062076 0.109591 -0.03594 -0.007681 -0.029009 0.0330827
ROW15 0.021025 0.0131406 0.0078844 0.0105125 0 0.021025 -0.011546 -0.005178 0.0352242 0.0030184 -0.052079 -0.001509 -0.010077 -0.03594 0.1279497 -0.038147 0.0080937 0.0056039
ROW16 0.0222222 0.0111111 0.0111111 0.0111111 0.0222222 0 -0.009369 -0.007623 -0.095084 0.0337849 -0.047208 0.046128 0.0331326 -0.007681 -0.038147 0.1301888 -0.065633 0.0319583
ROW17 0.0302457 0.0113422 0.0189036 0.0226843 0 0.0302457 0.0750043 0.0808406 0.0820709 -0.019648 0.008418 -0.170245 -0.050617 -0.029009 0.0080937 -0.065633 0.5860248 -0.461946
ROW18 0.0302457 0.0113422 0.0189036 0.0226843 0.0302457 0 -0.061798 -0.071736 -0.006307 -0.001169 0.0050139 0.0811166 0.0033569 0.0330827 0.0056039 0.0319583 -0.461946 0.4675877

lhs
0.354 0.154 0.201 0.197 0.158 0.197 0.020 0.063 0.031 0.031 0.031 0.021 0.033 0.021 0.021 0.022 0.030 0.030
0.154 0.092 0.062 0.095 0.082 0.071 0.020 0.000 0.015 0.015 0.015 0.016 0.008 0.016 0.013 0.011 0.011 0.011
0.201 0.062 0.139 0.102 0.075 0.125 0.000 0.063 0.015 0.015 0.015 0.005 0.025 0.005 0.008 0.011 0.019 0.019
0.197 0.095 0.102 0.156 0.092 0.105 0.000 0.000 0.031 0.031 0.031 0.011 0.016 0.011 0.011 0.011 0.023 0.023
0.158 0.082 0.075 0.092 0.158 0.000 0.020 0.000 0.000 0.000 0.031 0.021 0.033 0.000 0.000 0.022 0.000 0.030
0.197 0.071 0.125 0.105 0.000 0.197 0.000 0.063 0.031 0.031 0.000 0.000 0.000 0.021 0.021 0.000 0.030 0.000
0.020 0.020 0.000 0.000 0.020 0.000 0.115 0.023 -0.091 0.050 -0.003 -0.081 0.075 -0.058 -0.012 -0.009 0.075 -0.062
0.063 0.000 0.063 0.000 0.000 0.063 0.023 0.097 0.008 0.004 -0.004 -0.037 -0.008 -0.017 -0.005 -0.008 0.081 -0.072
0.031 0.015 0.015 0.031 0.000 0.031 -0.091 0.008 0.514 -0.108 0.032 -0.054 -0.351 0.077 0.035 -0.095 0.082 -0.006
0.031 0.015 0.015 0.031 0.000 0.031 0.050 0.004 -0.108 0.122 -0.035 -0.027 0.073 -0.071 0.003 0.034 -0.020 -0.001
0.031 0.015 0.015 0.031 0.031 0.000 -0.003 -0.004 0.032 -0.035 0.128 -0.023 -0.010 0.041 -0.052 -0.047 0.008 0.005
0.021 0.016 0.005 0.011 0.021 0.000 -0.081 -0.037 -0.054 -0.027 -0.023 0.211 0.021 0.047 -0.002 0.046 -0.170 0.081
0.033 0.008 0.025 0.016 0.033 0.000 0.075 -0.008 -0.351 0.073 -0.010 0.021 0.318 -0.062 -0.010 0.033 -0.051 0.003
0.021 0.016 0.005 0.011 0.000 0.021 -0.058 -0.017 0.077 -0.071 0.041 0.047 -0.062 0.110 -0.036 -0.008 -0.029 0.033
0.021 0.013 0.008 0.011 0.000 0.021 -0.012 -0.005 0.035 0.003 -0.052 -0.002 -0.010 -0.036 0.128 -0.038 0.008 0.006
0.022 0.011 0.011 0.011 0.022 0.000 -0.009 -0.008 -0.095 0.034 -0.047 0.046 0.033 -0.008 -0.038 0.130 -0.066 0.032
0.030 0.011 0.019 0.023 0.000 0.030 0.075 0.081 0.082 -0.020 0.008 -0.170 -0.051 -0.029 0.008 -0.066 0.586 -0.462
0.030 0.011 0.019 0.023 0.030 0.000 -0.062 -0.072 -0.006 -0.001 0.005 0.081 0.003 0.033 0.006 0.032 -0.462 0.468

Compute rhs = right hand side of the MME

rhs
94.879904
42.100491
52.779413
53.35649
44.532301
50.347603
5.8979592
15.3125
7.8769231
8.0307692
8.9846154
6.0851064
8.9180328
5.6170213
5.6767411
6.1777778
7.8336484
8.4688091

rhs
94.88
42.10
52.78
53.36
44.53
50.35
5.90
15.31
7.88
8.03
8.98
6.09
8.92
5.62
5.68
6.18
7.83
8.47

Compute ginvlhs = generalized inverse of the left hand side of the MME

ginvlhs
  COL1 COL2 COL3 COL4 COL5 COL6 COL7 COL8 COL9 COL10 COL11 COL12 COL13 COL14 COL15 COL16 COL17 COL18
ROW1 37.199893 17.644579 19.555314 -14.92237 18.701591 18.498302 -64.77192 -72.63604 -62.59006 -60.52363 -61.25288 -64.69463 -62.04057 -61.39938 -63.57822 -71.63211 -61.63900 -63.37820
ROW2 17.644579 40.912051 -23.26747 -14.45261 6.192784 11.451794 -47.48588 -10.04842 -20.90041 -24.37556 -23.71778 -27.42582 -14.37600 -37.14480 -33.14817 -29.52784 -18.50697 -17.17770
ROW3 19.555314 -23.26747 42.822786 -0.469765 12.508806 7.046508 -17.28604 -62.58762 -41.68966 -36.14807 -37.53509 -37.26881 -47.66457 -24.25459 -30.43004 -42.10426 -43.13203 -46.20050
ROW4 -14.92237 -14.45261 -0.469765 48.669689 -4.498937 -10.42343 14.712339 18.623614 -4.158485 -7.895065 -6.104815 0.184990 -4.819658 11.680741 6.277641 0.299999 -7.651496 -4.422872
ROW5 18.701591 6.192784 12.508806 -4.498937 14.260047 4.441543 -34.31605 -35.44319 -34.52531 -29.01807 -34.87563 -35.62804 -34.48016 -26.94951 -32.31304 -40.03507 -34.27523 -35.11009
ROW6 18.498302 11.451794 7.046508 -10.42343 4.441543 14.056758 -30.45587 -37.19285 -28.06475 -31.50556 -26.37725 -29.06659 -27.56041 -34.44988 -31.26518 -31.59703 -27.36377 -28.26811
ROW7 -64.77192 -47.48588 -17.28604 14.712339 -34.31605 -30.45587 149.23105 113.39662 117.70062 111.24907 117.74955 127.29816 109.11168 119.95145 124.00651 137.80447 113.32357 114.96716
ROW8 -72.63604 -10.04842 -62.58762 18.623614 -35.44319 -37.19285 113.39662 175.64268 131.79276 128.82833 126.78770 131.90578 136.00814 120.39690 126.15923 145.55803 131.58878 137.69822
ROW9 -62.59006 -20.90041 -41.68966 -4.158485 -34.52531 -28.06475 117.70062 131.79276 137.02901 124.91491 124.93014 128.99439 136.57166 110.18805 118.85010 144.77214 126.78595 128.05462
ROW10 -60.52363 -24.37556 -36.14807 -7.895065 -29.01807 -31.50556 111.24907 128.82833 124.91491 141.99676 122.72752 125.73826 123.19558 121.42017 119.87372 134.64686 126.40637 126.37271
ROW11 -61.25288 -23.71778 -37.53509 -6.104815 -34.87563 -26.37725 117.74955 126.78770 124.93014 122.72752 138.69381 127.93800 123.00127 106.69642 126.00726 146.72253 125.67595 126.12000
ROW12 -64.69463 -27.42582 -37.26881 0.184990 -35.62804 -29.06659 127.29816 131.90578 128.99439 125.73826 127.93800 140.89144 126.00105 110.91336 121.73616 142.13517 133.46795 133.88585
ROW13 -62.04057 -14.37600 -47.66457 -4.819658 -34.48016 -27.56041 109.11168 136.00814 136.57166 123.19558 123.00127 126.00105 142.16828 108.82152 116.51089 142.75736 127.73768 129.33509
ROW14 -61.39938 -37.14480 -24.25459 11.680741 -26.94951 -34.44988 119.95145 120.39690 110.18805 121.42017 106.69642 110.91336 108.82152 134.99805 119.92997 126.33241 107.54355 108.59994
ROW15 -63.57822 -33.14817 -30.43004 6.277641 -32.31304 -31.26518 124.00651 126.15923 118.85010 119.87372 126.00726 121.73616 116.51089 119.92997 134.45270 142.75773 117.37746 118.38046
ROW16 -71.63211 -29.52784 -42.10426 0.299999 -40.03507 -31.59703 137.80447 145.55803 144.77214 134.64686 146.72253 142.13517 142.75736 126.33241 142.75773 174.04457 140.81396 141.77479
ROW17 -61.63900 -18.50697 -43.13203 -7.651496 -34.27523 -27.36377 113.32357 131.58878 126.78595 126.40637 125.67595 133.46795 127.73768 107.54355 117.37746 140.81396 140.77023 140.97262
ROW18 -63.37820 -17.17770 -46.20050 -4.422872 -35.11009 -28.26811 114.96716 137.69822 128.05462 126.37271 126.12000 133.88585 129.33509 108.59994 118.38046 141.77479 140.97262 144.34326

