feat(asl): Complete Tool 4 SR Chart Generator and Tool 5 Meta Analysis Engine

Tool 4 - SR Chart Generator: - PRISMA 2020 flow diagram with Chinese/English toggle (SVG) - Baseline characteristics table (Table 1) - Dual data source: project pipeline API + Excel upload - SVG/PNG export support - Backend: ChartingService with Prisma aggregation - Frontend: PrismaFlowDiagram, BaselineTable, DataSourceSelector Tool 5 - Meta Analysis Engine: - 3 data types: HR (metagen), dichotomous (metabin), continuous (metacont) - Random and fixed effects models - Multiple effect measures: HR / OR / RR - Forest plot + funnel plot (base64 PNG from R) - Heterogeneity statistics: I2, Q, p-value, Tau2 - Data input via Excel upload or project pipeline - R Docker image updated with meta package (13 tools total) - E2E test: 36/36 passed - Key fix: exp() back-transformation for log-scale ratio measures Also includes: - IIT CRA Agent V3.0 routing and AI chat page integration - Updated ASL module status guide (v2.3) - Updated system status guide (v6.3) - Updated R statistics engine guide (v1.4) Tested: Frontend renders correctly, backend APIs functional, E2E tests passed Made-with: Cursor
2026-02-26 21:51:02 +08:00
parent 7c3cc12b2e
commit 205932bb3f
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--- a/docs/00-系统总体设计/00-系统当前状态与开发指南.md
+++ b/docs/00-系统总体设计/00-系统当前状态与开发指南.md
@@ -1,12 +1,13 @@
 # AIclinicalresearch 系统当前状态与开发指南

-> **文档版本：** v6.2  
+> **文档版本：** v6.3  
 > **创建日期：** 2025-11-28  
 > **维护者：** 开发团队  
 > **最后更新：** 2026-02-26  
 > **🎉 重大里程碑：**  
+> - **🆕 2026-02-26：ASL 工具 4 SR 图表生成器 + 工具 5 Meta 分析引擎开发完成！** PRISMA 流程图（中英切换）+ 基线特征表 + Meta 分析（HR/二分类/连续型）+ 森林图/漏斗图 + R Docker meta 包 + E2E 36/36 通过
 > - **🆕 2026-02-26：CRA Agent V3.0 P0+P1 全部完成！** 自驱动质控流水线 + ChatOrchestrator + LLM Function Calling + E2E 54/54 通过  
-> - **🆕 2026-02-24：ASL 工具 3 V2.0 架构升级至散装派发 + Aggregator！** 9 条研发红线 + 散装派发与轮询收口任务模式指南 v1.1 沉淀
+> - **2026-02-24：ASL 工具 3 V2.0 架构升级至散装派发 + Aggregator！** 9 条研发红线 + 散装派发与轮询收口任务模式指南 v1.1 沉淀
 > - **2026-02-23：ASL 工具 3 V2.0 开发计划完成！** HITL + 动态模板 + M1/M2/M3 三阶段 22 天
 > - **🆕 2026-02-23：ASL Deep Research V2.0 核心功能完成！** SSE 实时流 + 段落化思考 + 瀑布流 UI + Markdown 渲染 + 引用链接可见 + Word 导出 + 中文数据源  
 > - **🆕 2026-02-22：SSA Phase I-IV 开发完成！** Session 黑板 + 对话层 LLM + 方法咨询 + 对话驱动分析，E2E 107/107 通过  
@@ -29,17 +30,13 @@
 > - **2026-01-24：Protocol Agent 框架完成！** 可复用Agent框架+5阶段对话流程  
 > - **2026-01-22：OSS 存储集成完成！** 阿里云 OSS 正式接入平台基础层  
 >  
-> **🆕 最新进展（ASL 工具 3 架构升级 + V2.0 核心完成 2026-02-24）：**  
-> - 📋 **🆕 ASL 工具 3 V2.0 架构升级至散装派发 + Aggregator** — 废弃 Fan-out，采用散装模式（v2.0 定稿，9 条研发红线，M1/M2/M3 三阶段 22 天）
-> - 📋 **🆕 散装派发与轮询收口任务模式指南 v1.1** — Postgres-Only 合规的 Level 2 批量任务处理模式（API 散装 → N Worker → Aggregator 收口）
-> - 📋 **分布式 Fan-out 任务模式开发指南** — Level 3 参考（8 模式 + 18 反模式，已不用于 ASL 工具 3）
-> - ✅ **🎉 ASL Deep Research V2.0 核心功能完成** — SSE 流式架构 + 瀑布流 UI + HITL + 5 精选数据源 + Word 导出  
-> - ✅ **SSE 流式替代轮询** — 实时推送 AI 思考过程（reasoning_content），段落化日志聚合  
-> - ✅ **Markdown 渲染 + 引用链接可见化** — react-markdown 正确渲染报告，`[6]` 后显示完整 URL  
-> - ✅ **中文数据源专项测试** — CNKI/中华医学期刊网 domain_scope 有效，混合源建议分批搜索  
-> - ✅ **DeepSearch 通用能力指南 v2.0** — `docs/02-通用能力层/04-DeepResearch引擎/`  
-> - ✅ **🎉 SSA Phase I-IV 全部开发完成** — Session 黑板 + 意图路由器 + 对话层 LLM + 方法咨询 + AskUser 标准化 + 对话驱动分析 + QPER 集成  
-> - ✅ **SSA E2E 测试全部通过** — Phase I 31/31 + Phase II 38/38 + Phase III 13/13 + Phase IV 25/25 = 共 107 项  
+> **🆕 最新进展（ASL 工具 4+5 开发完成 2026-02-26）：**  
+> - ✅ **🎉🆕 ASL 工具 4 SR 图表生成器完成** — PRISMA 2020 流程图（中英切换）+ 基线特征表 + 双通道数据源（项目流水线/Excel）+ SVG/PNG 导出
+> - ✅ **🎉🆕 ASL 工具 5 Meta 分析引擎完成** — HR/二分类/连续型 3 种数据类型 + 随机/固定效应模型 + 森林图/漏斗图 + R Docker meta 包 + E2E 36/36 通过
+> - ✅ **🆕 R Docker 镜像更新** — 新增 meta 包，工具总数从 12 增至 13（ST_META_ANALYSIS）
+> - ✅ **🎉 ASL 工具 3 M1+M2 开发完成** — 散装派发+Aggregator + MinerU VLM + XML Prompt + HITL 审核抽屉 + Excel 导出
+> - ✅ **🎉 SSA Phase I-IV 全部开发完成** — Session 黑板 + 意图路由器 + 对话层 LLM + 方法咨询 + QPER 集成，E2E 107/107
+> - ✅ **🎉 CRA Agent V3.0 P0+P1 完成** — ChatOrchestrator + LLM Function Calling + 4 工具 + E2E 54/54  
 >  
 > **部署状态：** ✅ 生产环境运行中 | 公网地址：http://8.140.53.236/  
 > **REDCap 状态：** ✅ 生产环境运行中 | 地址：https://redcap.xunzhengyixue.com/  
@@ -77,7 +74,7 @@
 |---------|---------|---------|---------|---------|--------|
 | **AIA** | AI智能问答 | 12个智能体 + Protocol Agent（全流程方案） | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 🎉 **V3.1 MVP完整交付（90%）** - 一键生成+Word导出 | **P0** |
 | **PKB** | 个人知识库 | RAG问答、私人文献库 | ⭐⭐⭐ | 🎉 **Dify已替换！自研RAG上线（95%）** | P1 |
-| **ASL** | AI智能文献 | 文献筛选、Deep Research、全文智能提取 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 🎉 **V2.0 核心完成（80%）+ 🆕工具3计划v2.0就绪** - SSE流式+瀑布流UI+HITL+Word导出+散装派发+Aggregator+动态模板 | **P0** |
+| **ASL** | AI智能文献 | 文献筛选、Deep Research、全文智能提取、SR图表、Meta分析 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 🎉 **V2.0 核心完成（90%）+ 🆕工具4+5完成** - SSE流式+瀑布流UI+HITL+Word导出+散装派发+PRISMA流程图+Meta分析引擎(R Docker) | **P0** |
 | **DC** | 数据清洗整理 | ETL + 医学NER（百万行级数据） | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ✅ **Tool B完成 + Tool C 99%（异步架构+性能优化-99%+多指标转换+7大功能）** | **P0** |
 | **IIT** | IIT Manager Agent | CRA Agent - LLM Tool Use + 自驱动质控 + 统一驾驶舱 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 🎉 **V3.0 P0+P1完成！** ChatOrchestrator + 4工具 + E2E 54/54 | **P1-2** |
 | **SSA** | 智能统计分析 | **QPER架构** + 四层七工具 + 对话层LLM + 意图路由器 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 🎉 **Phase I-IV 开发完成** — QPER闭环 + Session黑板 + 意图路由 + 对话LLM + 方法咨询 + 对话驱动分析，E2E 107/107 | **P1** |
@@ -169,9 +166,40 @@

