在 DeepSeek Harness (DSH) 的插件生态中构建或使用智能体时，处理像蛋白质组学这样复杂的科学工作流通常需要编写代码或手动执行多个步骤。dsh-ezprot-plugin 通过将完整的蛋白质组学分析流程封装在对话界面中，解决了这一痛点。
这是什么¶
这是一个由 YukunR 维护的即插即用插件，用于 DSH。它将归一化、PCA、批次校正、差异分析、GO/KEGG 富集和 GSEA 等步骤封装在对话中，允许用户通过提供文件路径和回答几个问题来启动分析。
核心功能¶
- 完整工作流封装：支持归一化 → PCA → 批次校正 → 差异分析 → GO/KEGG 富集 → GSEA。
- 自动环境管理：首次使用时自动安装和管理 R 4.4.0 运行时。
- 可视化追踪：分步执行流水线，提供可见的摘要和图表。
- Docker 兼容：如果本地 R 不可用，会自动切换到 Docker。
安装与启用¶
在使用前，请确保已安装 Node.js（包含 npx）、pnpm 以及 DSH CLI（或 DSH Desktop）。
通过命令行安装：
npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add dsh-ezprot-plugin@0.1.1
如果 dsh 已全局安装，可去掉 npx @deepseek-ai/ 前缀：
dsh plugin --profile web add dsh-ezprot-plugin@0.1.1
安装完成后重启 DSH Web，Agent 即可获取 proteomics_* 工具。
典型用法¶
用户只需提供数据文件路径和样本信息，Agent 将运行分析步骤并编写解释报告。
例如：
我的蛋白质组学数据在
D:\my-experiment\origin_data.txt，样本信息在D:\my-experiment\sample_info.txt，均为小鼠样本。比较 HC 和 HD 相对于 NC 的情况。
Agent 会检查并质检数据，确认比较方案，逐步运行分析，并在最后生成包含 Top 蛋白、富集通路和候选靶点的解释报告。
注意事项¶
- 依赖要求：需要 Node.js、pnpm 和 dsh CLI。
- 首次运行：R 4.4.0 运行时将在首次使用时安装，耗时约 10–20 分钟。
- Docker 选项：Docker 为可选，如果无法配置本地 R，插件会自动切换到 Docker 后端。
- 网络受限环境：可以在 Docker 中运行 GO/KEGG 背景构建，适合网络受限的机器。
总结¶
dsh-ezprot-plugin 通过将复杂的蛋白质组学分析流程封装为对话式工具，降低了使用门槛。用户无需具备 R 或终端知识，即可获得从数据清洗到富集分析的完整支持。
