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npx skills add https://github.com/lewisoepwqi/scientific_nini --skill root-analysisThe command stays on one line. Scroll horizontally to inspect it before copying.
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Download Zip Downloading... name root-analysis description 植物根长度数据的自动化统计分析，包含方差分析(ANOVA)、Tukey HSD多重比较和出版级可视化。
当用户提到：根长度、植物表型、处理组比较（Mock vs ISX）、R语言ANOVA分析，或提供包含
sample/treatment/length列的CSV/Excel数据时使用。也适用于生物统计和科学绘图。
category statistics agents ["nini","claude-code","codex"] tags ["root-length","anova","tukey-hsd","plant-phenotype","biostatistics"] aliases ["根长分析","根长度分析","根系分析","root length analysis"] allowed-tools ["ask_user_question","dataset_catalog","code_session","run_r_code","chart_session","report_session","export_document","export_report","workspace_session","stat_test","stat_model","stat_interpret","report_session","task_state","analysis_memory"] argument-hint <data-file-path> user-invocable true disable-model-invocation false license MIT
植物根长度分析
使用 dataset_catalog、run_r_code、code_session、chart_session 和 report_session，对植物根长度数据进行专业的统计分析、可视化与结果整理。
快速开始
本技能帮助生物学研究者通过简单的3步工作流程分析根长度数据：
验证 → 检查数据格式配置 → 选择颜色方案和样本排序执行 → 运行分析并获得出版级图表
最低要求 ：
数据文件（CSV或Excel），包含列：sample（样本）、treatment（处理）、length（长度）
至少2个样本，包含"Mock"和至少一个其他处理组
每个样本×处理组合至少3次测量
您将获得 ：
统计分析结果（ANOVA + Tukey HSD）
两张出版级PDF图表
显著性字母标记（显示哪些样本有差异）
ISX/Mock比率分析
示例对话 ：
用户："我有根长度数据需要分析"
Claude："我来帮您分析根长度数据。请提供CSV或Excel文件的路径。"
用户："C:/data/roots_2024.csv"
Claude：[验证数据，询问颜色方案，生成分析]
结果：5分钟内得到专业图表和统计结果
✨ 新功能亮点
1. 多处理组支持
不再限于Mock vs ISX两组比较！现在支持：
任意数量的处理组 （3个、4个或更多）灵活的基线选择 ：可选择任意处理组作为比率分析的基线自动分面 ：图表自动适应处理组数量
示例 ：
处理组：Mock, ISX, Treatment3, Treatment4
基线：Mock（默认）或任意其他组
结果：4个分面的图表 + 多组比率分析
2. 批量分析
一次性分析多个实验数据！
自动处理整个目录 的数据文件独立分析 ：每个文件生成独立的项目和图表HTML汇总报告 ：可视化查看所有结果并行执行 ：节省时间
使用场景 ：
多个时间点的实验数据
不同条件下的重复实验
需要对比的多个独立实验
3. Python分析选项 🐍
无需安装R环境！现在支持纯Python模式：
零R依赖 ：使用scipy、statsmodels、matplotlib完成所有分析相同的统计方法 ：ANOVA、Tukey HSD、显著性字母相同的可视化效果 ：出版级PDF图表跨平台兼容 ：Windows、macOS、Linux
适用场景 ：
没有R环境的用户
需要集成到Python数据处理流程
偏好Python生态的研究者
如何使用 ：
python scripts/generate_r_project.py --data-file data.csv --use-python
数据要求 列名 类型 说明 示例值 sample文本 样本或基因型名称 Col_0, mutant1, Aox1a OE treatment文本 处理组（必须包含"Mock"） Mock, ISX length数值 根长度测量值 5.23, 4.1, 3.87
关键规则
列名必须完全一致：sample、treatment、length（小写）
处理组必须包含 Mock（大写M）
长度值必须只包含数字（不能有单位如"5.2 cm"）
每个样本×处理组合至少3次重复
错误的列名（如"Sample_Name"而非"sample"）