 ---

-## 🚀 当前开发状态（2026-02-23）
+## 🚀 当前开发状态（2026-02-26）

-### 🎉 最新进展：ASL Deep Research V2.0 核心功能完成（2026-02-23）
+### 🎉 最新进展：ASL 工具 4 + 工具 5 开发完成（2026-02-26）
+
+#### ✅ ASL 工具 4 SR 图表生成器 + 工具 5 Meta 分析引擎
+
+**重大里程碑：ASL 证据整合工具链（工具 3→4→5）核心功能全部完成！**
+
+| 工具 | 核心功能 | 技术实现 | 状态 |
+|------|---------|---------|------|
+| 工具 4：SR 图表生成器 | PRISMA 2020 流程图（中英切换）| 前端 SVG 渲染 + I18N | ✅ |
+| 工具 4：SR 图表生成器 | 基线特征表（Table 1） | Ant Design 动态列 | ✅ |
+| 工具 4：SR 图表生成器 | 双通道数据源 | 项目流水线 API + Excel 上传 | ✅ |
+| 工具 5：Meta 分析引擎 | HR / 二分类 / 连续型 | R meta 包（metagen/metabin/metacont） | ✅ |
+| 工具 5：Meta 分析引擎 | 森林图 + 漏斗图 | R base64 PNG | ✅ |
+| 工具 5：Meta 分析引擎 | 异质性统计量 | I²、Q、p、Tau² | ✅ |
+| 工具 5：Meta 分析引擎 | 数据输入 | Excel 上传 + 项目流水线 | ✅ |
+| 工具 5：Meta 分析引擎 | E2E 测试 | 36/36 通过（HR/OR/RR/连续型/边界情况） | ✅ |
+
+**关键技术决策**：
+- ✅ **R Docker 集成**：meta 包安装到 R Docker 镜像，Brain-Hand 架构复用 SSA 基础设施
+- ✅ **Log 尺度回转**：meta 包返回 log 尺度 HR/OR/RR，R 脚本内 exp() 回转
+- ✅ **Excel 优先输入**：用户下载 Excel 模板编辑数据后上传，避免浏览器内编辑表格的复杂度
+- ✅ **PRISMA 中英切换**：I18N 对象驱动，默认中文（面向国内医生），英文用于 SCI 论文
+
+**新增 API 端点**：5 个（工具 4: 2 个 + 工具 5: 3 个）
+**新增前端路由**：2 个（`/charting` + `/meta-analysis`）
+**R Docker 更新**：meta 包新增，工具总数 13
+
+**相关文档**：
+- 模块状态：`docs/03-业务模块/ASL-AI智能文献/00-模块当前状态与开发指南.md`
+- R 引擎指南：`docs/02-通用能力层/06-R统计引擎/01-R统计引擎架构与部署指南.md`
+
+### 🎉 ASL Deep Research V2.0 核心功能完成（2026-02-23）

