BLUPF90

User Tools

Site Tools

Trace:
faq.example

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

Link to this comparison view

Both sides previous revisionPrevious revision
Next revisionBoth sides next revision
faq.example [2012/05/29 17:30] – shogofaq.example [2012/05/29 18:15] – shogo
Line 2: Line 2:
 \\ \\
 ===== Models ===== ===== Models =====
-Sire model without A+**Sire model without A** 
 +<file> 
 +DATAFILE 
 +test.dat 
 +NUMBER_OF_TRAITS 
 +1 
 +NUMBER_OF_EFFECTS 
 +2 
 +OBSERVATION(S) 
 +3 
 +WEIGHT(S)
  
-Sire model+EFFECTS: POSITIONS_IN_DATAFILE NUMBER_OF_LEVELS TYPE_OF_EFFECT [EFFECT NESTED] 
 +1 2 cross 
 +2 3 cross 
 +RANDOM_RESIDUAL VALUES 
 +10 
 +RANDOM_GROUP 
 +2 
 +RANDOM_TYPE 
 +diagonal 
 +FILE
  
-Multiple (2) trait sire model+(CO)VARIANCES 
 +1 
 +</file> 
 +**Sire model with A** 
 +<file> 
 +DATAFILE 
 +test.dat 
 +NUMBER_OF_TRAITS 
 +1 
 +NUMBER_OF_EFFECTS 
 +2 
 +OBSERVATION(S) 
 +3 
 +WEIGHT(S) 
 +EFFECTS: POSITIONS_IN_DATAFILE NUMBER_OF_LEVELS TYPE_OF_EFFECT [EFFECT NESTED] 
 +1 2 cross 
 +2 3 cross 
 +RANDOM_RESIDUAL VALUES 
 +10 
 +RANDOM_GROUP 
 +2 
 +RANDOM_TYPE 
 +add_sire 
 +FILE 
 +sire.ped 
 +(CO)VARIANCES 
 +1 
 +</file> 
 +**Multiple (2) trait sire model** 
 +<file> 
 +DATAFILE 
 +test.dat 
 +NUMBER_OF_TRAITS 
 +2 
 +NUMBER_OF_EFFECTS 
 +2 
 +OBSERVATION(S) 
 +3 4 
 +WEIGHT(S) 
 +EFFECTS: POSITIONS_IN_DATAFILE NUMBER_OF_LEVELS TYPE_OF_EFFECT [EFFECT NESTED] 
 +1 1 2 cross 
 +2 2 3 cross 
 +RANDOM_RESIDUAL VALUES 
 +10 1 
 +1 5 
 +RANDOM_GROUP 
 +2 
 +RANDOM_TYPE 
 +add_sire 
 +FILE 
 +sire.ped 
 +(CO)VARIANCES 
 +1 0.1 
 +0.1 1 
 +</file> 
 +**Animal model** 
 +<file> 
 +DATAFILE 
 +test.dat 
 +NUMBER_OF_TRAITS 
 +1 
 +NUMBER_OF_EFFECTS 
 +2 
 +OBSERVATION(S) 
 +3 
 +WEIGHT(S) 
 +EFFECTS: POSITIONS_IN_DATAFILE NUMBER_OF_LEVELS TYPE_OF_EFFECT [EFFECT NESTED] 
 +1 2 cross 
 +5 10 cross 
 +RANDOM_RESIDUAL VALUES 
 +10 
 +RANDOM_GROUP 
 +2 
 +RANDOM_TYPE 
 +add_animal 
 +FILE 
 +animal.ped 
 +(CO)VARIANCES 
 +1  
 +</file> 
 +**Multiple trait animal model** 
 +<file> 
 +# Example 1: 2 trait animal model
  
-Animal model+DATAFILE 
 +test.dat 
 +NUMBER_OF_TRAITS 
 +2 
 +NUMBER_OF_EFFECTS 
 +2 
 +OBSERVATION(S) 
 +3 4 
 +WEIGHT(S) 
 +EFFECTS: POSITIONS_IN_DATAFILE NUMBER_OF_LEVELS TYPE_OF_EFFECT [EFFECT NESTED] 
 +1 1 2 cross 
 +5 5 10 cross 
 +RANDOM_RESIDUAL VALUES 
 +10 1 
 +1 5 
 +RANDOM_GROUP 
 +2 
 +RANDOM_TYPE 
 +add_animal 
 +FILE 
 +animal.ped 
 +(CO)VARIANCES 
 +1 0.1 
 +0.1 1 
 +</file> 
 +<file> 
 +# Example 2: different model for each trait
  
