一年多點或者多年多點的植物資料中，乙個基因型（品種）往往有多個表型資料，但只有乙個基因型，在gwas關聯分析中，就需要乙個基因型對應乙個表型資料。
之所以有多個表型資料的原因：
問題：如何計算得到乙個表型資料呢？
解答：可以使用多個表型值的平均值，作為品種的表型值，現在有更好的方法：blue值。
一般，有兩個選擇，blue值或者blup值，在gwas中大都使用的blue值。
blue和blup的區別：
blue和blup的代表：
blue和blup的方差變化
資料為learnasreml中的met資料集。資料報括2年，5個地點，每個地點4個重複，共有10品種，觀測值為產量（yield）
資料
模型：
注意：植物中，一般的blue值需要加上截距（intercept）。因為blue值中，第乙個水平會當做0，其它為相對值，可以手動進行相加，也可以使用lsmeans包中的lsmeans。
資料中的lsmeans即為品種的blue值，可以作為gwas或者gs的表型值進行後續的計算。
總所周知，asreml是乙個非常強大的商業軟體，如果用asreml進行結果對比，可以判斷lme4計算是否正確。
**
library(asreml)
m2 = asreml(yield ~ cul , random = ~location/rep + year, data=dat)
pre = as.data.frame(predict(m2,classify = "cul")$pvals)
pre
結果中的predicted.value即為品種的blue值。
兩者結果對比
library(tidyverse)
ls_value = as.data.frame(re)
as_value = pre
head(ls_value)
head(as_value)
merge(ls_value,as_value,by = "cul") %>% select(lsmean ,predicted.value) %>% cor
散點圖：
可以看出，兩者結果完全一致。
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