# NOT RUN {
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#### EXAMPLE 1
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####random population of 200 lines with 1000 markers
X <- matrix(rep(0,200*1000),200,1000)
for (i in 1:200) {
X[i,] <- sample(c(-1,0,0,1), size=1000, replace=TRUE)
}
D <- D.mat(X)
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#### EXAMPLE 2
#### For CRAN time limitations most lines in the
#### examples are silenced with one '#' mark,
#### remove them and run the examples
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data(CPdata)
CPpheno <- CPdata$pheno
CPgeno <- CPdata$geno
#### look at the data
head(CPpheno)
CPgeno[1:5,1:5]
#### fit a model including additive and dominance effects
#y <- CPpheno$color
#Za <- diag(length(y))
#Zd <- diag(length(y))
#Ze <- diag(length(y))
#A <- A.mat(CPgeno) # additive relationship matrix
#D <- D.mat(CPgeno) # dominant relationship matrix
#y.trn <- y # for prediction accuracy
#ww <- sample(c(1:dim(Za)[1]),72) # delete data for 1/5 of the population
#y.trn[ww] <- NA
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#### ADDITIVE MODEL ####
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#ETA.A <- list(list(Z=Za,K=A))
#ans.A <- mmer(Y=y.trn, Z=ETA.A)
#cor(ans.A$fitted.y[ww], y[ww], use="pairwise.complete.obs")
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#### ADDITIVE-DOMINANT MODEL ####
####=========================####
#ETA.AD <- list(list(Z=Za,K=A),list(Z=Zd,K=D))
#ans.AD <- mmer(Y=y.trn, Z=ETA.AD)
#cor(ans.AD$fitted.y[ww], y[ww], use="pairwise.complete.obs")
### greater accuracy !!!! ~4 percent increment!!
### we run 100 iterations, ~4 percent increment in general
# }
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