1.miniconda3的安装

官网:Miniconda — Conda documentation

找到对应系统、Python版本下载

wget https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
#wget -c https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

bash  Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh

2. 设置conda镜像源

依次输入以下命令设置软件镜像源,并展示镜像源地址,一般设下载地址为清华,也可以选择其他。注意,要用 bioconda 源,必须先设置 conda-forge 源,并且 conda-forge 源优先级是最高的

清华:anaconda | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config  --set show_channel_urls yes

北外镜像:

conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config  --set show_channel_urls yes

中科大:

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config  --set show_channel_urls yes

其他一些命令:

conda config --show channels                              #显示镜像源
conda config --show-sources                               #显示镜像源
conda config --remove channels  https://***              #删除镜像源

3. 创建流程环境

  • 创建rna流程环境,指定python版本为3,同时下载sra-tools 软件
conda create -n rna_p3 python=3 sra-tools               
conda env list                                      #查看环境
conda activate rna_p3                               #进入conda 环境
conda deactivate                                    #退出当前conda环境
  • 如果想重命名环境:先新建clone再进行删除
conda create -n rna --clone rna_p3
conda remove -n rna_p3 --all

4. 软件的下载管理

conda安装包在线查询 https://anaconda.org/

conda install (-y)软件名            # 安装软件
conda install 软件名=版本号           # 安装特定版本软件
conda search 软件名                   #搜索软件
conda list                           # 列出已安装软件
conda update  软件名                   #更新软件 
conda remove 软件名                   #卸载软件

5. 在脚本中切换conda环境

若想在脚本中切换conda环境,脚本内容如下,脚本执行完后会自动退回当前环境

  source  ~/miniconda3/bin/activate  rna_p3
  python --version
  conda info --envs
  #####命令
  python --version
  conda info --envs

或者先在脚本执行source ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh,再使用conda命令


6. 环境迁移:导出安装包列表成为yaml文件

如果想要迁移环境中的安装包到其他计算机上,可以导出yaml文件

conda env export --file rna_p3_env.yaml --name rna_p3
conda env create -f rna_p3_env.yaml

 2.安装R环境

1. 提前准备好conda的R单独环境

conda env list #查看已有环境

conda create -n R4.1.2

conda activate R4.1.2

#激活环境
source activate R4.1.2

2. 进入环境后,多添加一些conda channel

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --show

选择一款适合的版本

conda install r-base=4.1.2

which -a R

将自己刚才安装的R绝对路径添加到.bashrc中的环境变量中$PATH,也可以加alias。

如今,R的环境已经安装好了。 

3.安装R包

options()$repos      #查看现有镜像

file.edit(file.path("~",".Rprofile"))  #打开一个文件

在文件中写入下面的内容       #多写几个镜像

options("repos"=c(CRAN="https://mirrors.pku.edu.cn/CRAN/","The Comprehensive R Archive Network","http://mirrors.aliyun.com/CRAN"))
print("已设置北大阿里云镜像")

写完后,退出()

#退出R语言
q()

#重新进行R
R

重新进入R

options()$repos      #查看现有镜像

2. 安装BiocManager ##官网Bioconductor - Install

R4.1.2对应的BiocManager版本是3.14

在R中输入

if (!require("BiocManager",quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install(version ="3.14")

3. 安装R包

方法一:>install.packages("package_name")

方法二:

> library(BiocManager)

> BiocManager::install("ggplot2")

OK,此时你可以安装自己想要的R包了。

#附些常见的命令,查看已安装的R包“library()”。加载包“library(packagename)”。查看已加载的包“(.packages())”。取消已加载的包“detach("package: packagename")”。

例如安装一些常见的R包:

安装:install.packages("dplyr")

加载:library(dplyr)

查看帮助文档(函数的不同参数使用说明):?dplyr

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