ginvlhs
37.200 17.645 19.555 -14.92 18.702 18.498 -64.77 -72.64 -62.59 -60.52 -61.25 -64.69 -62.04 -61.40 -63.58 -71.63 -61.64 -63.38
17.645 40.912 -23.27 -14.45 6.193 11.452 -47.49 -10.05 -20.90 -24.38 -23.72 -27.43 -14.38 -37.14 -33.15 -29.53 -18.51 -17.18
19.555 -23.27 42.823 -0.470 12.509 7.047 -17.29 -62.59 -41.69 -36.15 -37.54 -37.27 -47.66 -24.25 -30.43 -42.10 -43.13 -46.20
-14.92 -14.45 -0.470 48.670 -4.499 -10.42 14.712 18.624 -4.158 -7.895 -6.105 0.185 -4.820 11.681 6.278 0.300 -7.651 -4.423
18.702 6.193 12.509 -4.499 14.260 4.442 -34.32 -35.44 -34.53 -29.02 -34.88 -35.63 -34.48 -26.95 -32.31 -40.04 -34.28 -35.11
18.498 11.452 7.047 -10.42 4.442 14.057 -30.46 -37.19 -28.06 -31.51 -26.38 -29.07 -27.56 -34.45 -31.27 -31.60 -27.36 -28.27
-64.77 -47.49 -17.29 14.712 -34.32 -30.46 149.23 113.40 117.70 111.25 117.75 127.30 109.11 119.95 124.01 137.80 113.32 114.97
-72.64 -10.05 -62.59 18.624 -35.44 -37.19 113.40 175.64 131.79 128.83 126.79 131.91 136.01 120.40 126.16 145.56 131.59 137.70
-62.59 -20.90 -41.69 -4.158 -34.53 -28.06 117.70 131.79 137.03 124.91 124.93 128.99 136.57 110.19 118.85 144.77 126.79 128.05
-60.52 -24.38 -36.15 -7.895 -29.02 -31.51 111.25 128.83 124.91 142.00 122.73 125.74 123.20 121.42 119.87 134.65 126.41 126.37
-61.25 -23.72 -37.54 -6.105 -34.88 -26.38 117.75 126.79 124.93 122.73 138.69 127.94 123.00 106.70 126.01 146.72 125.68 126.12
-64.69 -27.43 -37.27 0.185 -35.63 -29.07 127.30 131.91 128.99 125.74 127.94 140.89 126.00 110.91 121.74 142.14 133.47 133.89
-62.04 -14.38 -47.66 -4.820 -34.48 -27.56 109.11 136.01 136.57 123.20 123.00 126.00 142.17 108.82 116.51 142.76 127.74 129.34
-61.40 -37.14 -24.25 11.681 -26.95 -34.45 119.95 120.40 110.19 121.42 106.70 110.91 108.82 135.00 119.93 126.33 107.54 108.60
-63.58 -33.15 -30.43 6.278 -32.31 -31.27 124.01 126.16 118.85 119.87 126.01 121.74 116.51 119.93 134.45 142.76 117.38 118.38
-71.63 -29.53 -42.10 0.300 -40.04 -31.60 137.80 145.56 144.77 134.65 146.72 142.14 142.76 126.33 142.76 174.04 140.81 141.77
-61.64 -18.51 -43.13 -7.651 -34.28 -27.36 113.32 131.59 126.79 126.41 125.68 133.47 127.74 107.54 117.38 140.81 140.77 140.97
-63.38 -17.18 -46.20 -4.423 -35.11 -28.27 114.97 137.70 128.05 126.37 126.12 133.89 129.34 108.60 118.38 141.77 140.97 144.34

Compute gl = ginvlhs*lhs = matrix of expectations of solutions

gl
0.500 0.250 0.250 -0.000 0.250 0.250 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 0.000 -0.000 -0.000 0.000 -0.000 -0.000 0.000
0.250 0.625 -0.375 0.000 0.125 0.125 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
0.250 -0.375 0.625 -0.000 0.125 0.125 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
-0.000 -0.000 -0.000 1.000 -0.000 -0.000 0.000 -0.000 0.000 -0.000 -0.000 0.000 0.000 -0.000 -0.000 -0.000 0.000 -0.000
0.250 0.125 0.125 -0.000 0.625 -0.375 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000
0.250 0.125 0.125 -0.000 -0.375 0.625 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000
-0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 -0.000 -0.000 0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 0.000 0.000 -0.000
0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 -0.000 0.000 1.000 0.000 -0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 -0.000
0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 0.000 0.000
-0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 -0.000 1.000 0.000 -0.000 0.000 -0.000 -0.000 -0.000 0.000 -0.000
0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 -0.000 1.000 -0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 0.000 -0.000
0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 -0.000 0.000 1.000 -0.000 0.000 -0.000 -0.000 0.000 0.000
-0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 -0.000 -0.000 1.000 -0.000 -0.000 -0.000 0.000 0.000
0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 -0.000 -0.000 0.000 -0.000 -0.000 1.000 -0.000 0.000 0.000 0.000
0.000 0.000 -0.000 0.000 -0.000 -0.000 0.000 0.000 -0.000 -0.000 0.000 -0.000 0.000 -0.000 1.000 0.000 0.000 -0.000
0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 -0.000 -0.000 0.000 -0.000 0.000 -0.000 -0.000 1.000 0.000 0.000
0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 -0.000 -0.000 0.000 -0.000 0.000 -0.000 -0.000 0.000 1.000 0.000
0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 0.000 0.000 1.000

Notice that lg = gl (i.e., lhs*ginvlhs = lhs*ginvlhs)

lg
0.500 0.250 0.250 -0.000 0.250 0.250 -0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
0.250 0.625 -0.375 -0.000 0.125 0.125 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
0.250 -0.375 0.625 0.000 0.125 0.125 -0.000 0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000
-0.000 0.000 -0.000 1.000 -0.000 -0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 0.000 -0.000 -0.000 0.000 0.000
0.250 0.125 0.125 0.000 0.625 -0.375 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
0.250 0.125 0.125 -0.000 -0.375 0.625 -0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 -0.000 0.000 -0.000 -0.000 0.000 -0.000 -0.000
0.000 -0.000 -0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 -0.000 -0.000 -0.000 0.000 0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 0.000 -0.000
0.000 -0.000 -0.000 -0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 -0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 -0.000 -0.000
-0.000 -0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 -0.000 1.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 0.000 0.000
0.000 -0.000 -0.000 -0.000 0.000 0.000 -0.000 -0.000 0.000 1.000 -0.000 -0.000 0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000
0.000 -0.000 -0.000 -0.000 0.000 0.000 -0.000 -0.000 0.000 -0.000 1.000 -0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 -0.000 -0.000
-0.000 -0.000 -0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
0.000 -0.000 -0.000 0.000 -0.000 -0.000 0.000 0.000 -0.000 0.000 -0.000 0.000 1.000 -0.000 -0.000 -0.000 0.000 0.000
-0.000 -0.000 -0.000 -0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 0.000 -0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
-0.000 -0.000 -0.000 -0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
0.000 -0.000 -0.000 -0.000 0.000 0.000 -0.000 0.000 -0.000 -0.000 0.000 0.000 0.000 -0.000 0.000 1.000 0.000 -0.000
0.000 -0.000 0.000 -0.000 0.000 0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 0.000 0.000 1.000 -0.000
-0.000 0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000

Verify that lgl = lhs (i.e., lhs*ginvlhs*lhs = lhs => generalized inverse is correct)

lgl
0.354 0.154 0.201 0.197 0.158 0.197 0.020 0.063 0.031 0.031 0.031 0.021 0.033 0.021 0.021 0.022 0.030 0.030
0.154 0.092 0.062 0.095 0.082 0.071 0.020 0.000 0.015 0.015 0.015 0.016 0.008 0.016 0.013 0.011 0.011 0.011
0.201 0.062 0.139 0.102 0.075 0.125 0.000 0.063 0.015 0.015 0.015 0.005 0.025 0.005 0.008 0.011 0.019 0.019
0.197 0.095 0.102 0.156 0.092 0.105 0.000 0.000 0.031 0.031 0.031 0.011 0.016 0.011 0.011 0.011 0.023 0.023
0.158 0.082 0.075 0.092 0.158 0.000 0.020 0.000 -0.000 0.000 0.031 0.021 0.033 -0.000 0.000 0.022 0.000 0.030
0.197 0.071 0.125 0.105 0.000 0.197 0.000 0.063 0.031 0.031 0.000 -0.000 0.000 0.021 0.021 0.000 0.030 -0.000
0.020 0.020 -0.000 -0.000 0.020 -0.000 0.115 0.023 -0.091 0.050 -0.003 -0.081 0.075 -0.058 -0.012 -0.009 0.075 -0.062
0.063 0.000 0.063 0.000 0.000 0.063 0.023 0.097 0.008 0.004 -0.004 -0.037 -0.008 -0.017 -0.005 -0.008 0.081 -0.072
0.031 0.015 0.015 0.031 -0.000 0.031 -0.091 0.008 0.514 -0.108 0.032 -0.054 -0.351 0.077 0.035 -0.095 0.082 -0.006
0.031 0.015 0.015 0.031 0.000 0.031 0.050 0.004 -0.108 0.122 -0.035 -0.027 0.073 -0.071 0.003 0.034 -0.020 -0.001
0.031 0.015 0.015 0.031 0.031 -0.000 -0.003 -0.004 0.032 -0.035 0.128 -0.023 -0.010 0.041 -0.052 -0.047 0.008 0.005
0.021 0.016 0.005 0.011 0.021 -0.000 -0.081 -0.037 -0.054 -0.027 -0.023 0.211 0.021 0.047 -0.002 0.046 -0.170 0.081
0.033 0.008 0.025 0.016 0.033 -0.000 0.075 -0.008 -0.351 0.073 -0.010 0.021 0.318 -0.062 -0.010 0.033 -0.051 0.003
0.021 0.016 0.005 0.011 0.000 0.021 -0.058 -0.017 0.077 -0.071 0.041 0.047 -0.062 0.110 -0.036 -0.008 -0.029 0.033
0.021 0.013 0.008 0.011 0.000 0.021 -0.012 -0.005 0.035 0.003 -0.052 -0.002 -0.010 -0.036 0.128 -0.038 0.008 0.006
0.022 0.011 0.011 0.011 0.022 -0.000 -0.009 -0.008 -0.095 0.034 -0.047 0.046 0.033 -0.008 -0.038 0.130 -0.066 0.032
0.030 0.011 0.019 0.023 -0.000 0.030 0.075 0.081 0.082 -0.020 0.008 -0.170 -0.051 -0.029 0.008 -0.066 0.586 -0.462
0.030 0.011 0.019 0.023 0.030 -0.000 -0.062 -0.072 -0.006 -0.001 0.005 0.081 0.003 0.033 0.006 0.032 -0.462 0.468