缺少Mock组或拼写不同（如"mock"、"Control"）
长度值包含非数字（如"5.2cm"、"未测量"）
样本名称不一致（如"upox1-1" vs "upox1_1"）
有效数据示例 sample,treatment,length
Col_0,Mock,5.2
Col_0,Mock,5.4
Col_0,Mock,5.1
Col_0,ISX,4.1
Col_0,ISX,4.3
Col_0,ISX,4.2
mutant1,Mock,3.8
mutant1,Mock,4.0
mutant1,Mock,3.9
mutant1,ISX,5.2
mutant1,ISX,5.4
mutant1,ISX,5.1
交互式工作流程
步骤1：提供数据文件 支持格式 ：CSV (.csv)、Excel (.xlsx, .xls)
步骤2：数据验证 python scripts/validate_data.py <您的文件>
文件是否存在且可读
必需列是否存在
Mock处理组是否存在
长度列是否为数值
重复次数是否充足（少于3次会警告）
样本名称是否一致
如果验证失败 ：我会提供清晰的错误信息和具体修复建议。
{
"n_samples" : 9 ,
"treatments" : [ "Mock" , "ISX" ] ,
"n_measurements" : 450 ,
"length_range" : { "min" : 3.0 , "max" : 5.5 , "mean" : 4.4 }
}
步骤3：配置参数 我会使用 ask_user_question 工具询问分析参数：
high_contrast（推荐）- 24种高对比度颜色，视觉最清晰default - 32种多样化颜色，适合大样本集blue - 蓝色渐变（5-16个样本）green - 绿色渐变，植物主题qualitative - 平衡的分类颜色
auto（推荐）- Col_0优先，然后非OE样本，最后OE样本custom - 自定义排序（我会询问具体顺序）
步骤4：生成R项目 python scripts/generate_r_project.py \
--data-file <您的文件> \
--color-scheme <选择> \
--sample-order <auto或custom> \
--output-dir output \
--width 8 \
--height 6
r_analysis_project/
├── main.R
├── R/
│ ├── load_packages.R
│ ├── data_processing.R
│ ├── statistical_analysis.R
│ └── plotting.R
└── output/
├── figures/
└── records/
步骤5：执行分析 cd r_analysis_project && Rscript main.R
加载所需R包（readxl、dplyr、ggplot2、multcompView等）
读取和处理数据
对每个处理组执行ANOVA
计算Tukey HSD事后检验
生成显著性字母
创建根长度图
计算ISX/Mock比率
对比率执行ANOVA
创建比率图
保存所有输出
步骤6：展示结果 === ANOVA结果（Mock组）===
F统计量：12.4，p < 0.001
样本间存在显著差异
=== ANOVA结果（ISX组）===
F统计量：8.7，p < 0.001
样本间存在显著差异
output/figures/root_length_plot.pdf - 主图表，带显著性字母output/figures/ratio_plot.pdf - ISX/Mock比率比较output/records/sample_order.txt - 使用的样本排序output/records/color_mapping.csv - 颜色分配 可选 ：我可以解释统计结果、显著性字母或分析的任何方面。
理解结果
ANOVA结果 单因素方差分析 检验每个处理组内不同样本的平均根长度是否存在差异。
F统计量 ：组间方差与组内方差的比值。越大表示差异越明显。p值 ：偶然获得此F统计量的概率
p < 0.05：样本间存在显著差异 ✓
p ≥ 0.05：未检测到显著差异
处理组：Mock
F(8, 216) = 12.43，p < 0.001
解读：在8个样本和216次测量中，我们发现强有力的证据（p < 0.001）表明样本的Mock根长度存在差异。
Tukey HSD显著性字母 ANOVA检测到差异后，Tukey HSD 识别具体哪些配对存在差异。
Col_0: a
mutant1: b
mutant2: c
Col_0: a
mutant1: ab
mutant2: b
Col_0 vs mutant1：无显著差异（共享"a"）
mutant1 vs mutant2：无显著差异（共享"b"）
Col_0 vs mutant2：可能有显著差异（无共同字母，但通过mutant1连接）
ISX/Mock比率图 比率 = (单个ISX长度值) / (该样本Mock组的平均值)
比率 > 1.0：ISX增加根长度
比率 = 1.0：ISX无影响
比率 < 1.0：ISX减少根长度
比率图上的显著性字母 表明哪些样本对ISX的响应不同。
输出文件
1. 根长度图 (root_length_plot.pdf)
两个分面：Mock（左）和ISX（右）
柱高 = 平均根长度
彩色柱/点 = 各个样本
误差线 = 标准误
柱上方字母 = 显著性分组
散点 = 单个测量值
2. 比率图 (ratio_plot.pdf)
单面板显示ISX/Mock比率
