Как использовать coef() на выходе do () из dplyr

Мой вопрос почти ответил в dplyr 0.3.0.9000 как использовать do() правильно, но не совсем.

У меня есть некоторые данные, которые выглядят так:

> head(myData)
   Sequence Index  xSamples ySamples
6         0     5 0.3316187 3.244171
7         0     6 1.5131778 2.719893
8         0     7 1.9088933 3.122991
9         0     8 2.7940244 3.616815
10        0     9 3.6500311 3.519641

Последовательность на самом деле колеблется от 0 до 9999. В каждой последовательности и xSamples,и ySamples должны быть линейными по отношению к индексу. План состоит в том, чтобы сгруппировать myData по последовательности, а затем использовать lm() через do() для каждой группы. Код звучит примерно так (бесстыдно снят с справка):

library(dplyr)
myData_by_sequence <- group_by(myData, Sequence)
models <- myData_by_sequence %>% do(mod = lm(xSamples ~ Index, data = .))

Это работает, но результат, который я получаю, таков . . .

> head(models)
Source: local data frame [10000 x 2]

  Sequence     mod
1        0 <S3:lm>
2        1 <S3:lm>
3        2 <S3:lm>
4        3 <S3:lm>
5        4 <S3:lm>
6        5 <S3:lm>

. . . и данные, которые мне нужны, застряли во второй колонке. У меня есть рабочее решение plyr, которое выглядит следующим образом . . .

models <- dlply(myData, "Sequence", function(df) lm(xSamples ~ Index, data = df))
xresult <- ldply(models, coef)

. . . и это дает мне результаты, разбитые на фрейм данных благодаря coef(). Загвоздка в том, что я не могу смешать dplyr (который я обычно использую и люблю) с plyr, и я, кажется, не могу получить coef() работу с этим вторым столбцом из вывода dplyr.

Я пробовал ... несколько других подходов, таких как попытка coef() и lm() шаги вместе, и я могу разбить второй столбец в список линейных моделей, но я не могу использовать do() в списке.

Я действительно чувствую, что есть что-то очевидное, чего мне здесь не хватает. R определенно не мой основной язык. Любая помощь будет оценена по достоинству.

edit Попробовали . . .

result <-
    rects %>% 
    group_by(Sequence) %>% 
    do(data.frame(Coef = coef(lm(xSamples ~ Frame, data = .))))

. . . и получится что-то очень близкое, но с коэффициентами, уложенными в одинаковые колонка:

  Sequence       Coef
1        0 -5.0189823
2        0  1.0004240
3        1 -4.9411745
4        1  0.9981858