Compute ranklhs = rank of the MME = trace of ginvlhs*lhs

ranklhs
16

Compute sol = vector of solutions for the MME

sol
133.91126
77.502396
56.408866
7.3990394
78.212
55.699262
-0.516474
-0.924249
-5.387653
-1.950231
2.6370865
-1.551793
-6.053688
-1.04477
2.7881698
-0.96752
-1.682059
-1.687159

sol
133.91
77.50
56.41
7.40
78.21
55.70
-0.52
-0.92
-5.39
-1.95
2.64
-1.55
-6.05
-1.04
2.79
-0.97
-1.68
-1.69

Compute sesol = standard error of solutions

sesol
6.10
6.40
6.54
6.98
3.78
3.75
12.22
13.25
11.71
11.92
11.78
11.87
11.92
11.62
11.60
13.19
11.86
12.01

Compute BLUP of marker effects from Genomic EBV (= GEBV)

GEBV vector

gebv
-0.52
-0.92
-5.39
-1.95
2.64
-1.55
-6.05
-1.04
2.79
-0.97
-1.68
-1.69

Compute (1/k)D, where k = 2*sum[pj*(1-pj)]

covg
  COL1 COL2 COL3 COL4 COL5 COL6 COL7 COL8 COL9 COL10 COL11 COL12 COL13 COL14 COL15 COL16 COL17 COL18 COL19 COL20 COL21 COL22 COL23 COL24 COL25 COL26 COL27 COL28 COL29 COL30 COL31 COL32 COL33 COL34 COL35 COL36 COL37 COL38 COL39 COL40 COL41 COL42 COL43 COL44 COL45 COL46 COL47 COL48 COL49 COL50 COL51 COL52 COL53 COL54 COL55 COL56 COL57 COL58 COL59 COL60
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Compute the genomic covariance matrix covagg = genomic relationship matrix @ addgencov matrix

covagg
168.21 125.30 130.45 111.57 144.18 135.60 117.99 124.22 148.60 169.21 115.54 117.16
125.30 197.39 135.60 137.31 147.61 144.18 135.45 126.57 143.99 163.61 138.74 146.10
130.45 135.60 168.21 123.58 135.60 135.60 168.97 109.93 127.87 172.14 125.92 125.90
111.57 137.31 123.58 157.91 125.30 130.45 120.42 132.44 123.59 135.26 132.24 132.13
144.18 147.61 135.60 125.30 185.37 137.31 126.78 117.09 171.45 193.97 123.27 123.29
135.60 144.18 135.60 130.45 137.31 180.22 129.32 84.598 112.00 146.66 184.19 185.12
117.99 135.45 168.97 120.42 126.78 129.32 177.56 108.28 120.06 165.57 124.49 124.51
124.22 126.57 109.93 132.44 117.09 84.598 108.28 174.87 149.05 143.51 69.553 70.230
148.60 143.99 127.87 123.59 171.45 112.00 120.06 149.05 190.63 193.35 90.521 90.898
169.21 163.61 172.14 135.26 193.97 146.66 165.57 143.51 193.35 235.40 130.39 130.08
115.54 138.74 125.92 132.24 123.27 184.19 124.49 69.553 90.521 130.39 216.06 216.99
117.16 146.10 125.90 132.13 123.29 185.12 124.51 70.230 90.898 130.08 216.99 221.48

Compute (1/k)DZ'@vaaa = (2*sum[pj*(1-pj)])-1 * zg transpose @ vaaa

covtzgg
3.433 0.000 1.716 1.716 1.716 3.433 1.004 0.728 1.241 2.035 3.433 3.433
1.716 1.716 3.433 3.433 3.433 1.716 3.433 3.433 3.433 3.433 0.883 0.171
1.716 3.433 0.000 0.000 0.000 3.433 0.000 0.000 0.000 0.000 3.433 3.433
3.433 0.000 0.000 0.000 1.716 3.433 0.000 0.000 0.686 0.926 3.433 3.433
1.716 0.000 1.716 0.000 1.716 1.716 2.026 0.000 1.099 3.433 2.827 2.727
1.716 1.716 1.716 3.433 1.716 3.433 1.650 1.072 0.416 0.197 3.433 3.433
3.433 3.433 1.716 3.433 1.716 3.433 0.873 3.433 2.447 1.115 3.433 3.433
3.433 3.433 3.433 0.000 1.716 1.716 3.433 1.327 2.513 3.433 0.000 0.696
0.000 1.716 3.433 0.000 1.716 1.716 3.433 0.000 0.000 3.433 3.433 3.433
1.716 3.433 3.433 3.433 3.433 3.433 3.433 0.930 2.569 3.433 3.433 3.433
1.716 3.433 1.716 1.716 3.433 1.716 1.709 1.994 3.433 3.433 1.610 2.503
1.716 0.000 0.000 3.433 3.433 1.716 0.000 3.433 3.433 1.768 1.086 0.357
0.000 1.716 1.716 0.000 0.000 3.433 2.991 0.000 0.000 0.000 3.433 3.433
1.716 3.433 0.000 1.716 1.716 0.000 0.000 3.433 3.433 2.160 0.000 0.000
3.433 1.716 3.433 1.716 1.716 3.433 3.433 0.496 0.624 3.433 3.433 3.433
1.716 1.716 1.716 0.000 1.716 0.000 2.092 2.785 3.433 3.433 0.000 0.000
3.433 3.433 3.433 3.433 3.433 3.433 3.433 3.433 3.433 3.433 3.433 3.433
0.000 1.716 1.716 3.433 0.000 1.716 2.679 2.207 0.000 0.000 3.433 3.433
3.433 0.000 3.433 1.716 3.433 0.000 3.433 3.433 3.433 3.433 0.000 0.000
3.433 3.433 3.433 0.000 3.433 1.716 3.433 1.418 3.433 3.433 0.000 0.000
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
3.433 3.433 3.433 1.716 3.433 1.716 3.433 3.433 3.433 3.433 0.000 0.000
3.433 3.433 3.433 1.716 1.716 3.433 3.433 0.471 0.635 3.433 3.433 3.433
0.000 3.433 0.000 1.716 1.716 3.433 0.000 0.000 0.000 0.000 3.433 3.433
1.716 1.716 1.716 1.716 0.000 0.000 2.100 3.433 2.585 2.028 0.000 0.000
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0.000 1.716 0.000 0.000 1.716 0.000 0.000 0.066 2.781 2.238 0.000 0.000
0.000 3.433 3.433 3.433 1.716 3.433 3.433 0.000 0.000 1.462 3.433 3.433
1.716 3.433 1.716 3.433 0.000 1.716 1.902 3.433 0.719 0.000 2.297 3.433
0.000 1.716 1.716 1.716 0.000 0.000 2.900 3.064 0.566 1.148 0.000 0.000
3.433 3.433 3.433 1.716 3.433 3.433 3.433 0.562 3.405 3.433 3.433 3.433
1.716 3.433 3.433 1.716 3.433 3.433 3.433 0.000 1.386 3.433 3.433 3.433
0.000 1.716 1.716 1.716 0.000 1.716 2.857 0.000 0.000 0.000 3.433 3.433
1.716 1.716 0.000 1.716 0.000 1.716 0.000 2.046 0.153 0.000 2.993 3.433
0.000 0.000 0.000 1.716 0.000 1.716 0.000 0.000 0.000 0.000 3.433 3.433
1.716 1.716 0.000 1.716 3.433 0.000 0.000 3.433 3.433 3.433 0.000 0.000
1.716 1.716 3.433 1.716 3.433 3.433 3.433 0.000 1.374 3.433 3.433 3.433
3.433 1.716 0.000 0.000 3.433 0.000 0.000 3.433 3.433 3.433 0.000 0.000
3.433 3.433 1.716 3.433 3.433 1.716 0.731 3.433 3.433 3.433 0.000 0.000
1.716 3.433 3.433 3.433 1.716 1.716 3.433 3.433 2.860 3.433 1.544 1.982
0.000 3.433 0.000 0.000 3.433 0.000 0.000 0.131 3.433 3.433 0.000 0.000
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1.716 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 2.927 2.019 0.880 0.000 0.000
0.000 1.716 0.000 1.716 0.000 0.000 0.000 3.271 1.195 0.000 0.000 0.000
1.716 0.000 3.433 1.716 0.000 1.716 3.433 1.656 0.000 2.579 2.760 2.206
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1.716 3.433 3.433 3.433 3.433 1.716 3.433 3.433 3.433 3.433 0.899 1.021
1.716 0.000 3.433 3.433 1.716 1.716 3.433 3.433 2.837 3.433 1.513 0.282
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0.000 3.433 0.000 3.433 0.000 1.716 0.000 2.390 0.000 0.000 3.433 3.433
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0.000 1.716 0.000 0.000 0.000 1.716 0.000 0.000 0.000 0.000 3.433 3.433
3.433 0.000 1.716 1.716 1.716 3.433 1.004 0.728 1.241 2.035 3.433 3.433
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
0.000 1.716 0.000 1.716 1.716 1.716 0.000 0.000 0.904 0.000 3.433 3.433
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
0.000 1.716 1.716 1.716 3.433 1.716 2.486 0.000 3.045 3.433 3.433 3.433
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3.433 1.716 3.433 1.716 1.716 1.716 3.433 3.433 3.433 3.433 0.000 0.000