-Multiple trait animal model+DATAFILE 
 +test.dat 
 +NUMBER_OF_TRAITS 
 +2 
 +NUMBER_OF_EFFECTS 
 +3 
 +OBSERVATION(S) 
 +3 4 
 +WEIGHT(S) 
 +EFFECTS: POSITIONS_IN_DATAFILE NUMBER_OF_LEVELS TYPE_OF_EFFECT [EFFECT NESTED] 
 +1 2 2 cross 
 +5 5 10 cross 
 +6 7 30 cross 
 +RANDOM_RESIDUAL VALUES 
 +10 1 
 +1 5 
 +RANDOM_GROUP 
 +2 
 +RANDOM_TYPE 
 +add_animal 
 +FILE 
 +animal.ped 
 +(CO)VARIANCES 
 +1 0.1 
 +0.1 1 
 +RANDOM_GROUP 
 +3 
 +RANDOM_TYPE 
 +diagonal 
 +FILE
  
-Donimance model+(CO)VARIANCES 
 +1 0 
 +0 1 
 +</file> 
 +<file> 
 +# This one works with Gibbs sampling programs
  
-Animal model with UPG+DATAFILE 
 +test.dat 
 +NUMBER_OF_TRAITS 
 +2 
 +NUMBER_OF_EFFECTS 
 +5 
 +OBSERVATION(S) 
 +3 4 
 +WEIGHT(S) 
 +EFFECTS: POSITIONS_IN_DATAFILE NUMBER_OF_LEVELS TYPE_OF_EFFECT [EFFECT NESTED] 
 +1 0 2 cross 
 +0 2 2 cross 
 +5 5 10 cross 
 +6 0 30 cross 
 +0 7 20 cross 
 +RANDOM_RESIDUAL VALUES 
 +10 1 
 +1 5 
 +RANDOM_GROUP 
 +3 
 +RANDOM_TYPE 
 +add_animal 
 +FILE 
 +animal.ped 
 +(CO)VARIANCES 
 +1 0.1 
 +0.1 1 
 +RANDOM_GROUP 
 +4 
 +RANDOM_TYPE 
 +diagonal 
 +FILE
  
-Animal model with inbreeding+(CO)VARIANCES 
 +1 0 
 +0 0 
 +RANDOM_GROUP 
 +5 
 +RANDOM_TYPE 
 +diagonal 
 +FILE
  
-Repeatability model 1+(CO)VARIANCES 
 +0 0 
 +0 1 
 +</file> 
 +OR 
 +<file> 
 +DATAFILE 
 +test.dat 
 +NUMBER_OF_TRAITS 
 +2 
 +NUMBER_OF_EFFECTS 
 +5 
 +OBSERVATION(S) 
 +3 4 
 +WEIGHT(S) 
 +EFFECTS: POSITIONS_IN_DATAFILE NUMBER_OF_LEVELS TYPE_OF_EFFECT [EFFECT NESTED] 
 +1 0 2 cross 
 +0 2 2 cross 
 +5 5 10 cross 
 +6 0 30 cross 
 +0 7 30 cross 
 +RANDOM_RESIDUAL VALUES 
 +10 1 
 +1 5 
 +RANDOM_GROUP 
 +3 
 +RANDOM_TYPE 
 +add_animal 
 +FILE 
 +animal.ped 
 +(CO)VARIANCES 
 +1 0.1 
 +0.1 1 
 +RANDOM_GROUP 
 +4 5 
 +RANDOM_TYPE 
 +diagonal 
 +FILE
  
-Repeatability model 2+(CO)VARIANCES 
 +1 0 0 0 
 +0 0 0 0 
 +0 0 0 0 
 +0 0 0 1
  
-Maternal effect model+# Can you see the difference between these 3 setups in Example 2? 
 +</file> 
 +**Donimance model** 
 +<file> 
 +DATAFILE 
 +dom.dat 
 +NUMBER_OF_TRAITS 
 +1 
 +NUMBER_OF_EFFECTS 
 +4 
 +OBSERVATION(S) 
 +3 
 +WEIGHT(S)
  
