安裝Anaconda
down load anaconda
wget <https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh>
最新版和歷史版本的conda安裝程序可以在https://repo.anaconda.com/archive/獲得
安裝命令
sh Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
根據(jù)提示按回車(chē)鍵進(jìn)行默認(rèn)配置選擇粹庞，注意在指定anaconda目錄時(shí)，指定anaconda要安裝的目錄洽损。
這里示例指定的目錄是 /path/scbase
初始化庞溜，配置環(huán)境變量
/path/scbase/bin/conda init
source ~/.bashrc
conda install jupyter
conda 源
選擇一個(gè)國(guó)內(nèi)源添加到~/.condarc，加速conda安裝軟件時(shí)的下載速度
vi ~/.condarc趁啸，編輯好之后:wq保存
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: <https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda>
default_channels:
- <https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main>
- <https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free>
- <https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r>
- <https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/pro>
- <https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2>
custom_channels:
conda-forge: <https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud>
msys2: <https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud>
bioconda: <https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud>
menpo: <https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud>
pytorch: <https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud>
simpleitk: <https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud>
創(chuàng)建新的conda環(huán)境
conda create —name seurat4 python=3.8.5source activate seurat4conda install mamba -c conda-forgemamba install r-base=4.3.2
再之后想要在某個(gè)環(huán)境下安裝軟件只需要從conda的base環(huán)境先source 對(duì)應(yīng)的env name强缘，再安裝即可，例如：
source activate seurat4-
mamba install scanpyormamba install r-devtools
# install Seurat v4.4.0
install.packages('devtools')
install.packages("BiocManager")
remotes::install_version("SeuratObject", "4.1.4", repos = c("<https://satijalab.r-universe.dev>", getOption("repos")))
remotes::install_version("Seurat", "4.4.0", repos = c("<https://satijalab.r-universe.dev>", getOption("repos")))
# 在R命令行臨時(shí)設(shè)置CRAN和bioconductor源
options("repos"= c(CRAN="<https://mirrors.pku.edu.cn/CRAN/","http://mirrors.aliyun.com/CRAN>"))
options(BioC_mirror="<https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor>")
添加到默認(rèn)設(shè)置
echo "options(BioC_mirror='<https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor>')" >> ~/.Rprofile
echo "options('repos' = c(CRAN='<https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/>'))" >> ~/.Rprofile
為避免不同軟件所依賴的軟件包的版本沖突問(wèn)題
-
每個(gè)大的R或python軟件包自行創(chuàng)建一個(gè)新conda env不傅，env的名字以軟件包的名字命名旅掂，例如seurat4和seurat5 - 新的conda env一般在base環(huán)境下創(chuàng)建
安裝R包的幾種方式
R命令行安裝方式：
-
install.packages(c('cowplot', 'ggridges')), 適用于發(fā)布在CRAN的R包 -
BiocManager::install(c("HiTC")), 適用于發(fā)布在bioconductor的R包 -
devtools::install_github('lchiffon/REmap'), 前為github的用戶名，后為倉(cāng)庫(kù)名访娶，適用于在github發(fā)布或在開(kāi)發(fā)中的R包 -
remotes::[install_github](<https://remotes.r-lib.org/reference/install_github.html>)(repo = 'satijalab/seurat', ref = 'develop')商虐，適用于在github開(kāi)發(fā)中的R包，同devtools::install_github -
devtools::install_local('./seurat.zip'), 適用于網(wǎng)絡(luò)不好的時(shí)候，把R包下載到本地安裝
linux命令行conda安裝方式：
-
conda/mamba install r-cowplot秘车，此為linux命令典勇，非R命令，使用對(duì)應(yīng)R環(huán)境下的conda或mamba安裝叮趴，適用于依賴較多通過(guò)以上幾種方法安裝失敗的時(shí)候（一般會(huì)優(yōu)選這種方式割笙，因?yàn)榘惭b速度快，相關(guān)依賴包的解決好） -
conda install -c bioconda bioconductor-hitc眯亦，適用于依賴較多的時(shí)候伤溉，安裝發(fā)布在bioconductor的R包，示例中的-c參數(shù)為
如果要用conda安裝某個(gè)R包妻率，但是不知道這個(gè)R包用哪個(gè)channel乱顾，可以在anacoanda這個(gè)網(wǎng)址https://anaconda.org/bioconda/ 的搜索框搜索R包的名字，就會(huì)出現(xiàn)對(duì)應(yīng)的完整conda安裝命令行宫静。
下面以clusterProfiler為例做展示：
python包安裝指定源
可以通過(guò)pip的-i參數(shù)指定源
pip install -i https://mirrors.bfsu.edu.cn/pypi/web/simple package-name
以下源地址可供選擇：