Compute (1/k)DZ'@vaaa(ZD(1/k)@vaaa Z')-1, where k = 2*sum[pj*(1-pj)]

covgzg
0.017 -0.044 0.015 0.016 -0.020 0.040 -0.030 -0.002 -0.003 0.024 -0.079 0.077
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-0.065 -0.034 -0.060 0.037 0.013 0.099 0.008 0.031 -0.034 0.075 -0.309 0.245
-0.040 -0.027 0.056 -0.086 -0.032 0.037 -0.043 0.079 0.057 -0.021 0.002 0.030
-0.077 0.005 0.122 -0.065 0.005 0.043 -0.104 0.095 0.006 -0.026 0.020 -0.010
0.007 0.001 0.115 -0.011 -0.048 -0.066 -0.086 0.029 -0.054 0.063 0.209 -0.152
-0.045 -0.074 0.086 -0.010 -0.027 0.062 -0.081 -0.002 0.087 0.004 -0.132 0.145
-0.054 -0.007 0.097 -0.008 0.045 0.022 -0.048 0.031 0.003 -0.035 -0.086 0.064
-0.031 -0.013 0.048 0.024 -0.075 0.025 -0.031 -0.002 0.048 0.031 0.300 -0.309
0.001 0.020 -0.139 0.034 -0.005 0.054 0.068 -0.034 -0.041 0.082 -0.013 -0.027
0.021 0.060 0.008 0.042 -0.029 -0.086 -0.053 0.004 -0.049 0.035 0.171 -0.116
-0.040 -0.021 -0.010 0.006 -0.105 0.146 -0.042 0.019 0.027 0.096 -0.126 0.046
-0.053 0.027 0.182 -0.110 -0.000 -0.043 -0.141 0.066 0.036 -0.050 0.169 -0.068
0.017 -0.044 0.015 0.016 -0.020 0.040 -0.030 -0.002 -0.003 0.024 -0.079 0.077
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
0.018 0.022 0.083 -0.010 0.061 -0.129 -0.042 -0.018 0.048 -0.107 0.157 -0.057
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
-0.013 -0.028 -0.157 0.048 -0.015 -0.054 0.140 -0.074 0.092 0.020 -0.022 0.071
-0.039 0.010 0.186 -0.038 0.012 0.004 -0.188 0.058 -0.013 -0.001 0.051 -0.021
-0.017 -0.025 -0.009 -0.007 -0.073 0.102 0.029 0.004 0.064 0.012 -0.104 0.043

mblup = vector of marker BLUP computed as E[m | u = Z m] = covgzg*gebv

mblup
-0.04
-0.03
0.03
0.19
-0.08
-0.01
0.04
-0.19
-0.28
-0.05
0.14
0.34
-0.04
0.17
-0.31
0.03
0.00
-0.15
0.02
0.05
0.00
-0.02
-0.32
0.14
-0.14
-0.23
0.20
-0.25
-0.17
-0.23
0.08
-0.09
-0.07
-0.02
0.02
0.22
-0.08
0.27
0.01
-0.24
0.30
0.18
0.05
0.07
0.01
-0.44
0.19
-0.05
-0.20
0.07
-0.08
-0.07
0.06
-0.04
0.00
0.25
0.00
0.21
0.10
-0.16

Compute SE(BLUP of marker effects) from EVP(GEBV)

GEVP matrix

gevp
149.23 113.40 117.70 111.25 117.75 127.30 109.11 119.95 124.01 137.80 113.32 114.97
113.40 175.64 131.79 128.83 126.79 131.91 136.01 120.40 126.16 145.56 131.59 137.70
117.70 131.79 137.03 124.91 124.93 128.99 136.57 110.19 118.85 144.77 126.79 128.05
111.25 128.83 124.91 142.00 122.73 125.74 123.20 121.42 119.87 134.65 126.41 126.37
117.75 126.79 124.93 122.73 138.69 127.94 123.00 106.70 126.01 146.72 125.68 126.12
127.30 131.91 128.99 125.74 127.94 140.89 126.00 110.91 121.74 142.14 133.47 133.89
109.11 136.01 136.57 123.20 123.00 126.00 142.17 108.82 116.51 142.76 127.74 129.34
119.95 120.40 110.19 121.42 106.70 110.91 108.82 135.00 119.93 126.33 107.54 108.60
124.01 126.16 118.85 119.87 126.01 121.74 116.51 119.93 134.45 142.76 117.38 118.38
137.80 145.56 144.77 134.65 146.72 142.14 142.76 126.33 142.76 174.04 140.81 141.77
113.32 131.59 126.79 126.41 125.68 133.47 127.74 107.54 117.38 140.81 140.77 140.97
114.97 137.70 128.05 126.37 126.12 133.89 129.34 108.60 118.38 141.77 140.97 144.34

Compute covagg - gevp, gevp = quadrant 22 of inv(LHS)

difaggb22
18.976 11.900 12.746 0.317 26.428 8.297 8.879 4.265 24.593 31.404 2.215 2.198
11.900 21.743 3.803 8.483 20.823 12.272 -0.556 6.168 17.831 18.049 7.151 8.403
12.746 3.803 31.178 -1.334 10.665 6.601 32.394 -0.257 9.018 27.372 -0.862 -2.151
0.317 8.483 -1.334 15.912 2.570 4.708 -2.777 11.023 3.711 0.617 5.833 5.756
26.428 20.823 10.665 2.570 46.677 9.374 3.780 10.393 45.444 47.251 -2.404 -2.833
8.297 12.272 6.601 4.708 9.374 39.330 3.315 -26.32 -9.739 4.528 50.727 51.239
8.879 -0.556 32.394 -2.777 3.780 3.315 35.393 -0.544 3.552 22.810 -3.249 -4.824
4.265 6.168 -0.257 11.023 10.393 -26.32 -0.544 39.869 29.117 17.173 -37.99 -38.37
24.593 17.831 9.018 3.711 45.444 -9.739 3.552 29.117 56.173 50.591 -26.86 -27.48
31.404 18.049 27.372 0.617 47.251 4.528 22.810 17.173 50.591 61.357 -10.43 -11.69
2.215 7.151 -0.862 5.833 -2.404 50.727 -3.249 -37.99 -26.86 -10.43 75.293 76.016
2.198 8.403 -2.151 5.756 -2.833 51.239 -4.824 -38.37 -27.48 -11.69 76.016 77.141

Compute (1/k)DZ'(ZD(1/k)Z')-1 (ZD(1/k)Z' - B22), where k = 2*sum[pj*(1-pj)]

