{ "_id": "6a102a2aacfb0bcc41c91db2", "Package": "lme4GS", "Type": "Package", "Title": "'lme4' for Genomic Selection", "Version": "0.1", "Date": "2025-04-06", "Authors@R": "c(person(given = \"Diana Yanira\",\nfamily = \"Caamal Pat\",\nrole = \"aut\",\nemail = \"diana.caamal@colpos.mx\"),\nperson(given = \"Paulino\",\nfamily = \"Perez Rodriguez\",\nrole = c(\"aut\", \"cre\"),\nemail = \"perpdgo@colpos.mx\"),\nperson(given = \"Erick Javier\",\nfamily = \"Suarez Sanchez\",\nrole = \"ctb\",\nemail = \"suarez.erick@colpos.mx\"))", "Maintainer": "Paulino Perez Rodriguez ", "Description": "Flexible functions that use 'lme4' as computational engine\nfor fitting models used in Genomic Selection (GS). GS is a\ntechnology used for genetic improvement, and it has many\nadvantages over phenotype-based selection. There are several\nstatistical models that adequately approach the statistical\nchallenges in GS, such as in linear mixed models (LMMs). The\n'lme4' is the standard package for fitting linear and\ngeneralized LMMs in the R-package, but its use for genetic\nanalysis is limited because it does not allow the correlation\nbetween individuals or groups of individuals to be defined. The\n'lme4GS' package is focused on fitting LMMs with covariance\nstructures defined by the user, bandwidth selection, and\ngenomic prediction. The new package is focused on genomic\nprediction of the models used in GS and can fit LMMs using\ndifferent variance-covariance matrices. Several examples of GS\nmodels are presented using this package as well as the analysis\nusing real data. For more details see Caamal-Pat et.al. 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