柱高 = 平均比率
误差线 = 标准误
字母 = 比率差异的显著性分组
3. 样本顺序记录 (sample_order.txt) 样本排列顺序（左→右）：
1. Col_0
2. om66
3. upox1_1
4. Aox1a OE
5. UPOX1 OE
4. 颜色映射 (color_mapping.csv) sample,color
Col_0,#808080
om66,#8fb79d
upox1_1,#dd3125
5. 控制台输出
完整的ANOVA表格
Tukey HSD配对比较
显著性字母
处理信息
故障排查
数据验证错误 修复：将列重命名为：sample、treatment、length（小写）
Excel：右键点击列 → 重命名
CSV：在文本编辑器中编辑
错误 ："treatment列必须包含'Mock'"
修复：将对照组重命名为"Mock"（大写M）
查找替换："control" → "Mock"
修复：从长度列中删除单位和文本
错误："5.2 cm"、"未测量"
正确：5.2、NA（表示缺失）
样本名称不一致 原因：某些行中样本名称拼写不同
修复：统一拼写
upox1-1 → upox1_1（选择一种风格）
Mutant1 → mutant1（检查大小写）
R包安装 修复：脚本首次运行时会自动安装包
如果失败，在R中手动安装：
install.packages(c("readxl", "dplyr", "ggplot2", "multcompView", "tidyr"))
颜色方案问题 解决方案：使用"default"或"high_contrast"方案
这些方案会自动为大样本集生成额外颜色
图表元素被截断 修复1：增加图表宽度
--width 10（代替8）
修复2：编辑 R/plotting.R
修改：angle = 45 为 angle = 90（垂直标签）
修改：size = 12 为 size = 10（更小字体）
缺少显著性字母 原因：ANOVA p值 > 0.05（无显著差异）
检查：控制台输出的ANOVA结果
如果确实不显著，这是正确的 - 不需要字母
如果数据看起来有差异，检查：
- 样本量（需要>3次重复）
- 高方差（离群值？）
- 数据录入错误
分析时间太长 正常时间：200-500次测量需要1-2分钟
如果>5分钟：
- 检查数据文件大小（>10,000行？）
- 关闭其他R会话
- 检查是否有无限循环（报告为bug）
获取更多帮助
查看示例数据 ：将您的文件与 assets/example_data.csv 比较运行验证 ：python scripts/validate_data.py your_file.csv查看参考文档 ：
查看R控制台输出 ：寻找具体错误信息
高级自定义 添加自定义颜色方案 ：编辑 R/plotting.R → create_color_maps()
更改显著性水平 ：编辑 R/statistical_analysis.R → TukeyHSD(model, conf.level = 0.99)
修改图表美学 ：编辑 R/plotting.R → create_root_length_plot()
示例对话 用户："我需要分析突变体的根长度数据"
Claude："我来帮您用ANOVA分析根长度数据并生成出版级图表。
请提供CSV或Excel文件的路径。"
用户："C:/experiments/root_data.xlsx"
Claude：[运行验证]
"✓ 数据验证通过！
- 发现9个样本：Col_0、Aox1a OE、upox1_1...
- 处理组：Mock、ISX
- 总计450次测量
现在配置分析。您想要哪种颜色方案？"
[显示颜色方案选项]
用户：[选择"high_contrast"]
Claude："很好的选择！图表中的样本应该如何排序？"
[显示排序选项]
用户：[选择"auto"]
Claude：[生成项目并运行分析]
"✓ 分析完成！
统计结果：
- Mock组：F(8,216) = 12.4，p < 0.001 → 发现显著差异
- ISX组：F(8,216) = 8.7，p < 0.001 → 发现显著差异
- 比率分析：F(8,216) = 6.3，p < 0.001 → 样本对ISX的响应不同
生成的文件：
📊 r_analysis_project/output/figures/root_length_plot.pdf
📊 r_analysis_project/output/figures/ratio_plot.pdf
📄 r_analysis_project/output/records/sample_order.txt
📄 r_analysis_project/output/records/color_mapping.csv
需要我解释显著性字母的含义吗？"
用户："是的，请解释"
Claude：[用他们数据中的示例解释Tukey HSD字母]
引用 根长度统计分析使用R（v4.x）及以下包完成：ggplot2（Wickham，2016）、
dplyr（Wickham等，2023）和multcompView（Graves等，2023）。
ANOVA和Tukey HSD事后检验在α = 0.05显著性水平下进行。
Wickham, H. (2016). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York.
R Core Team (2024). R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria.