covgzgagb22
0.214 -0.014 0.110 0.051 0.038 1.191 0.034 -0.968 -0.554 -0.049 1.786 1.787
0.099 -0.061 0.602 0.178 0.440 -0.967 0.679 1.037 0.952 0.833 -1.704 -1.816
-0.159 0.583 -0.581 -0.019 -0.215 1.623 -0.702 -1.439 -1.119 -0.909 2.329 2.443
0.078 -0.065 -0.621 -0.362 0.113 1.332 -0.760 -1.496 -0.714 -0.473 2.113 2.144
0.692 -0.184 0.810 -0.317 0.603 0.904 0.822 -0.554 0.297 1.205 1.393 1.322
-0.646 -0.072 -0.584 0.390 -0.902 0.669 -0.599 -0.835 -1.423 -1.540 1.083 1.111
-0.384 0.292 -0.930 0.375 -0.481 0.408 -1.031 -0.246 -0.705 -1.134 0.788 0.888
0.721 0.358 1.426 -0.578 0.641 -0.170 1.445 -0.002 0.708 1.389 -0.959 -0.931
0.577 -0.032 1.293 -0.558 0.131 0.947 1.432 -0.734 -0.264 1.041 1.334 1.303
0.326 0.416 0.518 0.282 0.551 0.744 0.419 -0.352 0.209 0.522 0.626 0.605
0.581 0.674 -0.204 0.027 1.127 0.018 -0.402 0.502 1.305 0.992 -0.209 -0.151
-0.176 0.089 -1.159 0.631 0.703 -0.683 -1.312 1.093 1.120 0.016 -0.837 -0.912
-0.825 -0.569 0.153 -0.617 -1.291 0.821 0.465 -1.637 -1.838 -1.253 1.509 1.488
0.329 0.614 -0.728 0.440 0.957 -0.762 -0.931 1.445 1.562 0.675 -1.137 -1.090
0.433 -0.019 1.218 -0.025 -0.078 1.126 1.255 -0.892 -0.675 0.484 1.385 1.352
0.559 -0.072 0.555 -0.438 0.828 -0.860 0.621 0.959 1.483 1.541 -1.247 -1.294
-0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000
-1.132 -0.825 -0.524 0.398 -1.941 -0.094 -0.248 -0.212 -1.886 -1.975 0.690 0.672
0.339 -0.818 0.633 -0.698 0.227 -1.629 0.759 0.898 0.968 1.007 -2.311 -2.394
0.793 0.311 1.083 -0.921 1.198 -0.496 1.019 -0.061 1.238 1.600 -1.614 -1.618
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
0.369 0.238 0.650 -0.378 0.633 -1.047 0.648 0.760 1.031 0.980 -2.097 -2.106
0.532 0.327 1.163 0.045 0.103 1.226 1.123 -0.867 -0.575 0.515 1.331 1.340
-0.287 0.871 -1.037 0.435 0.081 1.389 -1.253 -0.934 -0.725 -1.031 1.851 1.946
-0.118 -0.359 0.376 0.169 -0.365 -1.050 0.559 1.126 0.396 0.287 -1.246 -1.285
-0.611 -0.518 0.309 0.180 -1.077 -1.230 0.620 1.047 -0.394 -0.476 -1.430 -1.488
0.815 0.676 0.085 0.061 1.684 0.133 -0.138 0.524 1.859 1.633 -0.209 -0.217
-0.262 0.357 0.617 0.462 -0.551 0.996 0.659 -0.787 -1.145 -0.612 1.045 1.049
-0.977 -0.236 -0.851 0.453 -1.811 -0.376 -0.712 0.204 -1.585 -2.051 0.098 0.221
-0.611 -0.518 0.309 0.180 -1.077 -1.230 0.620 1.047 -0.394 -0.476 -1.430 -1.488
0.567 0.135 0.593 -0.506 0.764 0.784 0.480 -1.021 0.278 0.789 0.666 0.667
0.569 0.515 0.816 -0.183 0.698 1.080 0.713 -0.857 0.055 0.789 0.959 0.958
-0.719 -0.810 -0.049 -0.158 -1.390 0.457 0.169 -1.085 -1.704 -1.361 1.161 1.140
-0.530 -0.119 -1.093 0.301 -1.013 0.482 -1.101 -0.334 -1.207 -1.473 1.396 1.491
-0.369 -0.238 -0.650 0.378 -0.633 1.047 -0.648 -0.760 -1.031 -0.980 2.097 2.106
0.673 0.617 -0.668 0.416 1.570 -0.826 -0.928 1.749 2.226 1.382 -1.248 -1.257
0.474 0.170 0.876 -0.251 0.523 0.987 0.848 -0.888 -0.043 0.764 1.018 0.975
0.854 0.383 -0.616 -0.301 1.583 -0.832 -0.872 1.209 2.075 1.480 -1.230 -1.208
0.689 1.163 -0.068 0.834 1.426 -0.419 -0.403 1.456 1.736 1.129 -1.322 -1.282
0.059 0.176 0.627 0.458 -0.129 -0.464 0.726 0.957 0.359 0.438 -0.725 -0.732
1.314 1.292 -0.046 0.087 2.687 0.181 -0.468 0.852 2.821 2.403 -0.513 -0.494
0.814 0.582 -0.044 -0.013 1.380 1.231 -0.335 -0.653 0.873 1.059 1.472 1.493
0.337 0.823 -0.344 0.697 0.941 -0.443 -0.537 1.353 1.393 0.730 -0.897 -0.866
-0.130 -0.341 -0.380 -0.205 -0.165 -0.746 -0.279 0.650 0.366 0.048 -0.593 -0.595
-0.540 0.082 -0.789 0.440 -0.527 -0.872 -0.722 1.088 0.041 -0.711 -0.888 -0.853
-0.048 -0.724 1.349 -0.010 -0.991 0.309 1.665 -0.259 -1.056 0.121 0.765 0.664
0.720 0.244 0.010 -0.081 1.208 1.137 -0.206 -0.677 0.781 1.035 1.533 1.512
0.151 0.300 0.386 0.225 0.436 -0.867 0.390 1.063 0.936 0.676 -1.618 -1.641
-0.043 -0.543 1.060 0.366 -0.124 -0.663 1.305 0.907 0.387 0.750 -0.897 -1.080
0.747 0.943 0.154 0.234 1.347 1.401 -0.132 -0.575 0.700 0.990 1.473 1.493
-0.667 0.355 -1.271 1.046 -0.939 0.583 -1.336 0.212 -1.082 -1.627 1.418 1.509
0.546 0.559 0.467 0.364 0.916 -0.363 0.388 1.101 1.342 1.260 -0.847 -0.860
-0.187 0.039 -0.646 -0.176 -0.373 1.151 -0.665 -1.074 -0.911 -0.740 2.095 2.164
0.214 -0.014 0.110 0.051 0.038 1.191 0.034 -0.968 -0.554 -0.049 1.786 1.787
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
-0.223 0.084 -1.162 0.092 -0.029 0.843 -1.322 -0.809 -0.491 -0.877 1.518 1.575
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
0.518 -0.019 0.057 -0.123 1.052 0.620 -0.041 -0.293 0.941 1.070 0.928 0.859
0.382 0.846 -0.694 0.565 0.849 0.626 -0.972 0.318 0.693 0.307 0.818 0.888
0.222 -0.162 1.113 -0.185 0.151 -0.901 1.278 0.764 0.693 0.980 -1.579 -1.643

Compute EVP of marker BLUP

EVP = (1/k)D - (1/k)DZ'(ZD(1/k)Z')-1 (ZD(1/k)Z' - B22)(ZD(1/k)Z')-1 ZD(1/k)

