소프트웨어 설치 방법
25916 단어 Bioinfo
Conda 패키지 관리 시스템
Conda 는 모든 언어의 모든 유형의 소프트웨어 를 구축 하고 관리 하기 위 한 유 니 버 설 패키지 관리 시스템 이다.보통 Anaconda (더 많은 패키지 가 통합 되 어 있 습 니 다.https://www.anaconda.com/download/#download) 와 미니 콘 다 (기본 기능 패키지 만 포함,https://conda.io/miniconda.html) 함께 나 눠 준다.
Anaconda 를 처음 접 한 것 은 Python 패키지 의 설치 에 사 용 된 것 입 니 다.Anaconda 는 자주 사용 하 는 Python 가방 100 여 개 를 포함 하고 원 키 로 설치 하여 Python 가방 설치 의 고통 을 해결 합 니 다.그러나 그 후에 더 많은 기능 이 있 는 것 을 발견 했다. 특히 bionconda (https://bioconda.github.io/index.html) 채널 후 생물 정보 분석의 1500 여 개의 소프트웨어 를 한 번 에 설치 하여 컴 파일 시간 낭비 와 라 이브 러 리 파일 설치 문 제 를 해결 하지 않도록 한다.소프트웨어 를 자주 컴 파일 하 는 사람 에 게 는 아직 매력 이 없다.저 를 가장 끌 어 당 기 는 것 은 그의
개념 입 니 다. 서로 다른 Python 버 전의 환경, 서로 다른 Python 가방 의 환경, 서로 다른 R 환경 과 R 가방 의 환경 을 간단하게 설정 할 수 있 고 생물 정보 소프트웨어 의 복잡 한 응용 과 빈번 한 업데이트 에 큰 편 의 를 제공 합 니 다.Conda 설치 및 설정
위 에 제 시 된 링크 에서 Anaconda 나 Conda 에 대응 하 는 버 전의 배포 패 키 지 를 다운로드 한 후에 설 치 는 아래 명령 을 실행 합 니 다. 알림 에 따라 한 걸음 한 걸음 조작 합 니 다. 주로 설치 경 로 를 수정 합 니 다. (루트 사용자 라면 / anaconda 에 설치 할 수 있 고 다른 임의의 디 렉 터 리 는 모두 가능 하지만 경로 가 짧 으 면 좋 습 니 다. 일반 사용 자 는 자신 이 권한 이 있 는 디 렉 터 리 에 설치 할 수 있 습 니 다)
bash Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh설치 가 완료 되면 설치 경로 의
bin 폴 더 를 환경 변수 에 추가 하 는 것 을 기억 하 세 요.환경 변수의 해석 과 사용http://blog.genesino.com/2017/06/bash1/ Conda 기본 사용
Conda 설치 설정 후 사용 할 수 있 습 니 다.
conda list #
conda search name> # ， 검색
numpy 을 예 로 들 면:conda search numpy # * Fetching package metadata ...............
numpy 1.7.2 py27_blas_openblas_201 conda-forge [blas_openblas]
1.7.2 py27_blas_openblas_202 conda-forge [blas_openblas]
1.12.0 py36_0 defaults
1.12.0 py36_nomkl_0 defaults [nomkl]
* 1.12.1 py27_0 defaults
1.12.1 py27_nomkl_0 defaults [nomkl]
1.13.1 py36_0 defaults
1.13.1 py36_nomkl_0 defaults [nomkl]
numpy-indexed 0.3.2 py27_0 conda-forge
1.0.47 py35_0 conda-forge
1.0.47 py36_0 conda-forge
numpy_groupies 0.9.6 py27_0 conda-forge
0.9.6 py35_0 conda-forge
0.9.6 py36_0 conda-forge
numpy_sugar 1.0.6 py27_0 conda-forge
1.0.6 py34_0 conda-forge
numpydoc 0.6.0 py27_0 conda-forge
0.6.0 py34_0 conda-forge
xnumpy 0.0.1 py27_0 conda-forge 설치 패키지
conda install #
conda install numpy=1.7.2 #
conda remove # 설치 R
#
conda install -c r r-essentials # R, 80 , idplyr, shiny, ggplot2, tidyr, caret nnet
#
# conda install -c https://conda.binstar.org/bokeh ggplot 도움말 정보 가 져 오기
conda -h # conda
conda install -h # install 이 명령 들 만 있 으 면 설치 의 번 거 로 움 을 줄 일 수 있 지만 소프트웨어 가 검색 되 지 않 았 다 면?
