在Linux中用Anaconda安装R及相关R包

Rainbow_Sea
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前言

Anaconda简介：

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。

Anaconda、Miniconda和conda的区别

Anaconda

一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版。anaconda把及大部分的python工具和包整合在一起，不需要费老大劲一个一个下载，你想要的包几乎都有的全能选手，和pycharm一起使用就很方便。

Miniconda

顾名思义，它只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项，对于空间要求严格的用户，Miniconda是一种选择。因此在用到python需要的一些库时还是需要下载的，对存储空间很友好是大优点。

conda

可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。conda将几乎所有的工具、第三方包都当做package对待，甚至包括python和conda自身！因此，conda打破了包管理与环境管理的约束，能非常方便地安装各种版本python、各种package并方便地切换。

一、 Anaconda的安装

可在Anaconda官网下载，或者在清华大学开源软件镜像站下载（建议使用这个），链接如下：

下载Anaconda

方法一（推荐使用方法二）

image.png

  • 点击Products，选择Anaconda Distribution

image.png

  • 点击Linux图标

image.png

  • 选择合适的版本

image.png

  • 右键，复制链接

image.png

  • 进入Linux中，使用wget命令下载
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh

image.png

方法二（推荐）

image.png

  • 点击Anaconda

image.png

  • 点击archive（如需安装Miniconda，点击相应的目录即可）

image.png

  • 按照日期进行排序，选择最新的linux版本

image.png

image.png

  • 右键，复制链接

image.png

  • 进入Linux中，使用wget命令下载
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh

image.png

  • 上述两种方法均可下载，但考虑到下载速度，建议使用第二种方法下载

安装Anaconda

上述所下载的文件为shell格式，可直接使用bash命令执行

bash Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh

image.png

  • 按<enter>键

image.png

  • 按<q>键

image.png

  • 回复yes

image.png

  • 按<enter>键确认

image.png

  • 这一步为安装位置确认，位置默认为用户目录下的anaconda3文件夹，一般选择默认路径，如想更改在后面输入自己想添加到的路径位置即可。如：/home/data/conda3 ，直接<enter>

image.png

  • 这一步询问是否init。init能够帮助解决环境变量的问题。所以建议yes

image.png

  • 安装完成之后，重启系统或者重新执行环境变量，可使用.或source命令
. ~/.bashrc
source ~/.bashrc
  • 执行命令之后，前面会出现（base）（如下图所示）

image.png

  • 这表示已经激活anaconda3的base环境，如想关闭该环境，可执行如下代码
conda config --set auto_activate_base false
  • 若想重新激活，可将上诉代码中的false改为true
  • 注意，执行完上诉代码之后需重启系统或重新执行环境变量，使得修改后的环境变量得以生效

image.png

配置镜像地址

可参考清华镜像站的Anaconda 帮助：anaconda | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

  • 在用户目录下新建.condarc文件
vim .condarc
  • 进入vim编辑器后，按<i>键输入，输入以下内容
channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  • 输入完成之后保存并退出，分别按下<:>，<w>，<q>，<enter>
  • 运行 conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引
  • 到这里，镜像地址的配置就差不多结束了，下面提供一些config的相关操作代码
conda config --show  #查看config内容

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/
conda config --set show_channel_urls yes #添加一些其他的镜像源

conda config --remove channels [源名称或链接] #删除已添加的镜像源

conda config --show-sources #显示添加的源通道

二、 R的安装

创建环境

  • 避免版本及依赖冲突
conda create --name Renv

image.png

  • 按yes确认新环境的存储位置
conda activate Renv #激活Renv环境变量
conda deactivate #关闭当前环境（命令后不用接环境变量名称）

image.png

安装R

  • 查看镜像中的R版本
conda search R

image.png

  • 选择合适的版本进行安装，这里以4.1版本为例
conda install -c conda-forge r-base=4.1 #从conda-forge拉取4.1版本的`r-base`进行安装

image.png

  • 按<y>同意

image.png

  • 安装完成

R的镜像配置

  • 运行R（直接输入R）

image.png

  • 查看library的位置
.libPaths()

image.png

  • 退出R，并查看R所在的位置
q() #退出R

which R #查看R所在的位置

image.png

  • R在Renv的bin文件夹中，当Renv被激活时，直接输入R进入，而当环境没有被激活时，可以直接绝对路径使用R
  • 进入R安装的位置

image.png

  • 进入etc文件夹，新建一个Rprofile.site文件（该文件为R启动初期必须执行的文件）
cd etc
vim Rprofile.site
  • 按<i>进入插入模式，输入以下内容
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
options(BioC_mirror="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor")
  • 输入完成之后保存并退出，分别按下<:>，<w>，<q>，<enter>
  • 进入R，查看是否配置成功
options()$repos

image.png

三、 R包的安装

  • 函数library()可以显示库中有哪些包

image.png

  • 命令search()可以告诉你哪些包已加载并可使用

image.png

  • 使用命令install.packages()可以安装想要的包，括号内可加入包的名称，例如：install.packages("gclus")
  • 使用命令update.packages()可以更新已经安装的包
  • 使用命令installed. packages()可以列出已安装的包的信息
  • 包的载入：library(gclus)
  • 包的使用方法：help(package="package_name")

尝试安装Seurat包

  • Seurat是一个R包，一般用于单细胞RNA-seq数据的细胞质控和分析测序
  • 进入R，在R中安装R包
install.packages('Seurat')
  • 执行后，等了大概一二十分钟，出现下面的情况

image.png

  • 这里提示可能此安装的R包的一些依赖包没有安装，尝试多次都未成功

下面准备换一种安装方式，利用conda安装R包

  • 使用conda搜索该R包
conda search r-Seurat
  • 找到以下结果

image.png

  • 选择最新版本4.1.1进行安装
conda install -c conda-forge r-seurat=4.1.1

image.png

  • 按<y>同意

image.png

  • 安装完成
  • 载入刚刚安装的Seurat包

image.png

  • 再查看已加载并可使用的包

image.png

  • Seurat包安装成功

参考：

  1. Linux 中conda 安R_生信~鱼的博客-CSDN博客_conda 安装r
  2. 问题总结：anconda的根本作用以及与miniconda的区别_A_Small_Man的博客-CSDN博客_anaconda和miniconda区别
  3. Anaconda使用总结 - 简书 (jianshu.com)
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