R中GLM（或LME4）的多个二项式相关变量

Question

大家。我对R来说很陌生。我一直在努力教育自己这个问题，但我还是继续遇到障碍。

我的数据集有两个分类的独立变量（栖息地（1,2,3）和位点（1,2,3,4,5）。我的反应变量是AFLP基因座的存在与否.I有96个基因座，我想确定这些基因座中哪些（如果有的话）与栖息地显着相关（站点是随机效应）。每个基因座都可以假设独立于其他基因座。

就与其他研究人员的相关性而言，这应该是一个问题，人们试图用GLM或LME分析分子数据将开始遇到更多。

这是我的代码：

##Independent variables
Site=AFLP$Site ##AFLP is my data file
Habitat=AFLP$Habitat
##Dependent variable
Loci=AFLP[,4:99]

##Establishing matrix of variables
mydata <- cbind(Site, Habitat, Loci)

##glm
model1 <- glm(Loci ~ (1|Site)+Habitat, data=mydata, family="binomial")

我收到此错误： model.frame.default中的错误（公式= Loci~（1 | Site）+ Habitat，data = mydata ,:   变量＆＃39; Loci＆＃39;

的类型（列表）无效

我知道这个错误与Loci的数据类型有关;但是，我已经尝试了很多东西，但仍然无法弄清楚如何正确解决这个问题。

我的问题似乎与以下链接中的问题类似，但同样，我还无法弄清楚如何将此信息应用于我的数据集。

http://stackoverflow.com/questions/18067519/using-r-to-do-a-regression-with-multiple-dependent-and-multiple-independent-vari

https://stats.stackexchange.com/questions/26585/how-to-do-a-generalized-linear-model-with-multiple-dependent-variables-in-r

提前谢谢你。如果这得到一个简单的答案，我为占用空间而道歉。我一直在谷歌搜索并试图教育自己，我还没有做任何事情。