 #### ✅ ASL Deep Research V2.0 核心开发完成

@@ -1510,7 +1538,7 @@ npm run dev  # http://localhost:3000

 ### 模块完成度
 - ✅ **已完成**：AIA V2.0（85%，核心功能完成）、平台基础层（100%）、RVW（95%）、通用能力层升级（100%）、**PKB（95%，Dify已替换）** 🎉
- 🚧 **开发中**：**ASL（80%，🎉 V2.0 核心功能完成：SSE流式+瀑布流UI+HITL+Word导出+中文数据源）**、DC（Tool C 98%，Tool B后端100%，Tool B前端0%）、IIT（60%，Phase 1.5完成）、**SSA（QPER主线100% + Phase I-IV 全部完成，E2E 107/107，Phase VI 待启动）** 🎉
+- 🚧 **开发中**：**ASL（90%，🎉 工具3 M1+M2 + 工具4 + 工具5 完成：PRISMA图+Meta分析+R Docker）**、DC（Tool C 98%，Tool B后端100%，Tool B前端0%）、IIT（60%，Phase 1.5完成）、**SSA（QPER主线100% + Phase I-IV 全部完成，E2E 107/107，Phase VI 待启动）** 🎉
 - 📋 **未开始**：ST

 ### 部署完成度
@@ -1660,9 +1688,9 @@ if (items.length >= 50) {

 ---

-**文档版本**：v6.1  
-**最后更新**：2026-02-23  
-**本次更新**：ASL Deep Research V2.0 核心功能完成（SSE流式+段落化思考+引用链接可见化+瀑布流UI+Word导出+中文数据源）
+**文档版本**：v6.3  
+**最后更新**：2026-02-26  
+**本次更新**：ASL 工具 4 SR 图表生成器 + 工具 5 Meta 分析引擎开发完成（PRISMA 中英切换 + Meta 分析 HR/二分类/连续型 + R Docker meta 包 + E2E 36/36）

 ---

--- a/docs/02-通用能力层/06-R统计引擎/01-R统计引擎架构与部署指南.md
+++ b/docs/02-通用能力层/06-R统计引擎/01-R统计引擎架构与部署指南.md
@@ -1,9 +1,9 @@
 # R 统计引擎架构与部署指南

-> **版本：** v1.3  
-> **更新日期：** 2026-02-22  
-> **维护者：** SSA-Pro 开发团队  
-> **状态：** ✅ 生产就绪（Phase Deploy 完成 — 12 工具 + Block-based 标准化输出）
+> **版本：** v1.4  
+> **更新日期：** 2026-02-26  
+> **维护者：** SSA-Pro 开发团队 / ASL 循证工具箱团队  
+> **状态：** ✅ 生产就绪（13 工具 + Block-based 标准化输出 — 新增 Meta 分析引擎）

 ---

@@ -42,11 +42,11 @@ R 统计引擎是平台的**专用统计计算服务**，基于 Docker 容器化
 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
 │                      业务模块层                              │
 │  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐                     │
-│  │ SSA-Pro │  │  其他   │  │  其他   │                     │
-│  │ 智能统计 │  │  模块   │  │  模块   │                     │
-│  └────┬────┘  └─────────┘  └─────────┘                     │
-├───────┼─────────────────────────────────────────────────────┤
-│       ▼           通用能力层                                 │
+│  │ SSA-Pro │  │  ASL    │  │  其他   │                     │
+│  │ 智能统计 │  │Meta分析 │  │  模块   │                     │
+│  └────┬────┘  └────┬────┘  └─────────┘                     │
+├───────┼──────────┼──────────────────────────────────────────┤
+│       ▼          ▼       通用能力层                          │
 │  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐   │
 │  │              R 统计引擎 (Docker)                     │   │
 │  │  • /health         健康检查                          │   │
@@ -68,6 +68,7 @@ R 统计引擎是平台的**专用统计计算服务**，基于 Docker 容器化
 | gtsummary | 最新 | 基线特征表生成（Phase Deploy 新增） |
 | gt/broom | 最新 | 表格渲染/模型整理（Phase Deploy 新增） |
 | scales/gridExtra | 最新 | 坐标轴格式化/多图排版（Phase Deploy 新增） |
+| meta | 8.2.1 | Meta 分析引擎（ASL 工具 5 新增 — metagen/metabin/metacont） |
 | Docker | 24+ | 容器化部署 |

 ---
@@ -187,7 +188,7 @@ RUN apt-get update && apt-get install -y \
    curl \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

-# 直接安装 R 包（含 Phase Deploy 新增依赖）
+# 直接安装 R 包（含 Phase Deploy + ASL Meta 分析依赖）
 RUN R -e "install.packages(c( \
    'plumber', \
    'jsonlite', \
@@ -203,7 +204,8 @@ RUN R -e "install.packages(c( \
    'gridExtra', \
    'gtsummary', \
    'gt', \
-    'broom' \
+    'broom', \
+    'meta' \
 ), repos='https://cloud.r-project.org/', Ncpus=2)"

 # 安全加固：创建非特权用户
@@ -273,8 +275,8 @@ ssa-r-statistics   1.0.1     xxxxxxxxxxxx   x minutes ago   1.81GB
 |------|------|
 | 基础镜像下载 | ~2 分钟（首次） |
 | 系统依赖安装 | ~1 分钟 |
-| R 包安装（15 个包含 gtsummary/gt） | ~10 分钟 |
-| **总计** | **~13 分钟** |
+| R 包安装（16 个，含 gtsummary/gt/meta） | ~15 分钟 |
+| **总计** | **~17 分钟** |