EVP = covg-xmult(covgzgagb22,covgzg`), where covgzg` = transpose of covgzg

evpm
  COL1 COL2 COL3 COL4 COL5 COL6 COL7 COL8 COL9 COL10 COL11 COL12 COL13 COL14 COL15 COL16 COL17 COL18 COL19 COL20 COL21 COL22 COL23 COL24 COL25 COL26 COL27 COL28 COL29 COL30 COL31 COL32 COL33 COL34 COL35 COL36 COL37 COL38 COL39 COL40 COL41 COL42 COL43 COL44 COL45 COL46 COL47 COL48 COL49 COL50 COL51 COL52 COL53 COL54 COL55 COL56 COL57 COL58 COL59 COL60
ROW1 1.66 0.04 -0.04 -0.06 -0.05 -0.02 -0.01 0.02 -0.04 -0.02 0.01 0.02 -0.02 0.03 -0.04 0.03 0.00 -0.01 0.03 0.03 0.00 0.05 -0.04 -0.02 0.03 0.04 0.00 -0.02 0.01 0.04 -0.03 -0.02 -0.03 -0.03 -0.05 0.03 -0.03 0.02 0.04 0.02 0.01 -0.04 0.03 0.01 0.04 -0.03 -0.05 0.04 0.02 -0.03 -0.02 0.02 -0.04 -0.05 0.00 -0.03 0.00 -0.03 -0.01 0.03
ROW2 0.04 1.64 0.07 0.07 0.02 0.02 0.04 -0.02 0.03 -0.01 0.01 -0.04 0.03 -0.02 0.02 -0.03 0.00 0.02 -0.05 -0.04 0.00 -0.05 0.02 0.05 -0.03 -0.05 -0.01 -0.00 0.04 -0.05 0.01 0.01 0.03 0.07 0.05 -0.03 0.00 -0.00 -0.04 -0.03 -0.02 0.04 -0.03 0.00 -0.01 -0.00 0.03 -0.05 -0.07 0.02 0.05 -0.03 0.07 0.04 0.00 0.05 0.00 0.01 0.03 -0.06
ROW3 -0.04 0.07 1.60 -0.08 -0.01 -0.05 -0.05 0.03 -0.03 -0.01 -0.01 0.03 -0.07 0.03 -0.02 0.06 0.00 -0.01 0.11 0.03 0.00 0.05 -0.03 -0.11 0.07 0.06 0.01 -0.04 -0.02 0.06 -0.02 -0.04 -0.02 -0.06 -0.05 0.04 -0.02 0.03 0.03 0.04 0.00 -0.04 0.02 0.02 0.01 0.03 -0.03 0.05 0.09 -0.06 -0.06 0.04 -0.09 -0.04 0.00 -0.07 0.00 -0.00 -0.04 0.07
ROW4 -0.06 0.07 -0.08 1.62 -0.05 -0.03 -0.03 0.04 -0.03 -0.00 -0.00 0.01 -0.04 0.03 -0.02 0.03 0.00 0.00 0.05 0.03 0.00 0.06 -0.02 -0.06 0.06 0.07 -0.00 0.01 0.02 0.07 -0.03 -0.03 -0.03 -0.05 -0.06 0.02 -0.03 -0.01 0.05 0.06 -0.01 -0.06 0.04 0.01 0.04 0.01 -0.06 0.07 0.06 -0.05 -0.02 0.04 -0.08 -0.06 0.00 -0.07 0.00 -0.04 -0.03 0.07
ROW5 -0.05 0.02 -0.01 -0.05 1.61 0.04 0.04 -0.01 -0.10 -0.00 -0.00 0.04 -0.03 0.03 -0.06 -0.04 0.00 0.01 -0.02 0.01 0.00 0.04 -0.04 0.04 -0.00 0.02 -0.02 0.03 0.06 0.02 -0.03 -0.03 -0.02 -0.00 -0.04 0.00 -0.05 -0.02 0.06 0.01 -0.01 -0.05 0.04 -0.02 0.05 -0.08 -0.07 0.04 -0.03 -0.03 0.03 0.00 -0.04 -0.05 0.00 -0.00 0.00 -0.07 0.00 -0.00
ROW6 -0.02 0.02 -0.05 -0.03 0.04 1.64 -0.04 0.05 0.04 -0.02 0.03 -0.01 -0.02 0.03 -0.01 0.08 0.00 -0.05 0.07 0.05 0.00 0.04 -0.02 -0.07 0.04 0.01 0.04 -0.06 -0.05 0.01 0.01 -0.00 -0.04 -0.04 -0.04 0.05 0.00 0.07 0.00 0.02 0.06 0.01 0.01 0.04 -0.00 0.01 0.01 0.02 0.03 -0.01 -0.06 0.04 -0.02 -0.02 0.00 -0.04 0.00 0.03 -0.01 0.04
ROW7 -0.01 0.04 -0.05 -0.03 0.04 -0.04 1.66 0.04 0.04 0.00 -0.00 -0.01 0.00 -0.02 0.02 0.05 0.00 -0.03 0.06 0.05 0.00 0.03 0.01 -0.07 0.03 0.02 0.02 -0.02 -0.06 0.02 0.02 0.01 -0.01 -0.06 -0.03 0.00 0.02 0.01 -0.02 0.01 0.01 -0.01 -0.02 0.01 -0.02 0.04 0.01 0.02 0.05 -0.01 -0.08 0.02 -0.03 -0.01 0.00 -0.05 0.00 0.02 -0.04 0.05
ROW8 0.02 -0.02 0.03 0.04 -0.01 0.05 0.04 1.60 -0.05 -0.01 -0.01 0.08 0.00 0.02 -0.04 -0.04 0.00 0.06 -0.05 -0.11 0.00 -0.08 -0.05 0.06 -0.01 -0.01 -0.01 -0.02 0.04 -0.01 -0.05 -0.04 0.02 0.07 0.08 0.03 -0.03 0.01 -0.01 -0.03 -0.02 0.01 0.01 0.02 0.04 -0.02 0.02 -0.03 -0.01 0.00 0.10 -0.02 0.04 0.02 0.00 0.07 0.00 0.02 0.04 -0.07
ROW9 -0.04 0.03 -0.03 -0.03 -0.10 0.04 0.04 -0.05 1.56 0.00 0.01 0.10 -0.07 0.06 -0.08 -0.05 -0.00 0.01 -0.01 -0.02 0.00 0.01 -0.07 0.03 -0.00 -0.00 0.01 -0.00 0.04 -0.00 -0.03 -0.05 -0.02 0.00 -0.01 0.04 -0.06 0.00 0.08 -0.00 0.02 -0.02 0.06 -0.01 0.04 -0.11 -0.03 0.03 -0.02 -0.02 0.04 0.00 -0.05 -0.04 0.00 0.03 0.00 -0.03 0.02 -0.02
ROW10 -0.02 -0.01 -0.01 -0.00 -0.00 -0.02 0.00 -0.01 0.00 1.68 0.00 0.00 -0.00 0.01 -0.03 0.02 0.00 0.02 0.03 -0.01 0.00 0.00 -0.03 -0.02 0.02 0.02 -0.01 -0.04 0.02 0.02 -0.03 -0.03 -0.00 0.02 -0.00 0.02 -0.03 0.04 -0.02 -0.00 -0.02 -0.02 -0.00 0.03 0.03 0.00 -0.02 -0.01 -0.01 -0.03 0.01 -0.01 0.01 -0.02 0.00 0.00 0.00 -0.01 -0.00 -0.00
ROW11 0.01 0.01 -0.01 -0.00 -0.00 0.03 -0.00 -0.01 0.01 0.00 1.67 -0.02 0.04 -0.05 0.03 -0.03 0.00 0.05 0.00 -0.02 0.00 -0.01 0.02 -0.01 0.00 0.03 -0.06 0.04 0.02 0.03 -0.01 0.00 0.04 0.00 0.01 -0.06 0.01 -0.06 -0.04 0.00 -0.08 -0.04 -0.04 -0.02 -0.01 0.05 -0.03 -0.01 0.03 -0.03 0.01 -0.03 -0.01 0.01 0.00 -0.01 0.00 -0.03 -0.04 0.01
ROW12 0.02 -0.04 0.03 0.01 0.04 -0.01 -0.01 0.08 0.10 0.00 -0.02 1.58 0.06 -0.07 0.08 0.00 -0.00 0.00 0.01 0.04 0.00 0.01 0.08 -0.03 -0.00 0.00 -0.04 0.04 0.02 0.00 0.04 0.05 0.04 0.00 -0.01 -0.10 0.04 -0.06 -0.06 0.01 -0.07 -0.01 -0.06 -0.02 -0.05 0.08 -0.01 -0.02 -0.02 -0.01 -0.04 -0.02 0.02 0.02 0.00 -0.04 0.00 -0.03 -0.04 0.03
ROW13 -0.02 0.03 -0.07 -0.04 -0.03 -0.02 0.00 0.00 -0.07 -0.00 0.04 0.06 1.56 0.08 -0.03 0.01 -0.00 -0.05 0.05 0.01 0.00 0.04 -0.01 -0.03 0.02 -0.01 0.04 -0.04 -0.00 -0.01 -0.02 -0.02 -0.07 -0.01 -0.04 0.10 -0.04 0.09 0.12 0.02 0.08 0.01 0.08 0.00 0.02 -0.05 -0.00 0.04 0.00 0.00 0.01 0.05 -0.06 -0.02 0.00 -0.02 0.00 -0.01 0.04 0.01
ROW14 0.03 -0.02 0.03 0.03 0.03 0.03 -0.02 0.02 0.06 0.01 -0.05 -0.07 0.08 1.63 0.07 -0.03 0.00 0.03 -0.01 0.01 0.00 -0.02 0.06 -0.01 -0.02 0.00 -0.05 0.05 -0.00 0.00 0.03 0.04 0.06 -0.01 0.02 -0.10 0.04 -0.09 -0.08 -0.01 -0.08 -0.01 -0.07 -0.03 -0.05 0.07 -0.00 -0.03 0.02 -0.01 -0.03 -0.04 0.02 0.03 0.00 -0.01 0.00 -0.01 -0.05 0.01
ROW15 -0.04 0.02 -0.02 -0.02 -0.06 -0.01 0.02 -0.04 -0.08 -0.03 0.03 0.08 -0.03 0.07 1.62 0.02 0.00 -0.01 0.00 -0.01 0.00 0.02 -0.09 0.02 0.01 0.01 0.03 -0.05 0.01 0.01 -0.03 -0.05 -0.03 0.00 -0.02 0.07 -0.05 0.05 0.03 -0.01 0.05 -0.01 0.05 0.03 0.05 -0.09 -0.01 0.02 -0.02 -0.02 0.02 0.01 -0.01 -0.04 0.00 0.02 0.00 0.00 0.02 -0.01
ROW16 0.03 -0.03 0.06 0.03 -0.04 0.08 0.05 -0.04 -0.05 0.02 -0.03 0.00 0.01 -0.03 0.02 1.62 0.00 0.04 -0.07 -0.05 0.00 -0.03 0.03 0.08 -0.05 -0.02 -0.05 0.07 0.05 -0.02 -0.00 0.01 0.03 0.04 0.03 -0.05 0.00 -0.07 0.01 -0.02 -0.05 -0.00 -0.01 -0.05 -0.00 -0.02 -0.02 -0.02 -0.04 0.02 0.07 -0.04 0.01 0.03 0.00 0.04 0.00 -0.04 0.02 -0.05
ROW17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
ROW18 -0.01 0.02 -0.01 0.00 0.01 -0.05 -0.03 0.06 0.01 0.02 0.05 0.00 -0.05 0.03 -0.01 0.04 0.00 1.61 0.03 0.10 0.00 0.06 0.01 -0.00 -0.02 -0.05 0.07 -0.03 -0.08 -0.05 0.05 0.04 -0.07 -0.06 -0.06 0.05 0.03 0.08 0.06 -0.02 0.12 0.05 0.03 -0.01 -0.03 -0.06 0.03 0.03 -0.03 0.05 -0.08 0.03 -0.03 -0.01 0.00 -0.01 0.00 0.03 0.02 0.02
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ROW20 0.03 -0.04 0.03 0.03 0.01 0.05 0.05 -0.11 -0.02 -0.01 -0.02 0.04 0.01 0.01 -0.01 -0.05 0.00 0.10 -0.07 1.56 0.00 -0.10 -0.02 0.04 0.01 0.01 -0.03 0.01 0.08 0.01 -0.06 -0.05 0.05 0.10 0.10 0.01 -0.04 -0.03 -0.03 0.01 -0.06 -0.00 0.01 0.02 0.04 0.03 0.01 -0.04 0.01 -0.01 0.13 -0.02 0.06 0.03 0.00 0.06 0.00 0.01 0.04 -0.06
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ROW23 -0.04 0.02 -0.03 -0.02 -0.04 -0.02 0.01 -0.05 -0.07 -0.03 0.02 0.08 -0.01 0.06 -0.09 0.03 0.00 0.01 0.02 -0.02 0.00 0.00 1.62 -0.00 0.02 0.02 0.03 -0.06 0.01 0.02 -0.03 -0.06 -0.02 0.00 -0.00 0.06 -0.05 0.05 0.01 -0.01 0.03 -0.01 0.03 0.04 0.05 -0.07 -0.01 0.02 -0.00 -0.03 0.01 0.01 -0.01 -0.04 0.00 0.02 0.00 0.02 0.01 -0.01
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ROW48 0.04 -0.05 0.05 0.07 0.04 0.02 0.02 -0.03 0.03 -0.01 -0.01 -0.02 0.04 -0.03 0.02 -0.02 0.00 0.03 -0.03 -0.04 0.00 -0.06 0.02 0.03 -0.03 -0.03 -0.01 -0.00 0.01 -0.03 0.01 0.01 0.04 0.05 0.06 -0.03 0.01 -0.01 -0.06 -0.03 -0.03 0.03 -0.04 0.00 -0.02 0.02 0.04 1.66 -0.03 0.02 0.03 -0.04 0.06 0.04 0.00 0.05 0.00 0.03 0.01 -0.05
ROW49 0.02 -0.07 0.09 0.06 -0.03 0.03 0.05 -0.01 -0.02 -0.01 0.03 -0.02 0.00 0.02 -0.02 -0.04 0.00 -0.03 -0.05 0.01 0.00 -0.01 -0.00 0.08 -0.06 -0.07 0.00 -0.01 0.03 -0.07 0.02 0.02 -0.01 0.05 0.01 0.00 -0.01 0.03 0.01 -0.05 0.03 0.04 0.00 -0.01 -0.00 -0.08 0.02 -0.03 1.59 0.04 0.04 -0.03 0.06 0.02 0.00 0.06 0.00 -0.01 0.05 -0.07
ROW50 -0.03 0.02 -0.06 -0.05 -0.03 -0.01 -0.01 0.00 -0.02 -0.03 -0.03 -0.01 0.00 -0.01 -0.02 0.02 0.00 0.05 0.06 -0.01 0.00 0.02 -0.03 -0.07 0.05 0.07 -0.04 -0.02 0.05 0.07 -0.04 -0.05 0.02 0.00 -0.02 -0.02 -0.04 -0.02 -0.03 0.03 -0.07 -0.07 -0.02 0.03 0.03 0.03 -0.06 0.02 0.04 1.64 -0.01 -0.01 -0.03 -0.03 0.00 -0.04 0.00 -0.04 -0.05 0.04
ROW51 -0.02 0.05 -0.06 -0.02 0.03 -0.06 -0.08 0.10 0.04 0.01 0.01 -0.04 0.01 -0.03 0.02 0.07 0.00 -0.08 0.10 0.13 0.00 0.08 0.01 -0.09 0.01 -0.00 0.03 -0.02 -0.10 -0.00 0.06 0.03 -0.02 -0.10 -0.08 -0.02 0.04 0.02 -0.02 -0.00 0.04 0.01 -0.03 -0.00 -0.06 0.01 0.01 0.03 0.04 -0.01 1.57 0.01 -0.05 -0.02 0.00 -0.06 0.00 0.03 -0.06 0.07
ROW52 0.02 -0.03 0.04 0.04 0.00 0.04 0.02 -0.02 0.00 -0.01 -0.03 -0.02 0.05 -0.04 0.01 -0.04 -0.00 0.03 -0.02 -0.02 0.00 -0.03 0.01 0.03 -0.03 -0.02 -0.04 0.01 0.02 -0.02 0.01 0.00 0.04 0.03 0.03 -0.05 0.01 -0.03 -0.05 -0.03 -0.05 -0.00 -0.04 -0.01 -0.01 0.01 0.00 -0.04 -0.03 -0.01 0.01 1.67 0.03 0.02 0.00 0.03 0.00 -0.01 -0.01 -0.03
ROW53 -0.04 0.07 -0.09 -0.08 -0.04 -0.02 -0.03 0.04 -0.05 0.01 -0.01 0.02 -0.06 0.02 -0.01 0.01 0.00 -0.03 0.07 0.06 0.00 0.07 -0.01 -0.06 0.03 0.04 0.00 0.01 -0.02 0.04 -0.01 -0.01 -0.03 -0.07 -0.07 0.02 -0.01 0.00 0.07 0.03 0.01 -0.04 0.03 -0.02 0.00 -0.01 -0.05 0.06 0.06 -0.03 -0.05 0.03 1.62 -0.04 0.00 -0.06 0.00 -0.03 -0.03 0.06
ROW54 -0.05 0.04 -0.04 -0.06 -0.05 -0.02 -0.01 0.02 -0.04 -0.02 0.01 0.02 -0.02 0.03 -0.04 0.03 0.00 -0.01 0.03 0.03 0.00 0.05 -0.04 -0.02 0.03 0.04 0.00 -0.02 0.01 0.04 -0.03 -0.02 -0.03 -0.03 -0.05 0.03 -0.03 0.02 0.04 0.02 0.01 -0.04 0.03 0.01 0.04 -0.03 -0.05 0.04 0.02 -0.03 -0.02 0.02 -0.04 1.66 0.00 -0.03 0.00 -0.03 -0.01 0.03
ROW55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
ROW56 -0.03 0.05 -0.07 -0.07 -0.00 -0.04 -0.05 0.07 0.03 0.00 -0.01 -0.04 -0.02 -0.01 0.02 0.04 0.00 -0.01 0.06 0.06 0.00 0.06 0.02 -0.07 0.05 0.06 -0.01 0.01 -0.01 0.06 -0.01 0.01 -0.02 -0.06 -0.06 -0.01 0.01 -0.01 0.02 0.04 -0.02 -0.05 0.00 -0.00 -0.00 0.05 -0.05 0.05 0.06 -0.04 -0.06 0.03 -0.06 -0.03 0.00 1.64 0.00 -0.03 -0.05 0.07
ROW57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.72 0.00 0.00 0.00
ROW58 -0.03 0.01 -0.00 -0.04 -0.07 0.03 0.02 0.02 -0.03 -0.01 -0.03 -0.03 -0.01 -0.01 0.00 -0.04 0.00 0.03 0.00 0.01 0.00 0.04 0.02 0.01 0.00 0.05 -0.06 0.04 0.07 0.05 -0.03 -0.00 -0.00 0.01 -0.04 -0.03 -0.02 -0.03 0.03 0.02 -0.06 -0.07 0.00 -0.02 0.03 0.00 -0.09 0.03 -0.01 -0.04 0.03 -0.01 -0.03 -0.03 0.00 -0.03 0.00 1.62 -0.02 0.01
ROW59 -0.01 0.03 -0.04 -0.03 0.00 -0.01 -0.04 0.04 0.02 -0.00 -0.04 -0.04 0.04 -0.05 0.02 0.02 0.00 0.02 0.05 0.04 0.00 0.03 0.01 -0.06 0.03 0.04 -0.03 0.01 -0.01 0.04 0.01 0.00 0.03 -0.04 -0.03 -0.06 0.01 -0.05 -0.05 0.01 -0.06 -0.04 -0.05 -0.00 -0.02 0.05 -0.03 0.01 0.05 -0.05 -0.06 -0.01 -0.03 -0.01 0.00 -0.05 0.00 -0.02 1.65 0.05
ROW60 0.03 -0.06 0.07 0.07 -0.00 0.04 0.05 -0.07 -0.02 -0.00 0.01 0.03 0.01 0.01 -0.01 -0.05 0.00 0.02 -0.07 -0.06 0.00 -0.06 -0.01 0.08 -0.05 -0.05 -0.01 -0.00 0.02 -0.05 -0.00 -0.00 0.01 0.06 0.06 0.01 -0.01 0.01 -0.01 -0.04 0.00 0.04 -0.00 -0.01 0.00 -0.04 0.03 -0.05 -0.07 0.04 0.07 -0.03 0.06 0.03 0.00 0.07 0.00 0.01 0.05 1.64

