# identify significant SNPs coef <- coef(fit) nz_idx <- which(coef != 0) nz_snps <- nz_idx - 1 # visualize results par(mar = c(5, 4, 4, 8) + 0.1) plot(coef, xvar = "lambda", label = TRUE, main = "Marginal Model") abline(v = lam, lty = 2) significant_snps <- which(abs(coef) > 0.1) points(z, col = "red", pch = 19, cex = 1.2)

这段代码的作用是在 R 语言中进行 Lasso 回归，然后可视化结果。具体来说，它完成以下几个任务：

1. 使用 `coef()` 函数获取 Lasso 回归的系数向量 `coef`。
2. 使用 `which()` 函数找到非零系数对应的 SNP 索引，存储在向量 `nz_idx` 中。
3. 由于 SNP 索引是从 0 开始的，需要将 `nz_idx` 中的值减去 1，得到真正的 SNP 索引，存储在向量 `nz_snps` 中。
4. 使用 `par()` 函数设置绘图区域的边距。
5. 使用 `plot()` 函数绘制 Lasso 回归系数随惩罚力度参数 $\lambda$ 的变化情况，其中 `xvar = "lambda"` 表示将 $\lambda$ 作为 x 轴变量，`label = TRUE` 表示在图中标记非零系数对应的 SNP。
6. 使用 `abline()` 函数在图中绘制一条竖直于 x 轴的虚线，表示选择的最优惩罚力度参数 $\lambda$。
7. 使用 `which()` 函数找到绝对值大于 0.1 的系数对应的 SNP，存储在向量 `significant_snps` 中。
8. 使用 `points()` 函数在图中标记出 `significant_snps` 中的 SNP，颜色为红色，符号为实心圆点，大小为 1.2。

需要注意的是，上述代码的可视化结果使用基础绘图函数 `plot()` 和 `points()`，而不是 `ggplot2`。如果你想使用 `ggplot2` 画出类似的图形，可以参考前面的示例代码。