 ---

@@ -378,7 +380,7 @@ GET /health
  "timestamp": "2026-02-19 08:00:00",
  "version": "1.0.1",
  "dev_mode": true,
-  "tools_loaded": 1
+    "tools_loaded": 13
 }
 ```

@@ -402,15 +404,16 @@ GET /api/v1/tools
    "linear_reg",
    "logistic_binary",
    "mann_whitney",
+    "meta_analysis",
    "t_test_ind",
    "t_test_paired",
    "wilcoxon"
  ],
-  "count": 12
+  "count": 13
 }
 ```

-#### 已实现的统计工具（12 个）
+#### 已实现的统计工具（13 个）

 **Phase 2A 基础工具（7 个）**

@@ -434,6 +437,14 @@ GET /api/v1/tools
 | `ST_LINEAR_REG` | 线性回归 | 连续结局多因素分析 |
 | `ST_BASELINE_TABLE` | 基线特征表（复合工具） | 基于 gtsummary 的一键式基线表生成 |

+**ASL 循证工具箱新增（1 个）**
+
+| tool_code | 名称 | 场景 | 调用方 |
+|-----------|------|------|--------|
+| `ST_META_ANALYSIS` | Meta 分析引擎 | HR / 二分类 / 连续型 Meta 分析，生成森林图 + 漏斗图 | ASL 工具 5 |
+
+> **跨模块复用说明：** `ST_META_ANALYSIS` 由 ASL 模块（工具 5：Meta 分析引擎）引入，后端代理位于 `backend/src/modules/asl/meta-analysis/`，使用 `inline` 数据协议（Meta 分析通常 5-30 个研究，数据量极小）。该工具同样可被 SSA 或其他模块复用。
+
 ### 5.3 执行技能

 ```http
@@ -593,6 +604,79 @@ Content-Type: application/json

 > **特点：** `ST_BASELINE_TABLE` 是复合工具，基于 `gtsummary::tbl_summary()` 自动判断变量类型（连续/分类）、选择统计方法（T 检验/Mann-Whitney/卡方/Fisher），输出标准三线表。`report_blocks[0].metadata.is_baseline_table = true` 触发前端特殊渲染（P 值标星、rowspan 合并行）。

+### 5.6 Meta 分析示例（ASL 工具 5 — v1.4 新增）
+
+```http
+POST /api/v1/skills/ST_META_ANALYSIS
+Content-Type: application/json
+```
+
+**请求体（HR 数据类型）：**
+```json
+{
+  "data_source": {
+    "type": "inline",
+    "data": [
+      {"study_id": "Gandhi 2018", "hr": 0.49, "lower_ci": 0.38, "upper_ci": 0.64},
+      {"study_id": "Socinski 2018", "hr": 0.56, "lower_ci": 0.45, "upper_ci": 0.70},
+      {"study_id": "West 2019", "hr": 0.60, "lower_ci": 0.45, "upper_ci": 0.80}
+    ]
+  },
+  "params": {
+    "data_type": "hr",
+    "model": "random"
+  }
+}
+```
+
+**支持的 3 种数据类型：**
+
+| data_type | 必需列 | R 函数 | 效应指标 |
+|-----------|--------|--------|----------|
+| `hr` | `study_id`, `hr`, `lower_ci`, `upper_ci` | `meta::metagen()` | HR |
+| `dichotomous` | `study_id`, `events_e`, `total_e`, `events_c`, `total_c` | `meta::metabin()` | OR / RR / RD |
+| `continuous` | `study_id`, `mean_e`, `sd_e`, `n_e`, `mean_c`, `sd_c`, `n_c` | `meta::metacont()` | MD |
+
+**params 参数：**
+
+| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
+|------|------|--------|------|
+| `data_type` | string | 必填 | `"hr"` / `"dichotomous"` / `"continuous"` |
+| `model` | string | `"random"` | `"random"` (DerSimonian-Laird) / `"fixed"` |
+| `effect_measure` | string | 自动 | 仅二分类有效：`"OR"` / `"RR"` / `"RD"` |
+
+**成功响应（核心字段）：**
+```json
+{
+  "status": "success",
+  "results": {
+    "pooled_effect": 0.5948,
+    "pooled_lower": 0.5255,
+    "pooled_upper": 0.6733,
+    "pooled_pvalue": 0.0,
+    "i_squared": 15.4,
+    "tau_squared": 0.0031,
+    "q_statistic": 4.73,
+    "q_pvalue": 0.316,
+    "k_studies": 3,
+    "effect_measure": "HR",
+    "model": "Random Effects"
+  },
+  "plots": [
+    "data:image/png;base64,...(森林图)",
+    "data:image/png;base64,...(漏斗图)"
+  ],
+  "report_blocks": [
+    {"type": "key_value", "title": "Meta-Analysis Summary", "items": [...]},
+    {"type": "image", "title": "Forest Plot", "data": "..."},
+    {"type": "image", "title": "Funnel Plot", "data": "..."},
+    {"type": "markdown", "title": "Heterogeneity Assessment", "content": "..."}
+  ]
+}
+```
+
+> **重要实现细节 — 对数尺度反变换：** `meta` R 包对比值类效应量（HR / OR / RR）的内部计算在**对数尺度**上进行，即 `TE.random` 返回的是 `log(HR)` 而非 HR。`meta_analysis.R` 在结果提取阶段对比值类指标自动执行 `exp()` 反变换，确保 API 返回临床可读的效应量（如 HR = 0.59 而非 log(HR) = -0.52）。连续型指标（MD）无需反变换。
+
 ---

 ## 6. 开发指南
@@ -798,6 +882,7 @@ blocks[[length(blocks) + 1]] <- make_markdown_block("两组差异具有统计学
 | `ST_WILCOXON` | `before_var`, `after_var` | — |
 | `ST_LINEAR_REG` | `outcome_var`, `predictors` (数组) | `confounders` (数组) |
 | `ST_BASELINE_TABLE` | `group_var` | `analyze_vars` (数组，不传则自动全选) |
+| `ST_META_ANALYSIS` | `data_type` (`hr` / `dichotomous` / `continuous`) | `model` (`random` / `fixed`)、`effect_measure` (二分类: `OR` / `RR` / `RD`) |

 ### 6.6 R 语言陷阱速查（从实际 Bug 中总结）

@@ -921,6 +1006,23 @@ cd r-statistics-service
 docker-compose restart
 ```

