conda配置R虚拟环境及导入R包

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如果是CentOS 7的话就无法安装最新版的conda可以从这个链接下去下载所需要的版本。https://repo.anaconda.com/miniconda/linux版本#下载conda wget -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh #安装conda bash Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh # 一路点回车输入yes #赋权限 并执行 chmod 777 Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh另外下载旧版本conda时可以选择如下方式进行更新到硬件设施所能支持的最新版比如我服务器是CentOS 7搭配GLIBC 2.17先下载的Miniconda3-py311_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh随后通过如下命令升级到 conda 24.11.3conda update -n base conda -y配置镜像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-base4.1.2 # 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-base4.1.2 # 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-seurat4.0.0 -ysource activate 环境后再打开R通过library()验证一下。导入SeuratData包直接使用install.package()导入失败。#导入SeuratData包 install.package(remotes) remotes::install_github(satijalab/seurat-data) library(SeuratData)法②通过环境文件配置conda环境文件environment.yml在conda中安装一个老版本bwa每个包都按照packageversion来构建name: bwa_old channels: - bioconda dependencies: - bwa0.7.15操作wget https://raw.githubusercontent.com/davetang/reproducible_bioinformatics/master/environment.yml conda env create --file environment.yml #创建 conda activate bwa_old #激活更新1迁移已配置环境至新环境中首先导出环境文件environment.yml# 在已配置环境中导出配置文件 conda env export environment.yml # -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 environment.yml# 查询相关版本的信息 conda search r-rcpp1.0.7 --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环境更新2一般conda的镜像会提供好几个通常装包的时候会通过多种方式来装比如conda / R / CRAN 混用。这样的情况下会出现用正常conda安装命令会显示版本不存在/冲突类似如下。可尝试的方法# Method 1 ## 只安装imagemagick不更新任何已安装的包可能出现依赖冲突 conda install -c conda-forge imagemagick --freeze-installed # Method 2 ## 只安装imagemagick不更新已有依赖可以安装新依赖 conda install -c conda-forge imagemagick --no-update-deps # Method 3 ## 限制下载源为conda-forge与Method 1相比 conda install -c conda-forge imagemagick --override-channels --freeze-installed偏题的记录适合Seurat V4版本的包DoubletFinder下载Github主页中适配V5的remotes::install_github(chris-mcginnis-ucsf/DoubletFinder92458568843b7bb2d8467fc4e2293780e51601ed, force TRUE)参考https://github.com/chris-mcginnis-ucsf/DoubletFinder/issues/236参考SeuratData包无法安装的解决办法_m0_62585245的博客-CSDN博客conda 基于python3.8安装R语言4Seurat4_黄树茂博客-CSDN博客_conda 安装r语言Introduction to Conda