Compute sepm = vector of Standard Errors of marker BLUP

sepm
1.29
1.28
1.26
1.27
1.27
1.28
1.29
1.26
1.25
1.30
1.29
1.26
1.25
1.28
1.27
1.27
1.31
1.27
1.26
1.25
1.31
1.27
1.27
1.25
1.28
1.27
1.28
1.27
1.26
1.27
1.28
1.29
1.28
1.27
1.27
1.25
1.29
1.25
1.25
1.29
1.24
1.28
1.28
1.29
1.28
1.25
1.27
1.29
1.26
1.28
1.25
1.29
1.27
1.29
1.31
1.28
1.31
1.27
1.28
1.28

Computation of Additive, Nonadditive, and Total Genetic Predictions

Using matrix computations

Define ka = coefficient matrix of multiple trait additive genetic predictions deviated from B

ka
  COL1 COL2 COL3 COL4 COL5 COL6 COL7 COL8 COL9 COL10 COL11 COL12 COL13 COL14 COL15 COL16 COL17 COL18
ROW1 0 1 -1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW2 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW3 0 0.5 -0.5 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW4 0 0.5 -0.5 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW5 0 0.5 -0.5 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
ROW6 0 0.75 -0.75 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
ROW7 0 0.25 -0.25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
ROW8 0 0.75 -0.75 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
ROW9 0 0.625 -0.625 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
ROW10 0 0.5 -0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
ROW11 0 0.375 -0.375 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
ROW12 0 0.375 -0.375 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

ka
0.00 1.00 -1.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.50 -0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.50 -0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.50 -0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.75 -0.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.25 -0.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.75 -0.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.63 -0.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.50 -0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00
0.00 0.38 -0.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00
0.00 0.38 -0.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00