+#### 陷阱 8：`meta` 包返回对数尺度效应量（v1.4 新增）
+
+**现象：** Meta 分析返回 HR = -0.52，但期望 HR ≈ 0.59
+
+**原因：** `meta` R 包的 `metagen()`/`metabin()` 对比值类效应量（HR、OR、RR）在**对数尺度**上计算。`TE.random`/`TE.fixed` 返回的是 `log(HR)` 或 `log(OR)`，而非原始比值。
+
+```r
+# ❌ 错误：直接返回 TE（对数尺度）
+pooled_effect = ma_result$TE.random  # 返回 -0.52（这是 log(HR)）
+
+# ✅ 正确：对比值类指标做 exp() 反变换
+is_ratio <- sm_label %in% c("HR", "OR", "RR")
+display_te <- if (is_ratio) exp(pooled_te) else pooled_te  # 返回 0.59（真实 HR）
+```
+
+**影响范围：** 仅 `meta_analysis.R`，不影响其他统计工具。连续型指标（MD）无需反变换。
+
 ### 6.7 开发环境新增 R 包

 当新工具依赖尚未安装的 R 包时，有两种方式：
@@ -1156,7 +1258,7 @@ curl -s -X POST "http://localhost:8082/api/v1/skills/ST_T_TEST_IND" \
 curl -s http://localhost:8082/health | jq
 ```

-### 9.3 R 工具集中测试脚本（12 工具 + JIT）
+### 9.3 R 工具集中测试脚本（13 工具 + JIT）

 项目提供了 R 统计引擎的全工具测试脚本：

@@ -1166,7 +1268,7 @@ node r-statistics-service/tests/run_all_tools_test.js
 ```

 测试覆盖：
- 12 个统计工具（Phase 2A × 7 + Phase Deploy × 5）
+- 13 个统计工具（Phase 2A × 7 + Phase Deploy × 5 + ASL × 1）
 - JIT 护栏检查（ST_T_TEST_IND / ST_ANOVA_ONE / ST_FISHER / ST_LINEAR_REG）
 - `report_blocks` 协议校验（类型、必填字段、metadata）

@@ -1180,17 +1282,44 @@ node run_e2e_test.js
 ```

 测试覆盖：
- Layer 1: R 服务（12 个统计工具 + JIT 护栏）
+- Layer 1: R 服务（13 个统计工具 + JIT 护栏）
 - Layer 2: Python DataProfile API
 - Layer 3: Node.js 后端 API（登录 → 会话 → 规划 → 执行）

+### 9.5 Meta 分析引擎专项 E2E 测试（v1.4 新增）
+
+覆盖 Meta 分析的完整链路（Node.js → R Docker → 森林图/漏斗图生成）：
+
+```bash
+cd backend
+npx tsx src/modules/asl/meta-analysis/__tests__/meta-e2e-test.ts
+```
+
+测试覆盖（8 个测试项，36 个断言）：
+- R 服务健康检查 + meta_analysis 工具注册验证
+- HR 风险比 Meta 分析（5 个研究，随机效应）
+- 二分类 OR Meta 分析（4 个研究）
+- 二分类 RR Meta 分析（效应指标切换）
+- 连续型 MD Meta 分析（5 个研究）
+- 固定效应模型切换
+- 边界条件：仅 1 个研究（应返回错误）
+- 森林图 + 漏斗图 Base64 PNG 生成验证
+
+最近一次测试结果（2026-02-26）：
+```
+Results: 36 passed, 0 failed (1.3s)
+HR = 0.5948 [0.5255, 0.6733], I² = 15.4%
+OR = 0.4530 [0.3328, 0.6166], p < .001
+MD = -1.4923 [-1.9098, -1.0749], I² = 70%
+```
+
 ---

 ## 附录：文件结构

 ```
 r-statistics-service/
-├── Dockerfile              # 生产镜像定义（含 gtsummary/gt/broom/scales/gridExtra）
+├── Dockerfile              # 生产镜像定义（含 gtsummary/gt/broom/scales/gridExtra/meta）
 ├── docker-compose.yml      # 开发环境编排（含 volume 挂载）
 ├── renv.lock               # R 包版本锁定（备用）
 ├── .Rprofile               # R 启动配置（备用）
@@ -1201,7 +1330,7 @@ r-statistics-service/
 │   ├── error_codes.R       # 错误映射
 │   ├── result_formatter.R  # 结果格式化
 │   └── block_helpers.R     # Block-based 输出辅助函数（Phase E+ 协议）
-├── tools/                  # 统计工具（12 个）
+├── tools/                  # 统计工具（13 个）
 │   ├── t_test_ind.R        # 独立样本 T 检验
 │   ├── t_test_paired.R     # 配对 T 检验
 │   ├── mann_whitney.R      # Mann-Whitney U 检验
@@ -1213,7 +1342,8 @@ r-statistics-service/
 │   ├── anova_one.R         # 🆕 单因素方差分析（Phase Deploy）
 │   ├── wilcoxon.R          # 🆕 Wilcoxon 符号秩检验（Phase Deploy）
 │   ├── linear_reg.R        # 🆕 线性回归（Phase Deploy）
-│   └── baseline_table.R    # 🆕 基线特征表 — 复合工具（Phase Deploy）
+│   ├── baseline_table.R    # 🆕 基线特征表 — 复合工具（Phase Deploy）
+│   └── meta_analysis.R     # 🆕 Meta 分析引擎 — HR/二分类/连续型（ASL 工具 5）
 ├── tests/
 │   ├── run_all_tools_test.js  # 🆕 全工具自动化测试（12 工具 + JIT + blocks 校验）
 │   ├── test_t_test.json       # T 检验测试数据
@@ -1234,6 +1364,7 @@ r-statistics-service/

