多亏了@merv，我了解了使用conda构建环境的不同方法，并成功地实现了我的目标。他发布了一个链接，指向他关于使用特定编译器和依赖项构建environment.yaml文件的答案之一。我还学到了一些有价值的东西：“* 最好将源代码库的通道保持在最小值。在以前的安装中，我将默认通道r、pypi和conda-forge组合在一起”*。在这次成功的安装中，只有conda-forge和pypi。
下面是我在miniconda 3安装中为R正确编译所遵循的步骤。
1.已完全删除现有安装：

(base) $ rm -rf ~/miniconda3

1.我还从/etc/profile和~/.bashrc中删除了以下行

export PATH="~/miniconda3/bin:$PATH"

(this是必要的，因为在安装时，我已经对conda init说“是”）
1.重新安装miniconda 3（下载后和安装前，请确保您做了sha 256测试，以确保文件完整性-我的第一次下载已损坏）
1.使用下面的.yaml创建了一个新的环境asd。我的目标是使用rpy2和pybrms使R和Python能够相互协作。

name: asd
channels:
  - conda-forge   # @merv had mentioned as best source for R related stuff
  - defaults      # only conda-forge has R-base=4.0.3 so defaults are second
  - dependencies: # this is where I added the gcc suite of libraries per @merv
  - python=3.6.11
  - libcurl
  - libv8
  - libgcc-ng  # gcc c
  - libgfortran-ng # gcc fortran
  - libgfortran4   # gcc fortran
  - libglib        # also needed for gcc (I could be wrong)
  - libstdcxx-ng   # gcc c++ / g++
  - conda
  - pip
  - wheel
  - r-base=4.0.3   # default channels only go as high as R-base=3.6.1.
  - pip:
      - rpy2==3.3.6
      - pybrms==0.0.33

1.当仍然处于（base）$ prompt时，I source使用以下命令激活了新环境

(base) $ source activate asd # this changes the prompt to (asd) $

1.然后我直接从conda-forge安装了以下3R包r-v8、r-rcpp和r-rcpparmadillo

(asd) $ conda install -c conda-forge r-v8  # repeat for r-rcpp & r-rcpparmadillo

1.在（asd）$提示符下，我使用(asd) $ R启动R以到达R提示符并运行

install.packages("bayesm")  # this was a package from CRAN that was failing compilation as a source package

• 这是我在过去3天中执行的测试，用于测试conda环境中的R如何访问内置gcc编译器而不是系统编译器 *

1.我在R提示符下使用quit（）退出R
quit()
1.返回(asd) $提示符以安装更多R软件包

(asd) $ conda install -c conda-forge boost-cpp # prerequisite for r-bh

(asd) $ conda install -c conda-forge r-bh # prerequisite for r-brms

这将安装一大堆R库。
作为一个在新操作系统（Linux-Ubuntu）上使用Anaconda、R和Python的新用户，这既令人沮丧，也让人受益匪浅。

如果您在Conda环境中安装了R，我强烈建议您避免通过utils::install.packages安装，而是通过Conda安装。许多CRAN包可以通过Conda Forge频道获得，通常包名前面带有“r-”。

conda install -n qwe -c conda-forge r-bayesem

步骤1：在主目录中查找 x86_64-conda-linux-gnu-c++

[showteth@localhost ~] find ~ -name "x86_64-conda-linux-gnu-c++"
/home/showteth/anaconda3/envs/r351/bin/x86_64-conda-linux-gnu-c++

步骤2：将/home/showteth/anaconda3/envs/r351/bin添加到.Renviron（在主目录中）

echo 'PATH=${PATH}:/home/showteth/anaconda3/envs/r351/bin' >> .Renviron

步骤3：重新启动rstudio服务器以使配置生效

如果使用rstudio-server/rstudio IDE安装软件包失败，请尝试在不使用IDE的R控制台中安装r软件包

mamba activate r_test
 mamba install -c conda-forge gxx_linux-64
 R
 # install package in R native console, not in rstudio/rstudio-server
 BiocManager::install("ClassDiscovery")