In checkcovar(cross, pheno.col, addcovar, intcovar, perm.strata, ... :実際のデータを見なければ本当の原因はわかりませんが、マーカー共変量の数が多すぎることにより問題が生じている可能性があります。
addcovar appears to be over-specified; consider dropping columns.
この可能性を考えるために、マーカー共変量の数を5から3へ減らすなど、試していただきたいと思います。(consider dropping columns.)
下記のページが参考になると思います。
https://groups.google.com/forum/#!topic/rqtl-disc/-YUu7vS34WI
CIM では、マーカー共変量の数と解析の窓の大きさを指定して解析を行う必要があります。
CIM では共変量を用いることで、注目している場所以外に位置している QTL の影響をモデルに取り込むことができ、それらが引き起こす変動を押さえ込むことで、注目している場所にある QTL のシグナルをより明瞭に捉えられるようになります。
マーカー共変量の数を多くすることで、マーカー間の相関の高いものが混ざっていることが原因となり、モデルがうまくできなくなってしまいます。
このため、マーカー共変量の数を減らすことで、マーカー間の相関による影響がなくなり、モデルに問題がなくなる可能性があります。
n.marcovar = n.covar マーカー共変量の数window = window.size 解析の窓の大きさ
# perform the composite interval mapping with the Haley and Knott regression
outcim.hk <- cim(cross, pheno.col = phone, method = "hk", n.marcovar = n.covar, window = window.size)
間違いなどがございましたら、コメントを頂きたく存じます。
よろしくお願いいたします。