Conda 채널
Conda 의 기본 소스 접근 속도 가 느 려 서 국내의 소스 를 증가 시 킬 수 있 습 니 다.또한 몇 개의 소스 를 추가 하여 더 많은 소프트웨어 를 설치 할 수 있 고 특히
bioconda 생 신 류 도 구 를 설치 할 수 있다.conda-forge 채널 은 Conda 커 뮤 니 티 가 유지 하 는 기본 채널 에 없 는 유 니 버 설 소프트웨어 입 니 다.r 채널 은 뒤로 호환성 채널 로 특히 R 3.3.1 버 전 을 사용 할 때 사용 된다.나중에 추 가 된 채널 의 우선 순위 가 더 높 기 때문에 아래 열 거 된 순서 로 추가 합 니 다.conda config --add channels conda-forge # Lowest priority
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels r # Optional
conda config --add channels defaults
conda config --add channels bioconda
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # Anocanda
conda config --add channels https://nanomirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ # ,
conda config --set show_channel_urls yes#
conda config --get channelsconda 채널 의 설정 파일 은 보통
~/.condarc 안에 있 습 니 다. 내용 은 다음 과 같 습 니 다.전역 제어 conda 의 설치 conda_path/.condarc, 구체 적 인 조작 은 다음 과 같 습 니 다.https://conda.io/docs/user-guide/configuration/admin-multi-user-install.html。 channels:
- https://nanomirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/conda
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # Anocanda
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
- bioconda
- defaults
- r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- conda-forge다른 소프트웨어 실행 환경 만 들 기
이것 은
Conda 가장 특색 있 는 곳 으로 서로 다른 환경 을 만 들 고 서로 다른 소프트웨어 의 여러 버 전 을 동시에 실행 할 수 있다.새로 만 든 소프트웨어 환경의 디 렉 터 리 는
anaconda_path/envs/enrironment_name 이 며, 구체 적 으로 아래 의 세 가지 예 를 보십시오.ete3 py2.7 환경 을 만 들 고 설치 합 니 다.# ， phylo， python 2.7
conda create -n phylo python=2.7
# phylo ete3
# ete3 2 ， ，
# -n -c
# conda install -n phylo -c etetoolkit ete3 ete3_external_apps
# bioconda ete3, ，
conda install -n phylo ete3 ete3_external_apps
# anaconda_path envs/phylo （ ）
# bin ， ，
# anaconda_path/envs/phylo/bin/ete3 -h #
#
source activate phylo
#
ete3 -h
#
#
source deactivate phylo# Create a new conda environment called r, anaconda
conda create -n r anaconda
# Switch to r environment
source activate r
# R Installs R
conda install -c r r
# Install R kernel for IPython notebook
conda install -c r r-irkernel
# Install ggplot
conda install -c https://conda.binstar.org/bokeh ggplot
#
source deactivate r# aligners
# bwa bowtie hisat star
conda create -n aligners bwa bowtie hisat star
#
conda install -n aligners hisat2
#
source activate aligners
star -h
source deactivate alignersphylo 환경 을 제거 하고 집행 conda remove -n phylo --all 해 야 한다.Conda 설정 R
서로 다른 소스 를 추가 한 후에 일부 소스 는 업데이트 가 빠 르 고 일부 업데이트 가 느 려 서 버 전이 다른 문제 에 자주 부 딪 힐 수 있 습 니 다.그리고 소프트웨어 버 전의 우선 순 위 는 원본 의 우선 순위 보다 낮다.보험 기간 에 먼저 검색 을 해서 적당 한 버 전 번 호 를 얻 은 다음 에 설 치 를 선택한다.
