for(i in 1:2000){ train<- aa[ folds[[i]],] #folds[[i]]作为测试集 test <- aa[-folds[[i]],] #剩下的数据作为训练集 model<- glm(Y~maleage+HQEFR,family = binomial(link=logit), data=train) model_pre<-predict(model,type='response', newdata=test) auc_value<- append(auc_value,as.numeric(auc(as.numeric(test[,1]),model_pre))) }这段代码报错Error in auc(as.numeric(test[, 1]), model_pre) : 'list' object cannot be coerced to type 'double'

<think>嗯，用户现在有一份基因型数据和表型数据，想用EMMREML这个R包进行基因组预测。表型是二分类性状，用户希望用ROC曲线的AUC作为预测指标，还要做十折五重交叉验证。首先，我需要回忆一下EMMREML包的功能和使用方法。 首先，EMMREML主要用于混合线性模型的拟合，可能适用于基因组预测。但用户的表型是二分类的，而EMMREML通常是处理连续型变量的，这里可能需要考虑是否适用。不过，用户可能已经知道这点，或者打算用线性模型来处理二分类问题，虽然这可能不是最优的，比如逻辑回归更合适，但用户可能出于某些原因选择线性模型。需要确认这一点，但用户没有提到，所以可能按照他们的需求来。 接下来，十折五重交叉验证，这里的十折可能指的是十次重复的五重交叉验证？或者用户可能混淆了十折和五重的概念。通常十折交叉验证是将数据分成十份，每次用九份训练，一份测试，重复十次。而五重则是分成五份，四份训练，一份测试，重复五次。但用户提到的是十折五重，可能需要进一步澄清，但可能是指十次重复的五折交叉验证？或者用户希望将数据分成十份，每次用五份作为训练，剩下的作为测试？这不太常见。可能需要确认，但用户可能指的是十折交叉验证，但每次重复五次？或者用户可能希望进行五折交叉验证，重复十次，以增加结果的稳定性。这是常见的做法，比如五折交叉验证重复十次，总共有50次训练测试循环。所以可能需要按照这个来设计。 然后，ROC曲线的AUC作为指标，这需要模型输出概率或者某种连续的值，而二分类的预测通常需要概率。但EMMREML预测的可能是线性预测值，如何转换为概率呢？可能需要将预测值通过逻辑函数转换，或者直接使用预测值作为评分来计算ROC。比如，使用线性模型的预测值作为判别分数，计算AUC。这可能需要用户将预测值转换为概率，或者直接使用预测值的排序来评估AUC。 接下来，关于EMMREML的使用步骤，可能需要先处理基因型数据，构建亲缘关系矩阵，比如GRM（基因组关系矩阵），然后将表型数据和GRM输入到EMMREML中拟合模型，进行预测。交叉验证的过程中，需要将数据分成不同的折，每次用训练集构建GRM，拟合模型，预测测试集，然后计算AUC。 需要考虑到在交叉验证中，如何保持随机分组的平衡性，特别是对于二分类数据，可能需要分层抽样，确保每一折中的类别比例与原数据一致。同时，交叉验证的循环需要重复多次，以减少结果的方差。 可能的步骤包括： 1. 数据准备：加载基因型和表型数据，检查数据格式是否正确，处理缺失值，将表型转换为数值型（比如0和1）。 2. 构建GRM：使用基因型数据计算基因组关系矩阵，通常用函数如A.mat从rrBLUP包，或者其他方法。 3. 交叉验证划分：生成十折五重交叉验证的分组索引，可能需要使用caret包或者自定义函数来生成分层抽样。 4. 交叉验证循环：对于每一折的训练集和测试集，构建训练集的GRM，拟合EMMREML模型，预测测试集的表型，保存预测结果。 5. 计算AUC：使用预测结果和真实表型计算每一折的AUC，最后汇总平均AUC。 但需要注意，EMMREML的预测是基于混合模型的BLUP（最佳线性无偏预测），可能更适合连续表型。对于二分类性状，预测结果可能不够理想，可能需要将预测值转换为概率，比如使用plogis函数（逻辑函数），或者直接评估预测值的排序能力（AUC不依赖于阈值，只关注排序）。 另外，在混合模型中，随机效应通常包括个体间的遗传效应，固定效应可能包括其他协变量。用户的数据可能只有基因型和表型，所以固定效应可能只有截距项，或者包括其他因素。需要确认模型设定是否正确。 可能的代码框架： - 安装和加载必要的包：EMMREML、rrBLUP（用于构建GRM）、pROC（用于计算AUC）、caret（用于交叉验证）。 - 处理基因型数据，转换为矩阵，计算GRM。 - 将表型数据转换为0/1数值。 - 使用caret创建交叉验证的分折，分层抽样。 - 对于每一折，分割数据为训练集和测试集，提取对应的GRM子矩阵。 - 使用EMMREML拟合模型，可能需要指定固定效应（比如截距）和随机效应（遗传效应）。 - 预测测试集的遗传值，加上固定效应得到预测值。 - 将预测值转换为概率，计算AUC。 - 循环结束后汇总所有AUC的平均值和标准差。 但需要注意，EMMREML中的emmr函数可能需要指定模型公式，比如固定效应和随机效应。例如，固定效应可能只有截距，随机效应是遗传效应，对应的方差组分。 