第一种方式，当然是R自带的函数直接安装包了，这个是最简单的，而且不需要考虑各种包之间的依赖关系。

对普通的R包，直接install.packages()即可，一般下载不了都是包的名字打错了，或者是R的版本不够，如果下载了安装不了，一般是依赖包没弄好，或者你的电脑缺少一些库文件，如果实在是找不到或者下载慢，一般就用repos=来切换一些镜像。

install.packages("ape") ##直接输入包名字即可

对于bioconductor的包，我们一般是
source("http://bioconductor.org/biocLite.R") ##安装BiocInstaller

options(BioC_mirror=”http://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/“) 如果需要切换镜像
biocLite("ggbio")

或者直接BiocInstaller::biocLite('ggbio') ## 前提是你已经安装好了BiocInstaller

某些时候你还需要卸载remove.packages("BiocInstaller") 然后安装新的

如果是3.5和以上的版本，需要使用BiocManager

install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("KEGG.db",ask=F,update=F)

备注：起初是下载R包无法联网，所以失败，根据我们的经验当然是options(download.file.method = ‘libcurl’)就轻轻松松解决啦

第二种方式，是直接找到包的下载地址，需要进入包的主页

packageurl <- "http://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/ggplot2/ggplot2_0.9.1.tar.gz"
packageurl <- "http://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/gridExtra/gridExtra_0.9.1.tar.gz"
install.packages(packageurl, repos=NULL, type="source")

这样安装的就不需要选择镜像了，也跨越了安装器的版本！

第三种方式，先把包下载到本地，然后安装：

download.file("http://bioconductor.org/packages/release/bioc/src/contrib/BiocInstaller_1.20.1.tar.gz","BiocInstaller_1.20.1.tar.gz")
也可以选择用浏览器下载这个包
install.packages("BiocInstaller_1.20.1.tar.gz", repos = NULL)
如果你用的RStudio这样的IDE，那么直接用鼠标就可以操作了
或者用choose.files()来手动交互的选择你把下载的源码BiocInstaller_1.20.1.tar.gz放到了哪里。
这种形式大部分安装都无法成功，因为R包之间的依赖性很强

第四种方式，命令行版本安装

如果是linux版本，命令行从网上自动下载包如下：
sudo su - -c
"R -e "install.packages('shiny', repos='https://cran.rstudio.com/')""
如果是linux，命令行安装本地包，在shell的终端
sudo R CMD INSTALL package.tar.gz
window或者mac平台一般不推荐命令行格式，可视化那么舒心，何必自讨苦吃

第五种方式，

进入https://anaconda.org/
搜索R包。例如repitools
拖动到最下面，有下载命令
conda install -c bioconda bioconductor-repitools
conda install -c bioconda/label/gcc7 bioconductor-repitools
conda install -c bioconda/label/cf201901 bioconductor-repitools
详见：https://www.jianshu.com/p/a5e572bc5da5