 | 版本 | 日期 | 更新内容 |
 |------|------|----------|
+| v1.4 | 2026-02-26 | ASL Meta 分析引擎：工具 12→13（+ST_META_ANALYSIS），Dockerfile 新增 `meta` 包，新增 §5.6 Meta 分析 API 示例、陷阱 8（对数尺度反变换）、§9.5 Meta E2E 测试（36 断言全通过），架构图更新 ASL 调用方 |
 | v1.3 | 2026-02-22 | 开发者体验增强：新工具模板补全 report_blocks（§6.1）、各工具 params 速查表（§6.5）、R 语言 7 大陷阱实录（§6.6）、新增 R 包操作指南（§6.7）、新增 Q11-Q13 常见问题 |
 | v1.2 | 2026-02-22 | Phase Deploy 完成：工具 7→12（+Fisher/ANOVA/Wilcoxon/线性回归/基线表）、Dockerfile 新增 gtsummary 等 5 包、Block-based 输出协议文档化（§6.4）、全工具测试脚本 |
 | v1.1 | 2026-02-20 | Phase 2A 完成：7 个统计工具、JIT 护栏、热重载说明、常见问题补充 |
--- a/docs/03-业务模块/ASL-AI智能文献/00-模块当前状态与开发指南.md
+++ b/docs/03-业务模块/ASL-AI智能文献/00-模块当前状态与开发指南.md
@@ -1,11 +1,12 @@
 # AI智能文献模块 - 当前状态与开发指南

-> **文档版本：** v2.2  
+> **文档版本：** v2.3  
 > **创建日期：** 2025-11-21  
 > **维护者：** AI智能文献开发团队  
-> **最后更新：** 2026-02-25 🆕 **工具 3 M1 骨架管线 + M2 HITL 工作台开发完成！**  
+> **最后更新：** 2026-02-26 🆕 **工具 4 SR 图表生成器 + 工具 5 Meta 分析引擎开发完成！**  
 > **重大进展：**  
-> - 🆕 2026-02-25：**工具 3 M1+M2 开发完成！** 散装派发+Aggregator 全链路、MinerU 集成、XML Prompt 隔离、fuzzyQuoteMatch 溯源、HITL 审核抽屉、Excel 导出、数据归一化修复
+> - 🆕 2026-02-26：**工具 4 + 工具 5 开发完成！** PRISMA 流程图（中英切换）+ 基线特征表 + Meta 分析引擎（HR/二分类/连续型 + 森林图/漏斗图）+ R Docker meta 包集成 + E2E 36/36 通过
+> - 2026-02-25：**工具 3 M1+M2 开发完成！** 散装派发+Aggregator 全链路、MinerU 集成、XML Prompt 隔离、fuzzyQuoteMatch 溯源、HITL 审核抽屉、Excel 导出、数据归一化修复
 > - 2026-02-24：工具 3 V2.0 架构升级！Fan-out → 散装派发 + Aggregator 轮询收口，通用模式指南 v1.1 沉淀
 > - 2026-02-23：V2.0 核心功能完成！SSE 流式架构 + 段落化思考日志 + 引用链接可见化  
 > - 2026-02-22：V2.0 前后端联调完成！瀑布流 UI + Markdown 渲染 + Word 导出 + 中文数据源测试  
@@ -32,15 +33,17 @@
 AI智能文献模块是一个基于大语言模型（LLM）的文献筛选系统，用于帮助研究人员根据PICOS标准自动筛选文献。

 ### 当前状态
- **开发阶段**：🎉 工具 3 M1+M2 开发完成，M3 待启动
+- **开发阶段**：🎉 工具 3 M1+M2 + 工具 4 + 工具 5 开发完成
 - **已完成功能**：
  - ✅ 标题摘要初筛（Title & Abstract Screening）- 完整流程
  - ✅ 全文复筛后端（Day 2-5）- LLM服务 + API + Excel导出
  - ✅ **智能文献检索（DeepSearch）V1.x MVP** - unifuncs API 集成
  - ✅ **Unifuncs API 网站覆盖测试** - 18 站点实测，9 个一级可用
  - ✅ **🎉 Deep Research V2.0 核心功能** — SSE 流式架构 + 瀑布流 UI + HITL + Word 导出
-  - ✅ **🆕 工具 3 M1 骨架管线** — 散装派发+Aggregator 全链路、PKB ACL 防腐层、DeepSeek-V3 纯文本盲提、3 步极简前端
-  - ✅ **🆕 工具 3 M2 HITL 工作台** — MinerU VLM 表格集成、XML Prompt 隔离、fuzzyQuoteMatch 溯源、SSE 实时日志、审核抽屉、Excel 宽表导出
+  - ✅ **工具 3 M1 骨架管线** — 散装派发+Aggregator 全链路、PKB ACL 防腐层、DeepSeek-V3 纯文本盲提、3 步极简前端
+  - ✅ **工具 3 M2 HITL 工作台** — MinerU VLM 表格集成、XML Prompt 隔离、fuzzyQuoteMatch 溯源、SSE 实时日志、审核抽屉、Excel 宽表导出
+  - ✅ **🆕 工具 4 SR 图表生成器** — PRISMA 2020 流程图（中英切换）+ 基线特征表 + 双通道数据源（项目流水线/Excel 上传）+ SVG/PNG 导出
+  - ✅ **🆕 工具 5 Meta 分析引擎** — HR/二分类/连续型 3 种数据类型 + 随机/固定效应模型 + 森林图+漏斗图 + R Docker meta 包集成 + E2E 36/36 通过
 - **待开发**：
  - 📋 **工具 3 M3 动态模板引擎** — 自定义字段 CRUD、Prompt 注入防护、E2E 测试
 - **V2.0 已完成**：
@@ -245,6 +248,121 @@ GET    /api/v1/asl/extraction/pkb/knowledge-bases/:kbId/documents  # PKB 文档
 | `extraction_tasks` | 提取任务（idempotencyKey 幂等） |
 | `extraction_results` | 单文档提取结果（extractedData JSON + quoteVerification + reviewStatus） |