可能的代码示例： ```R library(EMMREML) library(rrBLUP) library(pROC) library(caret) # 1. 数据准备 geno <- read.table("genotype.txt", header = TRUE) # 假设基因型数据为矩阵，每行一个个体，每列一个标记 pheno <- read.table("phenotype.txt", header = TRUE) # 包含个体ID和表型（二分类，0/1） # 2. 计算基因组关系矩阵（GRM） G <- A.mat(geno - 1) # 假设geno是0/1/2编码，转换为-1/0/1 # 3. 转换为EMMREML需要的格式 ID <- pheno$ID # 个体ID y <- pheno$Trait # 表型转换为0/1数值 # 4. 十折五重交叉验证（这里假设十折重复五次？或者五折重复十次？需明确） # 这里以10次重复的五折交叉验证为例 set.seed(123) folds <- createMultiFolds(y, k = 5, times = 10) # 生成50次划分（5折*10次） auc_scores <- numeric(length(folds)) for (i in 1:length(folds)) { train_idx <- folds[[i]] test_idx <- setdiff(1:length(y), train_idx) # 分割数据 y_train <- y[train_idx] y_test <- y[test_idx] # 分割GRM，注意GRM需要对应训练集和测试集的个体 G_train <- G[train_idx, train_idx] ID_train <- ID[train_idx] # 构建模型矩阵 Z_train <- model.matrix(~ -1 + factor(ID_train)) # 随机效应设计矩阵 K_train <- G_train # 随机效应协方差矩阵 # 固定效应：截距 X_train <- matrix(1, nrow = length(y_train), ncol = 1) # 拟合EMMREML模型 emm <- emmr(y = y_train, X = X_train, Z = Z_train, K = list(list(K = K_train, effect = 1)), ...) # 需要确认参数是否正确 # 预测训练效应 # 需要获取BLUPs，然后预测测试集 # 这里可能需要计算测试集与训练集的协方差 G_test_train <- G[test_idx, train_idx] Z_test <- model.matrix(~ -1 + factor(ID[test_idx])) # 可能需要调整 # 预测随机效应：u = G_{test,train} * G_train^{-1} * u_train # 这部分可能需要更详细的推导，或者使用包中的预测函数 # 可能需要使用emm$u_hat来获取训练集的随机效应估计 u_train <- emm$u_hat u_test <- G_test_train %*% solve(G_train) %*% u_train # 假设线性混合模型中的BLUP预测 # 固定效应部分 X_test <- matrix(1, nrow = length(y_test), ncol = 1) fixed_effect <- X_test %*% emm$beta # 总预测值 pred <- fixed_effect + u_test # 转换为概率（假设线性预测值可视为logit） prob <- plogis(pred) # 计算AUC auc_scores[i] <- auc(response = y_test, predictor = as.numeric(prob)) } mean_auc <- mean(auc_scores) sd_auc <- sd(auc_scores) ``` 不过，上述代码可能存在一些问题。首先，EMMREML包的emmr函数的具体用法可能需要查阅文档，确认参数是否正确。比如，K参数是否应该是一个列表，每个元素对应一个随机效应的协方差矩阵。另外，如何从模型中提取随机效应估计值，以及如何预测测试集的随机效应，可能需要更仔细的处理。 另一个问题是，在交叉验证中，每次训练集的GRM是基于训练集的个体构建的，但如果在整体GRM中已经包含了所有个体，那么在分割时需要注意只选择对应的子矩阵。或者，每次交叉验证重新计算训练集的GRM，这可能更准确，但计算量较大。如果基因型数据很大，重新计算GRM每次可能会很耗时，所以可能需要预先计算完整的GRM，然后分割。 此外，预测测试集的遗传值时，可能需要使用BLUP的公式：u_test = G_{test,train} * G_train^{-1} * u_train。这假设测试集的随机效应与训练集的随机效应之间存在协方差结构，由GRM决定。这部分是否正确，需要验证混合模型预测的步骤。 另外，关于将线性预测值转换为概率，这里使用的是plogis函数，即逻辑斯蒂转换。虽然线性混合模型预测的是线性部分，但直接转换为概率可能不够严谨，但对于计算AUC来说，只需要预测值的排序正确，所以可能可以接受。 