Le script crée d'abord un jeu de données `Swine` contenant des informations sur les porcs (numéro, père, mère, sexe) en utilisant des données en ligne (`datalines`). Ensuite, la procédure `PROC INBREED` est utilisée pour analyser les relations génétiques. Elle calcule les coefficients de consanguinité pour chaque individu et les coefficients de parenté entre les individus. Les options `ind` et `average` sont spécifiées pour inclure les coefficients individuels et la moyenne des coefficients de parenté. La déclaration `var` identifie les variables d'individu, de père et de mère. La déclaration `matings` spécifie des paires d'accouplements pour lesquels calculer les coefficients de parenté, et la déclaration `gender` indique la variable de sexe.
Analyse des données
Type : CREATION_INTERNE
Les données sont créées directement dans le script via une instruction DATALINES. Le jeu de données `Swine` est généré avec des informations sur les numéros de porcs, leurs pères, mères et sexes pour l'analyse génétique.
1 Bloc de code
DATA STEP Data
Explication :
Ce bloc de code crée un jeu de données SAS nommé `Swine`. Il définit quatre variables : `Swine_Number`, `Sire`, `Dam` (numéro du porc, père, mère) en tant que caractères (indiqués par `$`), et `Sex` (sexe) également en tant que caractère. Les données sont lues à partir des lignes fournies après l'instruction `datalines`, formant ainsi un pedigree de porcs.
Ce bloc de code crée un jeu de données SAS nommé `Swine`. Il définit quatre variables : `Swine_Number`, `Sire`, `Dam` (numéro du porc, père, mère) en tant que caractères (indiqués par `$`), et `Sex` (sexe) également en tant que caractère. Les données sont lues à partir des lignes fournies après l'instruction `datalines`, formant ainsi un pedigree de porcs.
Copié !
| 1 | DATA Swine; |
| 2 | INPUT Swine_Number $ Sire $ Dam $ Sex $; |
| 3 | DATALINES; |
| 4 | 3504 2200 2501 M |
| 5 | 3514 2521 3112 F |
| 6 | 3519 2521 2501 F |
| 7 | 2501 2200 3112 M |
| 8 | 2789 3504 3514 F |
| 9 | 3501 2521 3514 M |
| 10 | 3712 3504 3514 F |
| 11 | 3121 2200 3501 F |
| 12 | ; |
Résultat Visuel
2 Bloc de code
PROC INBREED
Explication :
Cette procédure `PROC INBREED` est utilisée pour calculer les coefficients de consanguinité et de parenté à partir du jeu de données `Swine`. L'option `data=Swine` spécifie le jeu de données d'entrée. `ind` demande le calcul des coefficients de consanguinité individuels. `average` demande les coefficients de parenté moyens. L'instruction `var` spécifie les variables `Swine_Number`, `Sire` et `Dam` comme variables de pedigree. L'instruction `matings` identifie des paires d'accouplements spécifiques pour lesquels les coefficients de parenté sont calculés. L'instruction `gender` spécifie la variable `Sex` pour l'analyse des accouplements.
Cette procédure `PROC INBREED` est utilisée pour calculer les coefficients de consanguinité et de parenté à partir du jeu de données `Swine`. L'option `data=Swine` spécifie le jeu de données d'entrée. `ind` demande le calcul des coefficients de consanguinité individuels. `average` demande les coefficients de parenté moyens. L'instruction `var` spécifie les variables `Swine_Number`, `Sire` et `Dam` comme variables de pedigree. L'instruction `matings` identifie des paires d'accouplements spécifiques pour lesquels les coefficients de parenté sont calculés. L'instruction `gender` spécifie la variable `Sex` pour l'analyse des accouplements.
Copié !
| 1 | title 'Least Related Matings'; |
| 2 | PROC INBREED DATA=Swine ind average; |
| 3 | var Swine_Number Sire Dam; |
| 4 | matings 2501 / 3501 3504 , |
| 5 | 3712 / 3121; |
| 6 | gender Sex; |
| 7 | RUN; |
Résultat Visuel
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Le Conseil de l'Expert
Stéphanie
Spécialiste Machine Learning et IA.
« Ne regardez pas seulement les coefficients individuels (ind). Surveillez la statistique average : une augmentation constante de la parenté moyenne dans une population est souvent le signe précurseur d'une perte de vigueur globale (dépression consanguine). »