Genetic variation of traits measured in several environments. II. Inference on between-environment homogeneity of intra-class correlations

This paper describes a further contribution to the problem of testing homogeneity of intra-class correlations among environments in the case of univariate linear models, without making any assumption about the genetic correlation between environments. An iterative generalized expectation-maximization (EM) algorithm, as described in Foulley and Quaas (1994), is presented for computing restricted maximum likelihood (REML) estimates of the residual and between-family components of variance and covariance. Three different parameterizations (cartesian, polar and spherical coordinates) are proposed to compute EM-REML estimators under the reduced (constant intra-class correlation between environments) model. This procedure is illustrated with the analysis of simulated data.

Cet article décrit une approche permettant d’estimer les composantes de variance-covariance entre milieux dans le cas de corrélation intra-classe homogènes entre milieux, sans faire d’hypothèse sur les corrélations génétiques entre milieux pris 2 à 2. Un algorithme itératif d’espérance-maximisation (EM), comparable à celui décrit par Foulley et Quaas (1994), est proposé pour calculer les estimations du maximum de vraisemblance restreinte (REML) des composantes résiduelles et familiales de variance covariance. Trois paramétrisations différentes (coordonnées cartésiennes, polaires et sphériques) sont proposées pour calculer les estimateurs EM-REML sous le modèle réduit (les corrélations intra-classe sont supposées toutes égales à une même constante). Cette procédure est illustrée par l’analyse de données simulées.