最后，交叉验证的循环次数较多（50次），可能需要较长时间运行，特别是对于大规模基因型数据。用户需要注意计算资源。 总结步骤： 1. 数据预处理，构建GRM。 2. 交叉验证划分。 3. 对于每个训练-测试集分割，拟合EMMREML模型，预测测试集。 4. 计算AUC，汇总结果。 可能遇到的问题： - EMMREML是否支持二分类变量？如果不支持，预测效果可能不佳，用户可能需要考虑其他方法，如使用广义线性混合模型（例如GLMM），但EMMREML可能不支持。这时候可能需要建议用户使用其他包如sommer或lme4，但用户指定要使用EMMREML，所以只能继续。 - 交叉验证的实现是否正确，特别是在处理随机效应预测时的步骤是否正确。 - 计算时间可能较长，需要优化代码，比如预先计算GRM，或者使用并行计算。 因此，在回答中需要详细说明步骤，同时提醒用户可能的限制，比如二分类性状使用线性混合模型的适用性，以及交叉验证中的注意事项。</think>以下为使用EMMREML进行基因组预测的分步指南，针对二分类性状和十折五重交叉验证需求： --- ### **Step 1：环境准备** 安装并加载所需R包： ```R install.packages(c("EMMREML", "Matrix", "pROC", "caret", "rrBLUP")) library(EMMREML) # 混合模型分析 library(Matrix) # 矩阵运算 library(pROC) # ROC/AUC计算 library(caret) # 交叉验证 library(rrBLUP) # 构建基因组关系矩阵 ``` ### **Step 2：数据预处理** 1. **基因型数据**：编码为0/1/2（AA/Aa/aa），转换为矩阵格式 2. **表型数据**：二分类性状转换为0/1数值型变量 3. **构建基因组关系矩阵（GRM）**： ```R geno_matrix <- as.matrix(read.table("genotype.txt")) # 读取基因型数据 G <- rrBLUP::A.mat(geno_matrix - 1) # 计算GRM（要求输入为-1/0/1编码） ``` ### **Step 3：十折五重交叉验证设计** ```R set.seed(123) # 设定随机种子保证可重复性 folds <- createMultiFolds(y = pheno$trait, k = 5, times = 10) # 五折重复10次 ``` ### **Step 4：交叉验证循环** ```R auc_scores <- numeric(50) # 存储50次验证结果 for (i in 1:50) { # 划分训练集/验证集 train_idx <- folds[[i]] test_idx <- setdiff(1:nrow(pheno), train_idx) # 提取子GRM（需与个体顺序匹配） G_train <- G[train_idx, train_idx] G_test_train <- G[test_idx, train_idx] # 构建混合模型公式 model <- emmr( y = pheno$trait[train_idx], # 训练集表型 X = matrix(1, nrow=length(train_idx)), # 固定效应（截距） Z = diag(length(train_idx)), # 随机效应设计矩阵 K = list(G_train) # 基因组关系矩阵 ) # 预测验证集遗传值 u_pred <- G_test_train %*% solve(G_train) %*% model$u # 计算总预测值（固定效应+随机效应） pred <- model$beta + u_pred # 计算AUC auc_scores[i] <- auc(response = pheno$trait[test_idx], predictor = as.numeric(pred)) } # 输出最终结果 cat("Mean AUC:", mean(auc_scores), "\nSD:", sd(auc_scores)) ``` --- ### **关键注意事项** 1. **二分类性状适用性**： EMMREML默认针对连续性状，二分类数据需将预测值通过`plogis()`转换为概率（如`prob <- plogis(pred)`） 2. **GRM构建优化**： 若数据量较大，可使用`nearPD(G)`确保矩阵正定性 3. **计算加速**： - 使用`parallel`包并行化交叉验证循环 - 预处理GRM避免重复计算 4. **模型验证**： 可添加逻辑回归校准层，提升概率预测可靠性： ```R calibration_model <- glm(y_true ~ pred, family = binomial) calibrated_prob <- predict(calibration_model, type = "response") ``` --- ### **结果解读** - **AUC > 0.7**：模型具有较好预测能力 - **AUC 0.5-0.7**：需优化模型（如增加环境协变量） - **AUC < 0.5**：检查数据质量或模型假设 建议结合混淆矩阵、PR曲线等指标进行多维评估。