在 DeepSeek Harness (DSH) 的插件生態中構建或使用智能體時，處理像蛋白質組學這樣複雜的科學工作流通常需要編寫代碼或手動執行多個步驟。dsh-ezprot-plugin 通過將完整的蛋白質組學分析流程封裝在對話界面中，解決了這一痛點。
這是什麼¶
這是一個由 YukunR 維護的即插即用插件，用於 DSH。它將歸一化、PCA、批次校正、差異分析、GO/KEGG 富集和 GSEA 等步驟封裝在對話中，允許用戶通過提供文件路徑和回答幾個問題來啓動分析。
核心功能¶
- 完整工作流封裝：支持歸一化 → PCA → 批次校正 → 差異分析 → GO/KEGG 富集 → GSEA。
- 自動環境管理：首次使用時自動安裝和管理 R 4.4.0 運行時。
- 可視化追蹤：分步執行流水線，提供可見的摘要和圖表。
- Docker 兼容：如果本地 R 不可用，會自動切換到 Docker。
安裝與啓用¶
在使用前，請確保已安裝 Node.js（包含 npx）、pnpm 以及 DSH CLI（或 DSH Desktop）。
通過命令行安裝：
npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add dsh-ezprot-plugin@0.1.1
如果 dsh 已全局安裝，可去掉 npx @deepseek-ai/ 前綴：
dsh plugin --profile web add dsh-ezprot-plugin@0.1.1
安裝完成後重啓 DSH Web，Agent 即可獲取 proteomics_* 工具。
典型用法¶
用戶只需提供數據文件路徑和樣本信息，Agent 將運行分析步驟並編寫解釋報告。
例如：
我的蛋白質組學數據在
D:\my-experiment\origin_data.txt，樣本信息在D:\my-experiment\sample_info.txt，均爲小鼠樣本。比較 HC 和 HD 相對於 NC 的情況。
Agent 會檢查並質檢數據，確認比較方案，逐步運行分析，並在最後生成包含 Top 蛋白、富集通路和候選靶點的解釋報告。
注意事項¶
- 依賴要求：需要 Node.js、pnpm 和 dsh CLI。
- 首次運行：R 4.4.0 運行時將在首次使用時安裝，耗時約 10–20 分鐘。
- Docker 選項：Docker 爲可選，如果無法配置本地 R，插件會自動切換到 Docker 後端。
- 網絡受限環境：可以在 Docker 中運行 GO/KEGG 背景構建，適合網絡受限的機器。
總結¶
dsh-ezprot-plugin 通過將複雜的蛋白質組學分析流程封裝爲對話式工具，降低了使用門檻。用戶無需具備 R 或終端知識，即可獲得從數據清洗到富集分析的完整支持。