-Random regression model+EFFECTS: POSITIONS_IN_DATAFILE NUMBER_OF_LEVELS TYPE_OF_EFFECT [EFFECT NESTED] 
 +1 1 cross 
 +4 1 cov 
 +2 30001 cross 
 +5 10412 cross 
 +RANDOM_RESIDUAL VALUES 
 +100 
 +RANDOM_GROUP 
 +3 
 +RANDOM_TYPE 
 +add_an_upginb 
 +FILE 
 +add.ped 
 +(CO)VARIANCES 
 +10 
 +RANDOM_GROUP 
 +4 
 +RANDOM_TYPE 
 +par_dom 
 +FILE 
 +dom.ped 
 +(CO)VARIANCES 
 +2 
 +</file> 
 +**Animal model with UPG** 
 +<file> 
 +DATAFILE 
 +test.dat 
 +NUMBER_OF_TRAITS 
 +2 
 +NUMBER_OF_EFFECTS 
 +2 
 +OBSERVATION(S) 
 +3 4 
 +WEIGHT(S) 
 +EFFECTS: POSITIONS_IN_DATAFILE NUMBER_OF_LEVELS TYPE_OF_EFFECT [EFFECT NESTED] 
 +1 1 2 cross 
 +5 5 13 cross 
 +RANDOM_RESIDUAL VALUES 
 +10 1 
 +1 5 
 +RANDOM_GROUP 
 +2 
 +RANDOM_TYPE 
 +add_an_upg 
 +FILE 
 +animal.ped 
 +(CO)VARIANCES 
 +1 0.1 
 +0.1 1 
 +</file> 
 +**Animal model with inbreeding** 
 +<file> 
 +DATAFILE 
 +test.dat 
 +NUMBER_OF_TRAITS 
 +2 
 +NUMBER_OF_EFFECTS 
 +2 
 +OBSERVATION(S) 
 +3 4 
 +WEIGHT(S) 
 +EFFECTS: POSITIONS_IN_DATAFILE NUMBER_OF_LEVELS TYPE_OF_EFFECT [EFFECT NESTED] 
 +1 1 2 cross 
 +5 5 13 cross 
 +RANDOM_RESIDUAL VALUES 
 +10 1 
 +1 5 
 +RANDOM_GROUP 
 +2 
 +RANDOM_TYPE 
 +add_an_upginb 
 +FILE 
 +animal.ped 
 +(CO)VARIANCES 
 +1 0.1 
 +0.1 1 
 +</file> 
 +**Repeatability model 1** 
 +<file> 
 +DATAFILE 
 +test.dat 
 +NUMBER_OF_TRAITS 
 +1 
 +NUMBER_OF_EFFECTS 
 +3 
 +OBSERVATION(S) 
 +3 
 +WEIGHT(S) 
 +EFFECTS: POSITIONS_IN_DATAFILE NUMBER_OF_LEVELS TYPE_OF_EFFECT [EFFECT NESTED] 
 +1 2 cross 
 +5 5 cross 
 +5 10 cross 
 +RANDOM_RESIDUAL VALUES 
 +10 
 +RANDOM_GROUP 
 +2 
 +RANDOM_TYPE 
 +add_animal 
 +FILE 
 +animal.ped 
 +(CO)VARIANCES 
 +1 
 +RANDOM_GROUP 
 +3 
 +RANDOM_TYPE 
 +diagonal 
 +FILE
  
-Random regression model with heterogeneous residual variances+(CO)VARIANCES 
 +1  
 +</file> 
 +**Repeatability model 2** 
 +<file> 
 +DATAFILE 
 +test.dat 
 +NUMBER_OF_TRAITS 
 +2 
 +NUMBER_OF_EFFECTS 
 +3 
 +OBSERVATION(S) 
 +3 4 
 +WEIGHT(S) 
 +EFFECTS: POSITIONS_IN_DATAFILE NUMBER_OF_LEVELS TYPE_OF_EFFECT [EFFECT NESTED] 
 +1 1 2 cross 
 +5 5 5 cross 
 +5 5 10 cross 
 +RANDOM_RESIDUAL VALUES 
 +10 1 
 +1 5 
 +RANDOM_GROUP 
 +2 
 +RANDOM_TYPE 
 +add_animal 
 +FILE 
 +animal.ped 
 +(CO)VARIANCES 
 +1 0.1 
 +0.1 1 
 +RANDOM_GROUP 
 +3 
 +RANDOM_TYPE 
 +diagonal 
 +FILE
  
