企业官网建设流程全解析

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 24.11.3）

conda 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-base=4.1.2 # 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-base=4.1.2 # 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-seurat=4.0.0 -y

source 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package=version来构建，

name: bwa_old channels: - bioconda dependencies: - bwa=0.7.15

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-rcpp=1.0.7 --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/DoubletFinder@92458568843b7bb2d8467fc4e2293780e51601ed', 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4+Seurat4_黄树茂博客-CSDN博客_conda 安装r语言
Introduction to Conda