这是重复的测量数据，我想使用混合效果模型来运行它。该模型包括；自变量，组（GID），时间和协变量（例如ADRB2_pre）和ID，以进行重复测量。我有59个变量（独立变量）和59个协变量（每个独立变量一个）。协变量是预处理值。
我正在尝试使用for循环对59个变量和协变量（预处理值）运行此循环。循环中的每个模型都会改变两个变量（请参见下文），如何使这两个变量不同？
例如 ADRB2：如果为[i]； ADRB2_pre：变量ADRB2的协变量，不确定在循环中是什么？例如我+1？
这些变量在电子表格中彼此相邻列出（i，i + 1），如何在模型中将第二个变量（i + 1）作为协变量循环？然后，我需要循环移动到其他变量，依此类推……。
我在下面提供了部分样本，我有6个小组，每个小组中有4个主题，但只是为了节省空间而在此处上传了一些数据。
非常感谢您的帮助。
我看了网上的例子，发现没有一个与我打算做的相似。我能够为自变量而不是协变量创建一个简单的循环
#Libraries
library(nlme);library(emmeans);library(car)
# Mixed-effect model
model <- lme(ADRB2 ~ GID + Time + ADRB2_pre, data = dat, random = ~ 1 | ID)
summary(model)
# Estimated marginal means using tukey test
emmeans(model, list(pairwise ~ GID), adjust = "tukey")
## normal plot of standardized residuals
qqnorm(model, ~ resid(., type = "p") , abline = c(0, 1))
# My loop
for(i in ncol(dat)){
model <- lme(dat[,i] ~ GID + Time + [,i+1], data = dat, random = ~ 1 | ID)
model.frame.default中的错误（公式=〜dat + i + GID + TimeC + ID，data = list（：变量'dat'的无效类型（列表）
# subset of data for 6 groups
ID Time GID ADRB2 ADRB2_pre ABCG1 ABCG_pre
1 0 0 21.56 21.58 21.56 21.58
2 0 0 20.12 20.05 20.12 20.05
3 1 0 21.71 21.49 21.71 21.49
4 1 0 20.77 22.08 20.77 22.08
5 0 1 21.10 21.31 21.10 21.31
6 0 1 21.09 20.92 21.09 20.92
7 1 1 21.05 21.21 21.05 21.21
8 1 1 21.40 21.54 21.40 21.54
9 0 2 19.89 20.07 19.89 20.07
10 0 2 20.93 20.66 20.93 20.66
11 1 2 21.72 21.46 21.72 21.46
12 1 2 21.11 21.81 21.11 21.81
13 0 3 22.10 20.08 22.10 20.08
14 0 3 21.14 21.27 21.14 21.27
15 1 3 20.70 21.94 20.70 21.94
16 1 3 20.98 20.80 20.98 20.80
17 0 4 20.75 21.10 20.75 21.10
18 0 4 20.88 20.33 20.88 20.33
19 1 4 21.19 21.55 21.19 21.55
20 1 4 20.48 21.28 20.48 21.28
21 0 5 20.55 20.54 20.55 20.54
22 0 5 21.77 20.69 21.77 20.69
23 1 5 21.20 20.87 21.20 20.87
24 1 5 20.12 22.02 20.12 22.02
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