搭建可复现的R研究环境，安装依赖包，执行统计或生物信息学分析，并生成出版级报告……
创建 R 研究项目
功能概述
创建 R 研究项目是一项面向实际任务的技能，主要用于这种技能有助于创建和管理一个完整的 R 研究分析工作流程；它用于科学计算、统计模型、生物信息学。
核心要点
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
使用与执行
从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；
结果检查与注意事项
若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
创建 R 研究项目
该技能用于创建和管理完整的基于 R 的研究分析工作流，适用于科学计算、统计建模、生物信息学及数据可视化等任务。
当用户希望执行以下操作时，请使用此技能：
- 使用 R 分析数据集
- 执行统计检验或建模
- 在 R 中运行生物信息学或组学分析
- 生成图表、插图或报告
- 构建可复现的 R 项目结构
- 安装并管理 R 包依赖项
该技能的功能
激活后，本技能将执行以下操作：
创建结构化的 R 项目
data/：存放原始数据与处理后的数据scripts/：存放分析代码results/：存放输出结果reports/：存放 R Markdown 或 Quarto 报告
配置运行环境
- 初始化
.Rproj文件（如使用 RStudio） - 创建
renv环境以保障可复现性 - 安装所需的 CRAN/Bioconductor 包
- 初始化
生成分析脚本
- 数据加载与清洗
- 统计分析或建模
- 使用
ggplot2进行可视化 - 保存输出（CSV 文件、图表、模型摘要等）
创建报告
- 生成 R Markdown / Quarto 文档
- 包含方法描述、结果与图表
- 渲染为 HTML 或 PDF 格式
应触发该技能的典型用户请求示例
- “使用 R 分析该 CSV 文件并生成图表”
- “在 R 中运行差异表达分析”
- “为该数据集生成一份统计报告”
- “构建一个用于微生物组分析的 R 项目”
- “在 R 中拟合一个回归模型并汇总结果”
示例工作流
用户：分析该基因表达数据集并生成图表。
技能执行动作：
- 创建项目结构
- 安装
tidyverse、DESeq2、ggplot2 - 编写分析脚本
- 生成 PCA 图与火山图（volcano plot）
- 生成 HTML 报告
常用工具与 R 包
| 用途 | R 包 |
|---|---|
| 数据整理（Data wrangling） | tidyverse、data.table |
| 可视化 | ggplot2、patchwork |
| 统计分析 | stats、lme4、survival |
| 生物信息学 | Bioconductor 包（DESeq2、edgeR、limma） |
| 报告生成 | rmarkdown、quarto |
| 可复现性保障 | renv |
注意事项
- 优先采用可复现的工作流（例如使用
renv和脚本化分析） - 除非用户明确要求，否则避免仅支持交互式操作的步骤
- 所有输出均需保存至文件，不可仅打印到控制台
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