能否用R语言metan包对多性状开展GGE分析？

首先明确报错原因：你使用的gge函数是为单性状设计的，参数逻辑为gge(data, env, gen, resp, ...)，其中resp仅支持传入单个响应变量。你直接将PROT、GY、HD依次放在参数位置时，函数会把后续的GY、HD识别为centering这类参数的输入值，但GY并非预定义的参数选项，因此触发“object 'GY' not found”错误。

以下是两种可行的解决方法：

方法1：单性状分别建模，批量绘图 #

这是最直接且通用的方案——因为GGE分析本身就是针对单个性状的基因型-环境互作展开的。对每个性状单独构建GGE模型，再将结果图拼接展示：

# 为每个性状单独构建GGE模型
gge_gy <- gge(x, LOC, CODE, GY, svp = "symmetrical")
gge_prot <- gge(x, LOC, CODE, PROT, svp = "symmetrical")
gge_hd <- gge(x, LOC, CODE, HD, svp = "symmetrical")

# 安装并加载gridExtra包用于拼接图形
install.packages("gridExtra")
library(gridExtra)

# 给每个图添加标题并拼接展示
p_gy <- plot(gge_gy, type = 3, max_overlaps = 5) + ggtitle("籽粒产量 (GY)")
p_prot <- plot(gge_prot, type = 3, max_overlaps = 5) + ggtitle("蛋白质含量 (PROT)")
p_hd <- plot(gge_hd, type = 3, max_overlaps = 5) + ggtitle("抽穗期 (HD)")

grid.arrange(p_gy, p_prot, p_hd, ncol = 2)

方法2：多变量GGE联合分析 #

如果需要整合多性状信息做联合GGE分析，可借助多变量扩展工具。先对多性状做标准化（消除量纲差异），再用mvGGE包实现多变量GGE模型：

# 安装并加载必要的包
install.packages(c("dplyr", "tidyr"))
devtools::install_github("wolfemd/mvGGE") # 从GitHub安装mvGGE包
library(dplyr)
library(tidyr)
library(mvGGE)

# 计算每个基因型-环境组合的性状均值（消除重复试验的影响）
data_mean <- x %>%
  group_by(LOC, CODE) %>%
  summarise(
    GY = mean(GY),
    PROT = mean(PROT),
    HD = mean(HD),
    .groups = "drop"
  )

# 对性状做标准化处理（关键步骤，避免量纲大的性状主导分析）
data_scaled <- data_mean %>%
  mutate(across(c(GY, PROT, HD), scale))

# 构建多变量GGE模型
mv_gge <- mvGGE(
  data = data_scaled,
  env = "LOC",
  gen = "CODE",
  resp = c("GY", "PROT", "HD")
)

# 绘制多性状联合GGE图
plot(mv_gge)

注意：多变量GGE的结果解读需结合各性状权重，标准化步骤不可省略，否则量纲差异会干扰分析结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Luca Bonfiglioli