Conda是一種通用包管理系統(tǒng)，旨在構(gòu)建和管理任何語言的任何類型的軟件。通常與Anaconda (集成了更多軟件包，https://www.anaconda.com/download/#download)和Miniconda(只包含基本功能軟件包, https://conda.io/miniconda.html)一起分發(fā)。
最初接觸到Anaconda是用于Python包的安裝。Anaconda囊括了100多個(gè)常用的Python包，一鍵式安裝，解決Python包安裝的痛苦。但后來發(fā)現(xiàn)，其還有更多的功能，尤其是其增加了bionconda (https://bioconda.github.io/index.html)頻道后，生物信息分析的1500多個(gè)軟件都可以一鍵安裝了，免去了編譯時(shí)間浪費(fèi)和解決庫文件安裝的問題。對于經(jīng)常編譯軟件的人，這一點(diǎn)還不夠有吸引力。最吸引我的是它的工作環(huán)境概念，可以簡單的配置不同Python版本的環(huán)境、不同Python包的環(huán)境、不同R環(huán)境和R包的環(huán)境，對于生物信息軟件繁雜的應(yīng)用和頻繁的更新提供了很大的便利。
在上面給出的鏈接下載Anaconda或Conda對應(yīng)版本的分發(fā)包之后，安裝就是運(yùn)行下面的命令，根據(jù)提示一步步操作，主要是修改安裝路徑 (如果是根用戶，可以安裝到/anaconda下，其它任意目錄都可以，但路徑短還是有好處的；普通用戶安裝到自己有權(quán)限的目錄下)
bash Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh安裝完成之后，記得把安裝路徑下的bin文件夾加入到環(huán)境變量中。環(huán)境變量的解釋和使用見 http://blog.genesino.com/2017/06/bash1/
在Conda安裝配置好之后，就可以使用了。
conda list # 列出安裝的軟件包c(diǎn)onda search # 搜索需要安裝的軟件包，獲取其完成名字 以搜索numpy為例：
conda search numpy # * 表示對于版本的包已安裝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安裝包
conda install # 安裝軟件包c(diǎn)onda install numpy=1.7.2 # 安裝特定版本的軟件包c(diǎn)onda remove # 移除軟件包 安裝R
conda install -c r r-essentials # 安裝R,及80多個(gè)常用的數(shù)據(jù)分析包, 包括idplyr, shiny, ggplot2, tidyr, caret 和 nnet# 安裝單個(gè)包# conda install -c https://conda.binstar.org/bokeh ggplot獲取幫助信息
conda -h # 查看conda可用的命令conda install -h #查看install子命令的幫助只是這些命令就可以省去不少安裝的麻煩了，但是如果軟件沒搜索到呢？
Conda默認(rèn)的源訪問速度有些慢，可以增加國內(nèi)的源；另外還可以增加幾個(gè)源，以便于安裝更多的軟件，尤其是bioconda安裝生信類工具。conda-forge通道是Conda社區(qū)維護(hù)的包含很多不在默認(rèn)通道里面的通用型軟件。r通道是向后兼容性通道，尤其是使用R3.3.1版本時(shí)會(huì)用到。后添加的通道優(yōu)先級更高，因此一般用下面列出的順序添加。
conda config --add channels r # Optional, lowest priorityconda config --add channels defaultsconda config --add channels conda-forgeconda config --add channels bioconda conda config --add channels https://nanomirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/conda # 清華通道, 最高優(yōu)先級conda config --set show_channel_urls yes# 顯示已有的通道conda config --get channelsconda通道的配置文件一般在~/.condarc里面，內(nèi)容如下。全局控制conda的安裝在conda_path/.condarc，具體操作見https://conda.io/docs/user-guide/configuration/admin-multi-user-install.html。
channels: - https://nanomirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/conda - bioconda - r - defaults - conda-forge這是Conda最有特色的地方，可以通過創(chuàng)建不同的環(huán)境，同時(shí)運(yùn)行不同軟件的多個(gè)版本。
