Rでデータ解決中出たエラーの解決方法を教えてください（関数見つかりませんでした）

実現したいこと

R初心者です。頂いたtest用のデータとスクリプトなぜか私のパソコンでやるとエラー3つも出ました。
データを一切弄ってませんし、スクリプトも全部コピペだったのですが、エラーの解決方法をいただけませんでしょうか。

発生している問題・分からないこと

ソースありません
代入可能の部分がありませんなどのエラーを解決できません

エラーメッセージ

error
1UseMethod("predict") でエラー: 
2  'predict' をクラス "train" のオブジェクトに適用できるようなメゾットがありません
3load$load でエラー: 
4  'closure' 型のオブジェクトは部分代入可能ではありません
5

該当のソースコード

> library(tidyverse)
── Attaching core tidyverse packages ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
✔ ggplot2   3.5.1     ✔ tibble    3.2.1
✔ lubridate 1.9.4     ✔ tidyr     1.3.1
✔ purrr     1.0.4     
── Conflicts ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
> library(vegan)
要求されたパッケージ permute をロード中です
要求されたパッケージ lattice をロード中です
This is vegan 2.6-10
> source("R/MLP.R")
> input <- read.delim("test_data/Franzosa_2018_IBD.motus25.tsv", header = T, row.names = 1, check.names = F) 
> input <- data.frame(t(input), check.names = F) 
> load <- MLP(input, "motus25", "metacardis", "load") 
Model Path: data/metacardis/model.motus25.rds 

INFO: 412 species were used in the selected model, and 412 (100%) were found in the input file. Missing species have been supplemented.

UseMethod("predict") でエラー: 
  'predict' をクラス "train" のオブジェクトに適用できるようなメソッドがありません
> 
> md <- read.delim("test_data/Franzosa_2018_IBD.metadata.tsv", header = T, row.names = 1, check.names = F) 
> df <- data.frame(md, load = load$load) 
load$load でエラー: 
  'closure' 型のオブジェクトは部分代入可能ではありません
> ggplot(df, aes(x = Disease, y = log10(load), fill = Disease)) + theme_bw() + geom_boxplot()
Error in `ggplot()`:
! `data` cannot be a function.
ℹ Have you misspelled the `data` argument in `ggplot()`
Run `rlang::last_trace()` to see where the error occurred.

# 必要なライブラリをロードします
library(tidyverse)
library(vegan)

# MLP本体をロードします
source("R/MLP.R")

# 入力データを読み込みます. 菌種 x サンプルの相対存在量データです
input <- read.delim("test_data/Franzosa_2018_IBD.motus25.tsv", header = T, row.names = 1, check.names = F) 

# サンプル x 菌種行列に変換します
input <- data.frame(t(input), check.names = F) 

# 存在量を推定します
load <- MLP(input, "motus25", "metacardis", "load") 

# サンプルのメタデータを読み込みます
md <- read.delim("test_data/Franzosa_2018_IBD.metadata.tsv", header = T, row.names = 1, check.names = F) 

# メタデータと存在量データを結合します
df <- data.frame(md, load = load$load) 

# 疾患ごとにboxplotグラフを描画します
ggplot(df, aes(x = Disease, y = log10(load), fill = Disease)) + theme_bw() + geom_boxplot()