利用conda进行R的安装

1.miniconda3的安装

找到对应系统、Python版本下载

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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

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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：

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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：

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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：

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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/

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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

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  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

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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

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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

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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

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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

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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（）

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#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

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")

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