-Competitive model +(CO)VARIANCES 
 +1 0.1 
 +0.1 1 
 +</file> 
 +**Maternal effect model** 
 +<file> 
 +DATAFILE 
 +maternal.dat 
 +NUMBER_OF_TRAITS 
 +1 
 +NUMBER_OF_EFFECTS 
 +4 
 +OBSERVATION(S) 
 +4 
 +WEIGHT(S) 
 + 
 +EFFECTS: POSITIONS_IN_DATAFILE NUMBER_OF_LEVELS TYPE_OF_EFFECT [EFFECT NESTED] 
 +3 946 cross 
 +1 22473 cross 
 +2 22473 cross 
 +2 22473 cross 
 +RANDOM_RESIDUAL VALUES 
 +1050 
 +RANDOM_GROUP 
 +2 3 
 +RANDOM_TYPE 
 +add_animal 
 +FILE 
 +maternal.ped 
 +(CO)VARIANCES 
 +450 -100 
 +-100 340 
 +RANDOM_GROUP 
 +4 
 +RANDOM_TYPE 
 +diagonal 
 +FILE 
 + 
 +(CO)VARIANCES 
 +370 
 +</file> 
 +**Random regression model** 
 +<file> 
 +DATAFILE 
 +test.dat1 
 +NUMBER_OF_TRAITS 
 +2 
 +NUMBER_OF_EFFECTS 
 +9 
 +OBSERVATION(S) 
 +3 4 
 +WEIGHT(S) 
 +EFFECTS: POSITIONS_IN_DATAFILE NUMBER_OF_LEVELS TYPE_OF_EFFECT [EFFECT NESTED] 
 +1 1 2 cross 
 +6 6 1 cov 
 +7 7 1 cov 
 +2 2 5 cross 
 +6 6 5 cov 2 2 
 +7 7 5 cov 2 2 
 +2 2 10 cross 
 +6 6 10 cov 2 2 
 +7 7 10 cov 2 2 
 +RANDOM_RESIDUAL VALUES 
 +10 1 
 +1 5 
 +RANDOM_GROUP 
 +4 5 6 
 +RANDOM_TYPE 
 +diagonal 
 +FILE 
 + 
 +(CO)VARIANCES 
 +1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 
 +0.1 1 0.1 0.1 0.1 0.1 
 +0.1 0.1 1 0.1 0.1 0.1 
 +0.1 0.1 0.1 1 0.1 0.1 
 +0.1 0.1 0.1 0.1 1 0.1 
 +0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 1 
 +RANDOM_GROUP 
 +7 8 9 
 +RANDOM_TYPE 
 +add_animal 
 +FILE 
 +animal.ped 
 +(CO)VARIANCES 
 +1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 
 +0.1 1 0.1 0.1 0.1 0.1 
 +0.1 0.1 1 0.1 0.1 0.1 
 +0.1 0.1 0.1 1 0.1 0.1 
 +0.1 0.1 0.1 0.1 1 0.1 
 +0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 1 
 +</file> 
 +<file> 
 +DATAFILE 
 +test.dat2 
 +NUMBER_OF_TRAITS 
 +2 
 +NUMBER_OF_EFFECTS 
 +10 
 +OBSERVATION(S) 
 +3 4 
 +WEIGHT(S) 
 +EFFECTS: POSITIONS_IN_DATAFILE NUMBER_OF_LEVELS TYPE_OF_EFFECT [EFFECT NESTED] 
 +1 1 2 cross 
 +6 6 1 cov 
 +7 7 1 cov 
 +8 8 1 cov 
 +6 6 5 cov 2 2 
 +7 7 5 cov 2 2 
 +8 8 5 cov 2 2 
 +6 6 10 cov 2 2 
 +7 7 10 cov 2 2 
 +8 8 10 cov 2 2 
 +RANDOM_RESIDUAL VALUES 
 +10 1 
 +1 5 
 +RANDOM_GROUP 
 +5 6 7 
 +RANDOM_TYPE 
 +diagonal 
 +FILE 
 + 
 +(CO)VARIANCES 
 +1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 
 +0.1 1 0.1 0.1 0.1 0.1 
 +0.1 0.1 1 0.1 0.1 0.1 