+### 🆕 工具 4 SR 图表生成器（2026-02-26 开发完成）
+
+**功能定位：** 基于工具 3 提取结果，一键生成 PRISMA 2020 流程图 + 基线特征表（Table 1），支持从项目流水线或 Excel 导入数据。
+
+**开发状态：** ✅ 开发完成
+
+**核心功能：**
+
+| 功能 | 技术实现 | 状态 |
+|------|---------|------|
+| PRISMA 2020 流程图 | SVG 渲染，支持中英文切换 | ✅ |
+| 基线特征表（Table 1） | Ant Design Table 动态渲染 | ✅ |
+| 双通道数据源 | 项目流水线（API 聚合）+ Excel 上传 | ✅ |
+| 图表导出 | SVG / PNG 导出 | ✅ |
+| Excel 模板 | 下载标准模板 + 解析上传文件 | ✅ |
+| 中英文切换 | PRISMA 图中英文 I18N（默认中文） | ✅ |
+
+**核心架构决策：**
+
+| 决策 | 方案 |
+|------|------|
+| PRISMA 数据聚合 | 后端 Prisma `count` 聚合 aslLiterature / screeningResult / fulltextResult / extractionResult |
+| 基线数据来源 | 后端查询 approved 的 extractionResult，flattenModuleData 归一化 |
+| 图表渲染 | 前端 SVG 组件，无第三方图表库依赖 |
+| 中英切换 | I18N 对象 + lang prop + 切换按钮组 |
+
+**新增 API 端点：**
+```http
+GET    /api/v1/asl/charting/prisma-data/:projectId    # PRISMA 聚合数据
+GET    /api/v1/asl/charting/baseline-data/:projectId   # 基线特征数据
+```
+
+**新增前端路由：**
+```
+/literature/charting    # SR 图表生成器页面
+```
+
+**核心代码组件：**
+
+| 组件 | 文件 | 说明 |
+|------|------|------|
+| 图表服务 | `charting/services/ChartingService.ts` | Prisma 聚合 + 基线数据提取 |
+| 图表控制器 | `charting/controllers/ChartingController.ts` | 2 个 API 端点 |
+| PRISMA 图 | `components/charting/PrismaFlowDiagram.tsx` | SVG 渲染 + I18N 中英切换 |
+| 基线表 | `components/charting/BaselineTable.tsx` | Ant Design 动态列表格 |
+| 数据源选择 | `components/charting/DataSourceSelector.tsx` | 项目流水线 / Excel 双通道 |
+| Excel 工具 | `utils/chartingExcelUtils.ts` | 模板下载 + 解析 + 图表导出 |
+| 主页面 | `pages/SRChartGenerator.tsx` | Tab 切换 PRISMA / 基线表 |
+
+### 🆕 工具 5 Meta 分析引擎（2026-02-26 开发完成）
+
+**功能定位：** 定量 Meta 分析引擎，支持 HR / 二分类（OR/RR）/ 连续型数据，生成森林图 + 漏斗图 + 异质性统计量，基于 R Docker 服务（meta 包）。
+
+**开发状态：** ✅ 开发完成，E2E 36/36 通过
+
+**核心功能：**
+
+| 功能 | 技术实现 | 状态 |
+|------|---------|------|
+| 3 种数据类型 | HR（metagen）、二分类（metabin）、连续型（metacont） | ✅ |
+| 2 种效应模型 | 随机效应（DerSimonian-Laird）+ 固定效应（Inverse Variance） | ✅ |
+| 多效应量度 | HR / OR / RR（二分类）| ✅ |
+| 森林图 | R meta::forest() → base64 PNG | ✅ |
+| 漏斗图 | R meta::funnel() → base64 PNG | ✅ |
+| 异质性统计 | I²、Q 统计量、p 值、Tau² | ✅ |
+| 数据输入 | Excel 上传 + 项目流水线（工具 3 提取结果） | ✅ |
+| 只读数据预览 | Ant Design Table 预览 + 数据验证 | ✅ |
+| Excel 模板 | 3 种数据类型模板 + 示例数据 + 使用说明 | ✅ |
+| R 代码可复现 | 返回可复现的 R 代码片段 | ✅ |
+
+**核心架构决策：**
+
+| 决策 | 方案 |
+|------|------|
+| 统计引擎 | R Docker 服务（meta 包），Brain-Hand 架构（Node.js 编排，R 执行） |
+| 数据传输 | inline JSON（小数据直传） |
+| 效应量回转 | meta 包返回 log 尺度，R 脚本内 exp() 回转为临床可解释值 |
+| 前端数据输入 | Excel 上传（编辑后回传）或关联项目流水线自动提取 |
+| 数据预览 | 只读 Ant Design Table，不做浏览器内编辑 |
+
+**新增 API 端点：**
+```http
+POST   /api/v1/asl/meta-analysis/run                    # 运行 Meta 分析
+GET    /api/v1/asl/meta-analysis/project-data/:projectId # 从项目流水线提取数据
+GET    /api/v1/asl/meta-analysis/health                  # R 服务健康检查
+```
+
+**新增前端路由：**
+```
+/literature/meta-analysis    # Meta 分析引擎页面
+```
+
+**核心代码组件：**
+
+| 组件 | 文件 | 说明 |
+|------|------|------|
+| R 分析脚本 | `r-statistics-service/tools/meta_analysis.R` | metagen/metabin/metacont + exp() 回转 + 森林图/漏斗图 |
+| 后端服务 | `meta-analysis/services/MetaAnalysisService.ts` | R Docker 代理 + 项目数据提取 |
+| 后端控制器 | `meta-analysis/controllers/MetaAnalysisController.ts` | 3 个 API 端点 |
+| 结果面板 | `components/meta/ResultsPanel.tsx` | 汇总统计 + 图表展示 + R 代码 + 下载 |
+| Excel 工具 | `utils/metaExcelUtils.ts` | 3 种模板生成 + 解析 + 验证 |
+| 主页面 | `pages/MetaAnalysisEngine.tsx` | 3 步向导（数据输入→参数配置→分析结果） |
+| E2E 测试 | `meta-analysis/__tests__/meta-e2e-test.ts` | 36 项测试全部通过 |
+
+**R Docker 更新：**
+- Dockerfile 新增 `meta` 包安装
+- 镜像版本维持 `ssa-r-statistics:1.0.1`
+- 工具总数从 12 增至 13（新增 `ST_META_ANALYSIS`）
+- 详见 `docs/02-通用能力层/06-R统计引擎/01-R统计引擎架构与部署指南.md`
+
+**关键技术点：**
+1. **Log 尺度回转**：meta 包对 HR/OR/RR 返回 log 尺度值，R 脚本中使用 `exp()` 回转为临床可解释值
+2. **R JSON 序列化**：Plumber 默认会将单元素向量包装为数组，前端需要 `Array.isArray` 防御
+3. **数据类型自动检测**：从 Excel 或项目数据自动推断 HR/二分类/连续型
+
 ### 智能文献检索 DeepSearch V1.x（2026-01-18 MVP完成）