许可证
高级功能
多处理组分析
为什么需要多处理组？
多种药物 ：Mock、Drug1、Drug2、Drug3多个浓度 ：Control、Low、Medium、High多个时间点 ：0h、6h、12h、24h 传统的两组比较（Mock vs ISX）无法满足这些需求。多处理组支持让您可以在一张图表中比较所有条件。
如何使用 数据格式 （与之前相同，只是treatment有更多选项）：
sample,treatment,length
Col_0,Mock,5.2
Col_0,Drug1,4.1
Col_0,Drug2,3.5
Col_0,Drug3,4.8
mutant1,Mock,3.8
mutant1,Drug1,5.2
mutant1,Drug2,4.2
mutant1,Drug3,4.5
python scripts/generate_r_project.py \
--data-file data.csv \
--baseline-treatment Mock
通过对话 ：
技能会自动检测您有多个处理组，并询问：
"检测到4个处理组：Mock、Drug1、Drug2、Drug3"
"选择基线处理组用于比率分析？（默认：Mock）"
输出结果
自动生成多个分面（每个处理组一个）
Mock组默认显示在最左侧
其他处理组按字母顺序排列
计算所有非基线组相对于基线组的比率
例如：Drug1/Mock、Drug2/Mock、Drug3/Mock
显著性字母标记不同处理组间的差异
每个处理组内进行ANOVA（样本间比较）
比率数据的ANOVA（处理组响应比较）
完整的Tukey HSD事后检验
注意事项
至少需要2个处理组
推荐包含"Mock"作为对照组（但非必需）
如果没有Mock组，会收到警告但仍可继续分析
比率分析需要指定基线处理组
批量分析
适用场景 实验目录/
├── day1_roots.csv
├── day3_roots.csv
├── day5_roots.csv
└── day7_roots.csv
数据/
├── temperature_20C.csv
├── temperature_25C.csv
└── temperature_30C.csv
重复实验/
├── replicate1.csv
├── replicate2.csv
└── replicate3.csv
如何使用 python scripts/batch_analysis.py \
--input-dir data_directory/ \
--output-dir batch_results \
--color-scheme high_contrast \
--baseline-treatment Mock
python scripts/batch_analysis.py \
--files exp1.csv exp2.csv exp3.csv \
--output-dir batch_results
用户："我有10个实验的数据文件需要批量分析"
Claude："请提供文件所在目录，或提供文件列表"
用户："C:/experiments/batch_data/"
Claude：[自动批量分析所有文件]
输出内容 batch_results/
├── experiment1_20240227_143025/
│ ├── main.R
│ ├── R/
│ └── output/
│ ├── figures/
│ │ ├── root_length_plot.pdf
│ │ └── ratio_plot.pdf
│ └── records/
├── experiment2_20240227_143026/
│ └── ...
└── summary_report.html
2. HTML汇总报告 （summary_report.html）
总体统计 ：成功/失败文件数、成功率每个文件的详细信息 ：
数据摘要（样本数、测量值、处理组）
分析状态（成功/失败）
项目目录链接
图表文件链接
可视化表格 ：易于浏览和比较 {
"success" : true ,
"summary_report" : "batch_results/summary_report.html" ,
"statistics" : {
"total" : 10 ,
"successful" : 9 ,
"failed" : 1
}
}
高级选项 python scripts/batch_analysis.py \
--input-dir data/ \
--skip-r
快速验证数据格式
生成项目后手动修改再运行
R环境未安装的情况
python scripts/batch_analysis.py \
--input-dir data/ \
--color-scheme blue \
--baseline-treatment Control \
--output-dir my_batch_results
性能与时间
验证阶段 ：每个文件 < 1秒项目生成 ：每个文件 < 2秒R分析 （如果启用）：每个文件 1-2分钟汇总报告生成 ：< 5秒
错误处理
数据验证失败 ：跳过该文件，继续处理其他文件R执行失败 ：标记为失败，保存错误信息，继续下一个部分失败 ：仍会生成汇总报告，显示成功和失败的详细信息
最佳实践
先小规模测试 ：用2-3个文件测试配置是否正确统一数据格式 ：确保所有文件格式一致合理分组 ：按实验类型分目录存放保留原始数据 ：批量分析不会修改原始文件定期清理 ：批量结果目录可能很大，定期归档
完整示例
示例1：多处理组药物筛选 sample,treatment,length
WT,Mock,5.2
WT,Mock,5.4
WT,Mock,5.1
WT,DrugA,4.1
WT,DrugA,4.3
WT,DrugB,3.5
WT,DrugB,3.7
WT,DrugC,5.8
WT,DrugC,6.0
mutant1,Mock,3.8
mutant1,DrugA,5.2
mutant1,DrugB,4.2
mutant1,DrugC,3.9
python scripts/generate_r_project.py \
--data-file drug_screening.csv \
--baseline-treatment Mock \
--color-scheme high_contrast
cd r_analysis_project && Rscript main.R
4个分面图（Mock, DrugA, DrugB, DrugC）
3个比率图（DrugA/Mock, DrugB/Mock, DrugC/Mock）
识别对不同药物响应不同的突变体
示例2：时间序列批量分析 time_series/
├── day0.csv (Mock, ISX)
├── day3.csv (Mock, ISX)
├── day7.csv (Mock, ISX)
└── day14.csv (Mock, ISX)
python scripts/batch_analysis.py \
--input-dir time_series/ \
--output-dir time_series_results
比较不同时间点的ISX效应
追踪根长度变化趋势
识别时间依赖的表型
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