 +0.1 0.1 0.1 1 0.1 0.1 
 +0.1 0.1 0.1 0.1 1 0.1 
 +0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 1 
 +RANDOM_GROUP 
 +8 9 10 
 +RANDOM_TYPE 
 +add_animal 
 +FILE 
 +animal.ped 
 +(CO)VARIANCES 
 +1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 
 +0.1 1 0.1 0.1 0.1 0.1 
 +0.1 0.1 1 0.1 0.1 0.1 
 +0.1 0.1 0.1 1 0.1 0.1 
 +0.1 0.1 0.1 0.1 1 0.1 
 +0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 1 
 +</file> 
 +<file> 
 +test.dat1: example data set using Legendre polynomial 
 +1 1 21.10000 12.10000 11 -1.73205 2.23607 
 +2 2 22.20000 12.20000 12 -1.23718 .59324 
 +1 3 21.30000 12.30000 13 -.74231 -.50197 
 +2 1 22.10000 12.40000 14 -.24744 -1.04958 
 +1 2 21.20000 12.10000 15 .24744 -1.04958 
 +2 3 22.30000 12.20000 16 .74231 -.50197 
 +1 4 21.40000 12.30000 17 1.23718 .59324 
 +2 5 22.50000 12.40000 18 1.73205 2.23607 
 +</file> 
 +<file> 
 +test.dat2: example data set using linear spline 
 +1 1 21.100000 12.100000 11 1.000000 .000000 .000000 
 +2 2 22.200000 12.200000 12 .666667 .333333 .000000 
 +1 3 21.300000 12.300000 13 .333333 .666667 .000000 
 +2 1 22.100000 12.400000 14 .000000 1.000000 .000000 
 +1 2 21.200000 12.100000 15 .000000 .750000 .250000 
 +2 3 22.300000 12.200000 16 .000000 .500000 .500000 
 +1 4 21.400000 12.300000 17 .000000 .250000 .750000 
 +2 5 22.500000 12.400000 18 .000000 .000000 1.000000  
 +</file> 
 +**Random regression model with heterogeneous residual variances** 
 +<file> 
 +### using airemlf90 
 + 
 +# Example 1: with intercept 
 +DATAFILE 
 +test.dat 
 +NUMBER_OF_TRAITS 
 +1 
 +NUMBER_OF_EFFECTS 
 +9 
 +OBSERVATION(S) 
 +3 
 +WEIGHT(S) 
 +EFFECTS: POSITIONS_IN_DATAFILE NUMBER_OF_LEVELS TYPE_OF_EFFECT [EFFECT NESTED] 
 +1 2 cross 
 +6 1 cov 
 +7 1 cov 
 +5 5 cross 
 +6 5 cov 5 
 +7 5 cov 5 
 +5 10 cross 
 +6 10 cov 5 
 +7 10 cov 5 
 +RANDOM_RESIDUAL VALUES 
 +10 
 +RANDOM_GROUP 
 +4 5 6 
 +RANDOM_TYPE 
 +diagonal 
 +FILE 
 + 
 +(CO)VARIANCES 
 +1 0.1 0.1 
 +0.1 1 0.1 
 +0.1 0.1 1 
 +RANDOM_GROUP 
 +7 8 9 
 +RANDOM_TYPE 
 +add_animal 
 +FILE 
 +animal.ped 
 +(CO)VARIANCES 
 +1 0.1 0.1 
 +0.1 1 0.1 
 +0.1 0.1 1 
 +OPTION hetres_pos 6 7 
 +OPTION hetres_pol 4.0 1.0 0.1 
 +</file> 
 +<file> 
 +### using airemlf90 
 + 
 +# Example 2: with no intercept 