 **功能概述：**
@@ -1503,16 +1621,23 @@ Drawer打开: <50ms
 3. ⏳ **outcomes 模板匹配**：根据文献内容自动推荐 survival/continuous/dichotomous
 4. ⏳ **缺失字段补充**：country、inclusion_criteria、primary_outcome 等（M3 自定义字段支持）

+### 工具 4/5 后续优化
+1. ⏳ **PRISMA 图数据自动关联**：自动读取项目各阶段实际计数，减少手动输入
+2. ⏳ **基线表统计检验**：自动计算 p 值、标准差等描述统计
+3. ⏳ **Meta 分析亚组分析**：支持 subgroup 分层分析
+4. ⏳ **Meta 分析敏感性分析**：逐一剔除法（Leave-one-out）
+5. ⏳ **Meta 分析发表偏倚检验**：Egger's test / Begg's test
+6. ⏳ **网状 Meta 分析（NMA）**：netmeta 包集成
+
 ### 短期优化
 1. ⏳ Deep Research V2.0 端到端回归测试
 2. ⏳ 搜索历史管理（历史任务列表）
 3. ⏳ 标题摘要初筛 Prompt 优化（准确率 60% → 85%+）

 ### 中期（Month 2-3）
-1. ⏳ 工具 4（网状 Meta 分析）开发
-2. ⏳ 工具 5（证据质量评价 GRADE）开发
-3. ⏳ 生产环境部署
-4. ⏳ 证据图谱可视化
+1. ⏳ 工具 6（证据质量评价 GRADE）开发
+2. ⏳ 生产环境部署
+3. ⏳ 证据图谱可视化

 ---

@@ -1522,15 +1647,15 @@ Drawer打开: <50ms

 ---

-**最后更新**：2026-02-25（工具 3 M1+M2 开发完成 + 数据归一化修复）  
+**最后更新**：2026-02-26（工具 4 SR 图表生成器 + 工具 5 Meta 分析引擎开发完成）  
 **文档状态**：✅ 反映真实状态  
-**下次更新时机**：工具 3 M3 动态模板引擎开发完成
+**下次更新时机**：工具 3 M3 动态模板引擎开发完成 或 工具 6 GRADE 开发完成

-**本次更新内容**（v2.2）：
- ✅ 工具 3 M1 骨架管线完成：散装派发+Aggregator、PKB ACL、纯文本盲提、3步极简前端
- ✅ 工具 3 M2 HITL 工作台完成：MinerU 集成、XML Prompt 隔离、fuzzyQuoteMatch、SSE 日志、审核抽屉、Excel 导出
- ✅ M2 关键修复：DynamicPromptBuilder 扁平输出、ExcelExporter 数据归一化、Schema-driven 前端
- ✅ 新增工具 3 API 端点（12 个）、前端路由（3 个）、数据库表（4 个）
- ✅ 更新下一步计划：M3 动态模板引擎 + RoB 增强 + 后续工具 4/5
+**本次更新内容**（v2.3）：
+- ✅ 工具 4 SR 图表生成器完成：PRISMA 2020 流程图（中英切换）+ 基线特征表 + 双通道数据源 + SVG/PNG 导出
+- ✅ 工具 5 Meta 分析引擎完成：HR/二分类/连续型 + 随机/固定效应模型 + 森林图/漏斗图 + R Docker meta 包 + E2E 36/36 通过
+- ✅ 新增工具 4 API 端点（2 个）、工具 5 API 端点（3 个）、前端路由（2 个）
+- ✅ R Docker 镜像更新：新增 meta 包，工具总数 13
+- ✅ 更新下一步计划：工具 4/5 后续优化 + 工具 6 GRADE