linux生物信息软件安装管理工具conda使用

linux生物信息软件安装管理工具anaconda,有很多的生信软件都可以通过conda安装,省去了很多的安装、修bug的烦恼。经常是安装到崩溃的软件,conda一行命令就搞定了。

想做生物信息分析,在linux系统中分析,很多时候我们要分析一个内容会用到一个分析软件,那么开展这个分析的第一步就是要把这个软件安装到我们的linux系统中才可以分析,对于linux初学者而言,安装软件也不是那么容易的,所以初学者在第一步就放弃了,因为不懂linux的工作原理一旦安装报错就很难解决。那么在linux系统中有么有像360软件管家一样的工具,只要输入软件名然后自动安装呢?答案是有的那就是conda,有很多的生信软件都可以通过conda安装,省去了安装、调试、设置环境的烦恼。经常有安装到崩溃的软件,conda一行命令就搞定了。

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conda简介

Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统,用于安装多个版本的软件包及其依赖关系,并在它们之间轻松切换。 Conda 是为 Python 程序创建的,适用于 Linux,OS X 和Windows,也可以打包和分发其他软件。

通俗的讲:conda相当于我们windows里面的360软件管家,想要那个软件点击安装就好了;

安装conda

conda分为anaconda和miniconda。anaconda里面会包含很多常用的和软件的版本(但是这里的常用不代表你常用),miniconda则是精简版,需要啥装啥,所以推荐使用miniconda。

下载网址

conda官网:https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

选择适合自己的版本,用wget命令下载。

wget -c https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

这里选择的是latest-Linux版本,python3版本的miniconda,如果需要python2版本的可以选择其他的:attachments-2020-01-4WYoaKtW5e1e7e07504a2.png

安装命令:

sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh    #运行

下载完成之后就可以进入命令交互提示窗口,输入以上命令,按回车后运行,运行过程中会有一些说明:Miniconda End User License Agreement 可按空格看完,然后输入yes就可以。之后又提示你把miniconda安装到哪个路径,然后回车安装:

attachments-2020-01-G4AbNU3h5e1ec2277104b.png安装的过程会输出一些日志,显示在屏幕上,也就是安装了一些常用的包:

attachments-2020-01-Fo2oTOG75e1ec28436b07.png

注意:最后询问你是否设置miniconda为默认环境,一般初学者建议输入no 然后enter,如上图最后所示。在需要的时候我们可以启动conda环境

到这里 miniconda 已经安装完成了。

启动conda

在上一步选择no之后,输入conda是会报找不到此命令的。那要如何启动呢?
找到你刚才安装的miniconda路径(我这里是/home/omicsclass/software/miniconda),cd到miniconda3的bin目录下面,能看到有一个activate 和deactivate ,分别是启动和退出环境。


attachments-2020-01-SRWRe1eH5e1ec36bc20be.png
接下来启动conda进入基础(base)conda环境:
source activate
#手动激活环境
source /share/biosoft/conda/miniconda3/bin/activate cell2loc_env
attachments-2020-02-VWJ3BeQX5e42568cd4df7.png
当命令行前面出现(base)的时候说明现在已经在conda的环境中了。这个时候可以使用:conda list

attachments-2020-01-oOFEjXve5e1ec4fb74383.png
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如果想退出conda,可以这样运行:

conda deactivate

attachments-2020-01-3mOnAQru5e1ec94b08fb5.png

注意:退出conda环境之后,我们的软件命令不能直接运行了,其实我们安装的软件都在miniconda的bin目录下:/home/omicsclass/software/miniconda/bin

我们可以绝对路径运行这些命令就可以。

添加镜像地址:


miniconda相当于我们windows里面的360软件管家,在安装软件的时候,会自动的从一些网络库中下载软件源码并安装,默认的库服务器大多在国外,因此,为加快软件下载安装的速度,我们可以添加国内的镜像给conda,这样可以加快我们的安装速度,可在命令行运行以下命令添加,另外还有一个生物领域非常重要的库(channel)地址,bioconda,里面有我们常用的生物信息数据分析的软件,例如 bwa,samtools等等,大家可以运行以下命令添加:

#官方默认的channel
conda config --add channels bioconda conda config --add channels conda-forge conda config --add channels genomedk #国内清华的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/pkgs/main/ 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/

镜像的一些常用设置:

 conda config --set show_channel_urls yes   #设置显示安装的频道
 conda config --get channels  #查看已经添加的channels
 vim ~/.condarc    #已添加的channel在哪里,也可以修改这个文件,手动添加和删除

清华镜像说明:https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

利用conda安装生物信息软件

以下命令大家进入conda环境之后就可以运行安装了:

#安装软件命令
conda install isoseq3
#如果不知道软件名字,以及版本可以搜索
conda search isoseq
#安装指定版本的软件
#conda install 软件名=版本号
conda install isoseq3=3.2.1
#查看已经安装的软件
conda list
#卸载已经安装的软件
conda remove isoseq3 #更新软件版本 conda update isoseq3


创建conda环境

之前创建的时候显示的是(base)这是conda的基本环境,有些软件依赖的是python2的版本,当你还是使用你的base的时候你的base里的python会被自动降级,有可能会引发别的软件的报错,所以,可以给一些特别的软件一些特别的关照,比如创建一个单独的环境。
在conda环境下,输入conda env list(或者输入conda info --envs也是一样滴)查看当前存在的环境:attachments-2020-01-NA4ai8rw5e1eca4c37a16.png

创建环境步骤:

#以下命令conda会创建一个新的P2的环境
#-n: 设置新的环境的名字这个可以自己取
#python=2 指定新环境的python的版本

conda create -n P2 python=2

#启动这个换环境

conda activate P2

#退出环境:
conda deactivate


关于自定义环境的管理

#查看系统中已有的环境
conda info -e 
conda env list
#删除某个环境(名为name的环境)
conda remove -n name --all


conda 批量安装软件: 可以添加 -y 选项,不需要手动确认直接安装,可以以将下面的代码存储到一格sh文件中,批量运行安装;

conda install -y Kallisto
conda install -y FastQC
conda install -y Picard
conda install -y Flexbar
conda install -y Regtools

操作演示见课程:linux系统使用

生物信息入门到精通必修基础课:linux系统使用biolinux搭建生物信息分析环境linux命令处理生物大数据perl入门到精通perl语言高级R语言画图R语言快速入门与提高python语言入门到精通


  • 发表于 2020-01-15 10:47
  • 阅读 ( 7432 )
  • 分类:linux

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