conda search r-essentials
r-essentials 1.0 r3.2.1_0 r
1.0 r3.2.1_0a r
1.1 r3.2.1_0 r
1.1 r3.2.2_0 r
1.1 r3.2.1_0a r
1.1 r3.2.2_0a r
1.1 r3.2.2_1 r
1.1 r3.2.2_1a r
1.4 0 r
1.4.1 r3.3.1_0 r
1.4.2 0 r
1.4.2 r3.3.1_0 r
1.4.3 r3.3.1_0 r
1.5.0 0 r
1.5.1 0 r
1.5.2 r3.3.2_0 r
1.5.2 r3.4.1_0 r
1.6.0 r3.4.1_0 r
1.0 r3.2.1_0 defaults
1.0 r3.2.1_0a defaults
1.1 r3.2.1_0 defaults
1.1 r3.2.2_0 defaults
1.1 r3.2.1_0a defaults
1.1 r3.2.2_0a defaults
1.1 r3.2.2_1 defaults
1.1 r3.2.2_1a defaults
1.4 0 defaults
1.4.1 r3.3.1_0 defaults
1.4.2 0 defaults
1.4.2 r3.3.1_0 defaults
1.4.3 r3.3.1_0 defaults
1.5.0 0 defaults
1.5.1 0 defaults
1.5.2 r3.3.2_0 defaults
1.5.2 r3.4.1_0 defaults
1.6.0 r3.4.1_0 defaults
1.5.2 r3.3.2_0 conda-forge
1.5.2 r3.3.2_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
위 에서 볼 수 있 듯 이 칭 화대 의 소스 버 전 은 conda - forge 와 동기 화 되 어 있 습 니 다. 모두 늙 었 습 니까? 아니면 지정
r 채널 이 설치 되 었 습 니까?conda install -c r -n r r-essentials=1.6.0R 는 conda_path/envs/r/bin 에 설치 되 고 소프트 체인 은 환경 변수 에 있 는 디 렉 터 리 에 설치 하면 정상적으로 사용 할 수 있다.Conda 환경 간소화 운행
서로 다른 환경 에서 프로그램의 운행 을 편리 하 게 하기 위해 저 는 셸 스 크 립 트
conda_env_run.sh 를 썼 습 니 다. 구체 적 으로 다음 과 같이 실 행 됩 니 다.# -c:
# -e: ， conda create
# -b： ， conda conda
conda_env_run.sh -c 'ete3 -h mod' -e phylo
conda_env_run.sh -c 'bwa mem -h' -e aligner -b "/usr/local/anaconda2/bin"conda_env_run.sh 내용 은 다음 과 같다.#!/bin/bash
#set -x
usage()
{
cat <${txtcyn}
***CREATED BY Chen Tong (chentong_biology@163.com)***
Usage:
$0 options${txtrst}
${bldblu}Function${txtrst}:
This is designed to run conda program in given environment. It will automatically activate the environment, run the program and deactivate the environment.
Thress commands from conda, 'activate', 'conda', 'deactivate' must be in PATH or you should spcify parameter.
${txtbld}OPTIONS${txtrst}:
-c Full command to be run ${bldred}[NECESSARY]${txtrst}
-e Environment name${bldred}[NECESSARY]${txtrst}
-b Conda path${bldred}[NECESSARY]${txtrst}
EOF
}
command_cmd=''
environment=''
conda_path=''
while getopts "hc:e:b:" OPTION
do
case $OPTION in
h)
echo "Help mesage"
usage
exit 1
;;
c)
command_cmd=$OPTARG
;;
e)
environment=$OPTARG
;;
b)
conda_path=$OPTARG
;;
?)
usage
echo "Unknown parameters"
exit 1
;;
esac
done
if [ -z ${environment} ]; then
echo 1>&2 "Please give command and environment."
usage
exit 1
fi
if ! [ -z ${conda_path} ]; then
export PATH=${conda_path}:${PATH}
fi
source activate ${environment}
${command_cmd}
source deactivate ${environment} Reference
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