 +DATAFILE 
 +test.dat 
 +NUMBER_OF_TRAITS 
 +1 
 +NUMBER_OF_EFFECTS 
 +7 
 +OBSERVATION(S) 
 +3 
 +WEIGHT(S) 
 +EFFECTS: POSITIONS_IN_DATAFILE NUMBER_OF_LEVELS TYPE_OF_EFFECT [EFFECT NESTED] 
 +1 2 cross 
 +6 1 cov 
 +7 1 cov 
 +6 5 cov 5 
 +7 5 cov 5 
 +6 10 cov 5 
 +7 10 cov 5 
 +RANDOM_RESIDUAL VALUES 
 +10 
 +RANDOM_GROUP 
 +4 5 
 +RANDOM_TYPE 
 +diagonal 
 +FILE 
 + 
 +(CO)VARIANCES 
 +1 0.1 
 +0.1 1 
 +RANDOM_GROUP 
 +6 7 
 +RANDOM_TYPE 
 +add_animal 
 +FILE 
 +animal.ped 
 +(CO)VARIANCES 
 +1 0.1 
 +0.1 1 
 +OPTION hetres_pos 6 7 
 +OPTION hetres_pol 1.0 0.1 
 +</file> 
 +<file> 
 +### using gibbs3f90 
 + 
 +DATAFILE 
 +test.dat 
 +NUMBER_OF_TRAITS 
 +1 
 +NUMBER_OF_EFFECTS 
 +9 
 +OBSERVATION(S) 
 +3 
 +WEIGHT(S) 
 +EFFECTS: POSITIONS_IN_DATAFILE NUMBER_OF_LEVELS TYPE_OF_EFFECT [EFFECT NESTED] 
 +1 2 cross 
 +6 1 cov 
 +7 1 cov 
 +5 5 cross 
 +6 5 cov 5 
 +7 5 cov 5 
 +5 10 cross 
 +6 10 cov 5 
 +7 10 cov 5 
 +RANDOM_RESIDUAL VALUES 
 +10 
 +RANDOM_GROUP 
 +4 5 6 
 +RANDOM_TYPE 
 +diagonal 
 +FILE 
 + 
 +(CO)VARIANCES 
 +1 0.1 0.1 
 +0.1 1 0.1 
 +0.1 0.1 1 
 +RANDOM_GROUP 
 +7 8 9 
 +RANDOM_TYPE 
 +add_animal 
 +FILE 
 +animal.ped 
 +(CO)VARIANCES 
 +1 0.1 0.1 
 +0.1 1 0.1 
 +0.1 0.1 1 
 +OPTION hetres_int 8 5  
 +</file> 
 +**Competitive model**  
 +<file> 
 +DATAFILE 
 +competition.dat 
 +NUMBER_OF_TRAITS 
 +1 
 +NUMBER_OF_EFFECTS 
 +19 
 +OBSERVATION(S) 
 +24 
 +WEIGHT(S) 
 + 
 +EFFECTS: POSITIONS_IN_DATAFILE NUMBER_OF_LEVELS TYPE_OF_EFFECT[EFFECT NESTED] 
 +2 88 cross 
 +3 362 cross 
 +21 2409 cross 
 +4 8004 cross 
 +22 0 cov 5 
 +22 0 cov 6 
 +22 0 cov 7 
 +22 0 cov 8 
 +22 0 cov 9 
 +22 0 cov 10 
 +22 0 cov 11 
 +22 0 cov 12 
 +22 0 cov 13 
 +22 0 cov 14 
 +22 0 cov 15 
 +22 0 cov 16 
 +22 0 cov 17 
 +22 0 cov 18 
 +22 8004 cov 19 
 +RANDOM_RESIDUAL VALUES 
 +1225.8 
 +RANDOM_GROUP 
 +4 5 
 +RANDOM_TYPE 
 +add_animal 
 +FILE 
 +renadd04.ped 
 +(CO)VARIANCES 
 +267.03 25.313 
 +25.313 104.44 
 +RANDOM_GROUP 
 +2 
 +RANDOM_TYPE 
 +diagonal 
 +FILE 
 + 
 +(CO)VARIANCES 
 +89.187 
 +RANDOM_GROUP 
 +3 
 +RANDOM_TYPE 
 +diagonal 
 +FILE 
 + 
 +(CO)VARIANCES 
 +167.34 
 +</file>
  
faq.example.txt · Last modified: 2024/03/25 18:22 by 127.0.0.1
Donate Powered by PHP Valid HTML5 Valid CSS Driven by DokuWiki