如何在循环中保存计算Moran指数所用的随机系统发育树？

我需要从数据集里随机选取若干系统发育树计算Moran指数，希望能同时得到每轮循环对应的Moran指数结果和所用的系统发育树，明确知道每次计算用的是哪棵树。目前我能获取随机树的Moran指数值，但无法保存每轮选中的树。以下是我写的示例R代码，求解决方法：

library(ape)

x <- rmtree(20, 20)
names(x) <- paste("t", 1:10, sep = "")
var <- as.data.frame(matrix(rnorm(20),nrow=20))
nams <- data.frame(paste0("t",1:20,sep=""))
var_list <- cbind(nams,var)
colnames(var_list) <- c("names","variable")
var_list1 <- var_list$variable
names(var_list1) <- c(var_list[,1])

# Loop to select a random tree and run the Moran index

tr <- function(x, var_list1){
  resulist <- as.list(1:15) 
# treelist <- as.list(as.phylo(x[[i]])) #### not working
  for(i in 1:15){
    tutreer <- sample(x,size=1)[[1]]
    inr <- 1/cophenetic(tutreer)
    diag(inr) <- 0
    mran <- Moran.I(var_list1,inr,scaled = TRUE)
    mran

    resulist[[i]] <- list(obs=mran$observed,expect=mran$expected,
                            sd=mran$sd,pval=mran$p.value)
    # treelist[[i]] <- list(tutreer) #### Here, not working

  }
  return(resulist)
# return(treelist)
}

tr(x,var_list1)

核心问题是原代码尝试分开存储指数结果和树，但函数只能返回一个对象，且树的列表初始化方式错误。可以让每轮循环的结果同时包含Moran指数信息和对应的系统发育树，把两者打包到同一个列表元素里。

修正后的代码：

library(ape)

# 生成示例数据（修正原代码树命名不匹配的问题）
x <- rmtree(20, 20)
names(x) <- paste("t", 1:20, sep = "") 
var <- as.data.frame(matrix(rnorm(20), nrow=20))
nams <- data.frame(paste0("t",1:20,sep=""))
var_list <- cbind(nams, var)
colnames(var_list) <- c("names","variable")
var_list1 <- var_list$variable
names(var_list1) <- var_list[,1]

# 改写函数，同时保存Moran结果和对应的树
tr <- function(x, var_list1){
  # 初始化结果列表，每个元素将包含指数结果、树和树的名称
  result_tree_list <- vector("list", length = 15)
  
  for(i in 1:15){
    # 随机选一棵树，同时记录它的原始名称（方便追踪）
    selected_idx <- sample(length(x), size=1)
    tutreer <- x[[selected_idx]]
    tree_name <- names(x)[selected_idx]
    
    # 计算Moran指数
    inr <- 1/cophenetic(tutreer)
    diag(inr) <- 0
    mran <- Moran.I(var_list1, inr, scaled = TRUE)
    
    # 将所有相关信息打包到同一个列表元素
    result_tree_list[[i]] <- list(
      tree_name = tree_name,
      phylogenetic_tree = tutreer,
      moran_results = list(
        observed = mran$observed,
        expected = mran$expected,
        sd = mran$sd,
        p_value = mran$p.value
      )
    )
  }
  return(result_tree_list)
}

# 运行函数
output <- tr(x, var_list1)

# 示例：查看第1轮的结果
output[[1]]$tree_name          # 查看用了哪棵树的名称
output[[1]]$phylogenetic_tree  # 查看选中的系统发育树结构
output[[1]]$moran_results      # 查看对应的Moran指数结果

修改说明 #

1. 修正原代码的命名错误：原代码生成20棵树但只命名到t10，改为匹配20棵树的命名t1到t20，方便追踪原始数据集里的树。
2. 规范列表初始化：用vector("list", length = 15)创建指定长度的空列表，避免原代码的冗余初始化方式。
3. 增加树的追踪信息：随机选树时记录索引和原始名称，后续可以直接对应到原始数据集。
4. 打包完整信息：每轮循环将树名称、系统发育树对象、Moran指数结果合并到同一个列表元素，返回的结果列表能直接对应每轮的计算和所用的树。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mmmap