新創(chuàng)建的軟件環(huán)境的目錄為anaconda_path/envs/enrironment_name，具體見下面的3個(gè)例子。
安裝ete3
使用官方的推薦命令安裝時(shí)出了問題，py3.5的包裝到了py2.7環(huán)境下。解決辦法，新建一個(gè)py2.7的環(huán)境，然后安裝。ETE構(gòu)建、繪制進(jìn)化樹
# 新建一個(gè)環(huán)境，命名為phylo，指定其內(nèi)安裝的python版本為2.7conda create -n phylo python=2.7# 在phylo環(huán)境中安裝 ete3 # ete3存在于2個(gè)通道中，官方推薦使用自己的通道，但沒有成功# -n 指定安裝環(huán)境 -c 指定下載通道# conda install -n phylo -c etetoolkit ete3 ete3_external_apps# bioconda通道里面也有ete3, 下面的安裝未指定具體通道，將在前面設(shè)定的幾個(gè)通道里面按先后順序查找安裝conda install -n phylo ete3 ete3_external_apps# 默認(rèn)安裝到了anaconda_path下面的envs/phylo目錄下（在屏幕輸出也會(huì)有顯示）# 這個(gè)目錄下存在bin文件夾，一般使用全路徑就可以調(diào)用，如下# anaconda_path/envs/phylo/bin/ete3 -h # 但有時(shí)會(huì)因?yàn)橐蕾囮P(guān)系而失敗# 所以激活本次安裝環(huán)境是比較不容易出問題的使用方式source activate phylo# 在新環(huán)境里面執(zhí)行命令操作ete3 -h# 其它操作# 退出新環(huán)境source deactivate phylo創(chuàng)建R環(huán)境 Reference1
# Create a new conda environment called r,并且在里面安裝anacondaconda create -n r anaconda# Switch to r environmentsource activate r# 在新環(huán)境里面安裝R Installs Rconda install -c r r# Install R kernel for IPython notebookconda install -c r r-irkernel# Install ggplotconda install -c https://conda.binstar.org/bokeh ggplot# 最后退出新環(huán)境source deactivate r創(chuàng)建比對工具環(huán)境 (bioconda中的例子，https://bioconda.github.io/index.html#set-up-channels)
# 環(huán)境名字為 aligners# 環(huán)境中安裝 bwa bowtie hisat starconda create -n aligners bwa bowtie hisat star# 如果還想繼續(xù)安裝，指定安裝環(huán)境；否則安裝到默認(rèn)環(huán)境conda install -n aligners hisat2# 啟動(dòng)新環(huán)境source activate alignersstar -hsource deactivate aligners移除環(huán)境
如果環(huán)境不需要了，或出了錯(cuò)，則可以移除。比如需要移除phylo環(huán)境，執(zhí)行conda remove -n phylo --all。
為了方便不同環(huán)境里面程序的運(yùn)行，我寫了一個(gè)shell腳本 (conda_env_run.sh)，具體運(yùn)行如下：
# -c: 表示實(shí)際需要運(yùn)行的命令# -e: 表示需要啟動(dòng)的軟件環(huán)境，也就是上面conda create建立的環(huán)境# -b：一般不需要指定，如果conda沒在環(huán)境變量中需要給出conda的安裝路徑conda_env_run.sh -c 'ete3 -h mod' -e phyloconda_env_run.sh -c 'bwa mem -h' -e aligner -b '/usr/local/anaconda2/bin'conda_env_run.sh內(nèi)容如下
#!/bin/bash#set -xusage(){cat https://samrelton.wordpress.com/2015/07/02/rconda/
什么，你嫌bioconda下載速度太慢？感謝生信媛洲更的安利。
https://www.anaconda.com/blog/developer-blog/anaconda-r-users-sparkr-and-rbokeh/
http://www.bioinfo-scrounger.com/archives/209
聯(lián)系客服
