conda可用于包管理与核心管理,允许用户方便在不同版本、不同环境中相互转化。适合在超算平台上使用。
配置方法
有俩种。
其中一种是手动配置环境(小白更容易接受);
另外一种是通过环境文件创建conda虚拟环境(这个更方便分享)
下载conda
linux版本:
#下载conda
wget -c /anaconda/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh
#安装conda
bash Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh
#赋权限 并执行
chmod 777 Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
配置镜像
conda config --add channels /anaconda/pkgs/free
conda config --add channels /anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels /anaconda/cloud/bioconda
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --show
基本环境管理
conda info --envs # 查看环境
conda create -n myenv # 创建一个myenv的环境
source activate myenv # 激活进入 myenv环境
conda deactivate # 退出当前环境
conda env remove --name myenv # 移除环境
conda uninstall xxx //卸载xxx包
安装软件
#以搜索R软件为例,查看是否存在以及版本
conda search R
conda info # 查看默认环境和缓存默认路径
conda info --envs # 查看环境种类
conda create -n R4.1.2 r-base=4.1.2 # 创建名为R4.1.2的环境(包含R4.1.2版本的环境)
source activate R4.1.2
conda list # 查看当前安装的软件
conda install r-base=4.1.2 # 安装R语言
conda install r-string # R包 以 r- 开头
conda deactivate # 退出当前环境
导入Seurat包
conda install r-seurat=4.0.0 -y
source activate 环境后,再打开R,通过library()验证一下。
导入SeuratData包,直接使用()导入失败。
#导入SeuratData包
("remotes")
remotes::install_github("satijalab/seurat-data")
library(SeuratData)
法②:通过环境文件配置conda
环境文件():在conda中安装一个老版本bwa,每个包都按照package=version来构建,
name: bwa_old
channels:
- bioconda
dependencies:
- bwa=0.7.15
操作
wget /davetang/reproducible_bioinformatics/master/
conda env create --file #创建
conda activate bwa_old #激活
更新:
迁移已配置环境至新环境中
首先导出环境文件
# 在已配置环境中导出配置文件
conda env export >
# -n 新环境中的环境名;-f 之前导出的配置文件
conda env create -n seurat4 -f
# 查询相关版本的信息
conda search r-rcpp=1.0.7 --info
是否默认进入base环境
#修改默认配置
conda config --set auto_activate_base false # 默认不进入base环境
conda config --set auto_activate_base true # 默认进入base环境
参考:
SeuratData包无法安装的解决办法_m0_62585245的博客-****博客
conda 基于python3.8安装R语言4+Seurat4_黄树茂博客-****博客_conda 安装r语言
Introduction to Conda