可能重复：
short formula call for many variables when building a model
我的数据框有22,000行和2,000列。列是样本，行是基因。
在这22,000个基因中，其中1,000个是预测变量/自变量。 剩下的21,000个基因是响应/因变量。
我想写一个模型，其中所有1,000个自变量预测因变量的结果，因此对于每个因变量，模型看起来都是这样的：
y ~ x1 + x2 + x3 + ... + x1000
我知道在R中编写多元回归模型的方式是这样的：
example <- lm( y ~ x1 + x2 + x3, data=test)
现在，数据框是所有变量都在行中，但我可以轻松地转换数据集。所以我有三个问题：
如何编写上面的示例代码，以便我可以合并所有1000个因变量而无需输入x1 + ... + x1000？
是否有可能写出这个等式，这样所有1000个因变量都可以从数据帧中提取为ROWS？如果是这样，怎么样？
如何自动从lm输出中保存每个因变量的所有系数值？