Compute kagl = ka*ginvlhs*lhs to check if functions in matrix ka are estimable

(kagl = ka if functions in ka are estimable)

kagl
-0.00 1.00 -1.00 0.00 0.00 -0.00 1.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00
0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 1.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00
0.00 0.50 -0.50 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00
-0.00 0.50 -0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 1.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
0.00 0.50 -0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 1.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00
0.00 0.75 -0.75 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 1.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00
-0.00 0.25 -0.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 1.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00
0.00 0.75 -0.75 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.63 -0.63 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 1.00 0.00 0.00 -0.00
0.00 0.50 -0.50 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 1.00 0.00 0.00
0.00 0.38 -0.38 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 1.00 0.00
0.00 0.38 -0.38 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 1.00

difkaglka
-0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00
0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00
0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00
-0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00
0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00
-0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00
0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00
0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00

Compute uaka = vector of multibreed additive genetic predictions

uaka
20.58
-0.92
5.16
8.60
13.18
14.27
-0.78
14.78
15.97
9.58
6.23
6.22

Compute vepuaka = matrix of variance of errors of additive genetic predictions

vepuaka
219.10 165.94 188.52 173.06 181.60 212.19 167.42 182.11 183.83 200.42 175.47 181.52
165.94 175.64 158.06 155.10 153.06 171.31 149.14 159.80 159.00 171.83 151.29 157.40
188.52 158.06 190.39 173.76 174.80 198.36 174.70 168.19 171.19 194.02 171.32 174.79
173.06 155.10 173.76 186.34 168.09 188.34 159.07 172.66 166.58 179.39 167.56 169.72
181.60 153.06 174.80 168.09 185.08 192.07 159.38 159.47 173.99 192.49 167.60 170.24
212.19 171.31 198.36 188.34 192.07 228.93 177.85 181.90 186.91 205.34 192.27 195.98
167.42 149.14 174.70 159.07 159.38 177.85 166.95 154.99 156.99 178.83 158.59 161.29
182.11 159.80 168.19 172.66 159.47 181.90 154.99 188.94 170.90 178.17 157.82 162.17
183.83 159.00 171.19 166.58 173.99 186.91 156.99 170.90 181.94 189.97 162.28 166.03
200.42 171.83 194.02 179.39 192.49 205.34 178.83 178.17 189.97 219.19 182.27 185.43
175.47 151.29 171.32 167.56 167.60 192.27 158.59 157.82 162.28 182.27 177.56 179.41
181.52 157.40 174.79 169.72 170.24 195.98 161.29 162.17 166.03 185.43 179.41 184.43

Compute sepuaka = vector of standard errors of additive genetic predictions

sepuaka
14.80
13.25
13.80
13.65
13.60
15.13
12.92
13.75
13.49
14.81
13.33
13.58

Define kn = coefficient matrix of direct and maternal nonadditive genetic predictions

Assume that males will be mated to (1/2A 1/2B) females and viceversa

kn
  COL1 COL2 COL3 COL4 COL5 COL6 COL7 COL8 COL9 COL10 COL11 COL12 COL13 COL14 COL15 COL16 COL17 COL18
ROW1 0 0 0 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW2 0 0 0 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW3 0 0 0 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW4 0 0 0 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW5 0 0 0 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW6 0 0 0 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW7 0 0 0 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW8 0 0 0 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW9 0 0 0 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW10 0 0 0 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW11 0 0 0 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW12 0 0 0 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

kn
0.00 0.00 0.00 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 0.00 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 0.00 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 0.00 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 0.00 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 0.00 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 0.00 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 0.00 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 0.00 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 0.00 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 0.00 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 0.00 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Compute kngl = kn*ginvlhs*lhs to check if functions in matrix kn are estimable

(kngl = kn if functions in kn are estimable)

kngl
-0.00 -0.00 -0.00 0.50 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
-0.00 -0.00 -0.00 0.50 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
-0.00 -0.00 -0.00 0.50 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
-0.00 -0.00 -0.00 0.50 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
-0.00 -0.00 -0.00 0.50 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
-0.00 -0.00 -0.00 0.50 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
-0.00 -0.00 -0.00 0.50 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
-0.00 -0.00 -0.00 0.50 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
-0.00 -0.00 -0.00 0.50 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
-0.00 -0.00 -0.00 0.50 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
-0.00 -0.00 -0.00 0.50 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
-0.00 -0.00 -0.00 0.50 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00

difknglkn
-0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
-0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
-0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
-0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
-0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
-0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
-0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
-0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
-0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
-0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
-0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
-0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00

Compute uakn = vector of multibreed nonadditive genetic predictions

uakn
3.70
3.70
3.70
3.70
3.70
3.70
3.70
3.70
3.70
3.70
3.70
3.70

Compute vepuakn = matrix of variance of errors of nonadditive genetic predictions

vepuakn
12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17
12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17
12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17
12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17
12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17
12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17
12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17
12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17
12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17
12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17
12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17
12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17 12.17

Compute sepuakn = vector of standard errors of nonadditive genetic predictions

sepuakn
3.49
3.49
3.49
3.49
3.49
3.49
3.49
3.49
3.49
3.49
3.49
3.49

Define kt = coefficient matrix of total direct and maternal genetic predictions

Assume that males will be mated to (1/2A 1/2B) females and viceversa

kt
  COL1 COL2 COL3 COL4 COL5 COL6 COL7 COL8 COL9 COL10 COL11 COL12 COL13 COL14 COL15 COL16 COL17 COL18
ROW1 0 1 -1 0.5 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW2 0 0 0 0.5 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW3 0 0.5 -0.5 0.5 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW4 0 0.5 -0.5 0.5 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
ROW5 0 0.5 -0.5 0.5 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
ROW6 0 0.75 -0.75 0.5 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
ROW7 0 0.25 -0.25 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
ROW8 0 0.75 -0.75 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
ROW9 0 0.625 -0.625 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
ROW10 0 0.5 -0.5 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
ROW11 0 0.375 -0.375 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
ROW12 0 0.375 -0.375 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

kt
0.00 1.00 -1.00 0.50 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 0.00 0.50 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.50 -0.50 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.50 -0.50 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.50 -0.50 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.75 -0.75 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.25 -0.25 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.75 -0.75 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.63 -0.63 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.50 -0.50 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00
0.00 0.38 -0.38 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00
0.00 0.38 -0.38 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00

Compute ktgl = kt*ginvlhs*lhs to check if functions in matrix kt are estimable

(ktgl = kt if functions in kt are estimable)

ktgl
-0.00 1.00 -1.00 0.50 0.00 -0.00 1.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00
0.00 0.00 -0.00 0.50 0.00 -0.00 0.00 1.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00
0.00 0.50 -0.50 0.50 0.00 -0.00 0.00 0.00 1.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00
-0.00 0.50 -0.50 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 1.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
0.00 0.50 -0.50 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 1.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00
0.00 0.75 -0.75 0.50 0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 1.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00
-0.00 0.25 -0.25 0.50 0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 1.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00
0.00 0.75 -0.75 0.50 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 1.00 0.00 -0.00 0.00 0.00
0.00 0.63 -0.63 0.50 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 1.00 0.00 0.00 -0.00
0.00 0.50 -0.50 0.50 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 1.00 0.00 0.00
0.00 0.38 -0.38 0.50 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 1.00 0.00
0.00 0.38 -0.38 0.50 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 1.00

difktglkt
-0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00
0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00
0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00
-0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00
0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00
0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00
-0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00
0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00

Compute uakt = vector of multibreed total genetic predictions

uakt
24.28
2.78
8.86
12.30
16.88
17.97
2.92
18.47
19.67
13.28
9.93
9.92

Compute vepuakt = matrix of variance of errors of total genetic predictions

vepuakt
232.00 187.78 195.48 178.15 187.59 219.57 175.79 195.24 195.13 209.60 181.56 189.22
187.78 206.43 173.97 169.13 167.99 187.64 166.46 181.88 179.24 189.96 166.32 174.05
195.48 173.97 191.40 172.91 174.85 199.80 177.13 175.38 176.56 197.27 171.46 176.55
178.15 169.13 172.91 183.62 166.27 187.91 159.63 177.98 170.08 180.77 165.84 169.62
187.59 167.99 174.85 166.27 184.15 192.54 160.85 165.68 178.38 194.76 166.77 171.02
219.57 187.64 199.80 187.91 192.54 230.80 180.71 189.52 192.70 209.01 192.84 198.17
175.79 166.46 177.13 159.63 160.85 180.71 170.81 163.60 163.77 183.49 160.15 164.46
195.24 181.88 175.38 177.98 165.68 189.52 163.60 202.30 182.43 187.59 164.13 170.10
195.13 179.24 176.56 170.08 178.38 192.70 163.77 182.43 191.65 197.56 166.77 172.14
209.60 189.96 197.27 180.77 194.76 209.01 183.49 187.59 197.56 224.66 184.64 189.42
181.56 166.32 171.46 165.84 166.77 192.84 160.15 164.13 166.77 184.64 176.83 180.30
189.22 174.05 176.55 169.62 171.02 198.17 164.46 170.10 172.14 189.42 180.30 186.93

Compute sepuakt = vector of standard errors of total genetic predictions

sepuakt
15.23
14.37
13.83
13.55
13.57
15.19
13.07
14.22
13.84
14.99
13.30
13.67