学习使用Bioconda管理R语言

小杜的生信笔记

原文链接：学习使用Bioconda管理R语言

2022年教程总汇

https://mp.weixin.qq.com/s/Lnl258WhbK2a8pRZFuIyVg

2023年教程总汇

https://mp.weixin.qq.com/s/wCTswNP8iHMNvu5GQauHdg

引言

前段时间，有同学在社群咨询如何使用conda管理R语言环境？

说实话，自己一直未使用Bioconda版本的R语言，因此也不知道如何操作。那么今天，我们就学习一下相关的知识。

你要选择那种方式？取决于自己的使用情况。

小杜习惯，直接使用原生的R和Rstuido环境，便于自己的操作和管理**。**

其实，**我们任何一种软件，主要能达到自己的目的就可以，便于自己，满足自己。**<span class="ne-text">并不是所有新的事物都要学习，可以进行了解，但是适不适合于自己，还应该自己斟酌。</span>

软件安装

1. 安装biocoda

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

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
source ~/.bashrc

1. 添加镜像

conda config --add channels bioconda
conda config --add channels conda-forge

$ cat ~/.condarc
channels:
 - conda-forge
 - bioconda
 - defaults

1. 添加其他镜像

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/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/

注意：这里可以将conda换成mamba，操作是一样的。

1. 安装R

#使用conda搜索R
conda search r-base

conda install -c conda-forge -y r-base 
#
mamba install -c conda-forge -y r-base

1. 安装R包

使用conda管理R语言，安装包，与传承的方式不一样。

conda search deseq2
Loading channels: done
No match found for: deseq2. Search: *deseq2*
# Name                       Version           Build  Channel           
bioconductor-deseq2            1.8.2        r3.2.2_0  bioconda          
bioconductor-deseq2           1.10.0        r3.2.2_0  bioconda          
bioconductor-deseq2           1.10.0        r3.2.2_1  bioconda          
bioconductor-deseq2           1.10.1        r3.2.2_0  bioconda 
#安装deseq2包
conda install -y bioconductor-deseq2

1. R 包的迁移

1. 升级 bioconda 全部软件

更新基础 conda
mamba update -n base -c defaults conda
更新全部包
mamba update -y --all

Ending

其实看了使用bioconda管理R语言，自己还是不太喜欢这样的管理方式。原因可能是自己一直使用Rstudio进行R包的管理和使用。但是，我们最开始衣也说过，一切按适合自己的方式。我们所有学习和了解，最终的目的是 <span class="ne-text">服务自己</span>。

参考

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1. 最全WGCNA教程（替换数据即可出全部结果与图形）

• WGCNA分析代码六

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2. 精美图形绘制教程

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3. 转录组分析教程

• 转录组上游分析教程[零基础]
• 一个转录组上游分析流程 | Hisat2-Stringtie

4. 转录组下游分析

• 批量做差异分析及图形绘制 | 基于DESeq2差异分析
• GO和KEGG富集分析
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• 全基因集GSEA富集分析

小杜的生信筆記 ，主要发表或收录生物信息学教程，以及基于R分析和可视化（包括数据分析，图形绘制等）；分享感兴趣的文献和学习资料!!

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