2017年生信宝典发布了Linux学习 - 又双叒叕一个软件安装方法，现在根据使用经验做一些更新，主要是增加了conda环境的复制、导入和导出功能。最开始是为了培训时，学员更方便搭建流程引入的，现在分享出来，方便更多人使用。
Conda包管理系统
Conda是一种通用包管理系统，旨在构建和管理任何语言的任何类型的软件。通常与Anaconda (集成了更多软件包，https://www.anaconda.com/download/#download)和Miniconda(只包含基本功能软件包, https://conda.io/miniconda.html)一起分发。
最初接触到Anaconda是用于Python包的安装。Anaconda囊括了100多个常用的Python包，一键式安装，解决Python包安装的痛苦。但后来发现，其还有更多的功能，尤其是其增加了bioconda (https://bioconda.github.io/index.html)频道后，生物信息分析的1500多个软件都可以一键安装了，免去了编译时间浪费和解决库文件安装的问题。对于经常编译软件的人，这一点还不够有吸引力。最吸引我的是它的工作环境概念，可以简单的配置不同Python版本的环境、不同Python包的环境、不同R环境和R包的环境，对于生物信息软件繁杂的应用和频繁的更新提供了很大的便利。
Conda安装和配置
在上面给出的链接下载Anaconda或Conda对应版本的分发包之后，安装就是运行下面的命令，根据提示一步步操作，主要是修改安装路径 (如果是根用户，可以安装到/anaconda下，其它任意目录都可以，但路径短还是有好处的；普通用户安装到自己有权限的目录下)
bash Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh
安装完成之后，记得把安装路径下的bin文件夹加入到环境变量中。环境变量的解释和使用见 http://blog.genesino.com/2017/06/bash1/
Conda基本使用
在Conda安装配置好之后，就可以使用了。
conda list # 列出安装的软件包conda
search <package ambigious name> # 搜索需要安装的软件包，获取其完成名字
以搜索numpy为例：
conda search numpy # * 表示对于版本的包已安装
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
安装包
conda install <package name> # 安装软件包
conda install numpy=1.7.2 # 安装特定版本的软件包
conda remove <package name> # 移除软件包
安装R
# 具体见下面
conda install -c r r-essentials # 安装R,及80多个常用的数据分析包, 包括idplyr, shiny, ggplot2, tidyr, caret 和 nnet
# 安装单个包
# conda install -c https://conda.binstar.org/bokeh ggplot
获取帮助信息
conda -h # 查看conda可用的命令
conda install -h #查看install子命令的帮助
只是这些命令就可以省去不少安装的麻烦了，但是如果软件没搜索到呢？
Conda的channel
Conda默认的源访问速度有些慢，可以增加国内的源 (https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/)；另外还可以增加几个源，以便于安装更多的软件，尤其是bioconda安装生信类工具。conda-forge通道是Conda社区维护的包含很多不在默认通道里面的通用型软件。r通道是向后兼容性通道，尤其是使用R3.3.1版本时会用到。后加的通道优先级更高，因此一般用下面列出的顺序添加。
conda config --add channels conda-forge # Lowest priority
conda config --add channels defaults
conda config --add channels bioconda
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/ # 清华通道, 最高优先级
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/conda-forge/
conda config --set show_channel_urls yes
# 显示已有的通道
conda config --get channels
conda通道的配置文件一般在~/.condarc里面，内容如下。全局控制conda的安装在conda_path/.condarc，具体操作见https://conda.io/docs/user-guide/configuration/admin-multi-user-install.html。
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/conda
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # Anocanda清华镜像
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
- bioconda
- defaults
- r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- conda-forge
创建不同的软件运行环境
这是Conda最有特色的地方，可以通过创建不同的环境，同时运行不同软件的多个版本。
新创建的软件环境的目录为anaconda_path/envs/enrironment_name，具体见下面的3个例子。
- 安装
ete3
使用官方的推荐命令安装时出了问题，py3.5的包装到了py2.7环境下。解决办法，新建一个py2.7的环境，然后安装。
# 新建一个环境，命名为phylo，指定其内安装的python版本为2.7
conda create -n phylo python=2.7
# 在phylo环境中安装 ete3
# ete3存在于2个通道中，官方推荐使用自己的通道，但没有成功
# -n 指定安装环境 -c 指定下载通道
# conda install -n phylo -c etetoolkit ete3 ete3_external_apps
# bioconda通道里面也有ete3, 下面的安装未指定具体通道，将在前面设定的几个通道里面按先后顺序查找安装
conda install -n phylo ete3 ete3_external_apps
# 默认安装到了anaconda_path下面的envs/phylo目录下（在屏幕输出也会有显示）
# 这个目录下存在bin文件夹，一般使用全路径就可以调用，如下
# anaconda_path/envs/phylo/bin/ete3 -h # 但有时会因为依赖关系而失败
# 所以激活本次安装环境是比较不容易出问题的使用方式
source activate phylo
# 在新环境里面执行命令操作
ete3 -h
# 其它操作
# 退出新环境
source deactivate phylo
创建R环境 Reference1
# Create a new conda environment called r,并且在里面安装anaconda
conda create -n r anaconda
# Switch to r environment
source activate r
# 在新环境里面安装R Installs R
conda install -c r r
# Install R kernel for IPython notebook
conda install -c r r-irkernel
# Install ggplot
conda install -c https://conda.binstar.org/bokeh ggplot
# 最后退出新环境
source deactivate r
- 创建比对工具环境 (bioconda中的例子，https://bioconda.github.io/index.html#set-up-channels)
# 环境名字为 aligners
# 环境中安装 bwa bowtie hisat star
conda create -n aligners bwa bowtie hisat star
# 如果还想继续安装
conda install -n aligners hisat2
# 启动新环境
source activate aligners
star -h
source deactivate aligners
- 移除环境
如果环境不需要了，或出了错，则可以移除。比如需要移除phylo环境，执行conda remove -n phylo --all。
- 备份环境
有的时候会出现装一个新包，装着装着就把当前环境搞装崩了的情况，所以备份一个环境还是必要的，conda create -n python35copy --clone python35
- 环境导出和导入
做培训时需要给参加培训的老师提供配置环境的脚本，之前都是提供一个Bash文件，更简单的方式是可以导出环境，自己配置时再导入就好了。
# 假设我们有一个环境叫 ehbio，可以导出为一个yml文件
conda env export --file ehbio_env.yml --name ehbio
# 然后换一台电脑，就可以完全重现这个环境了conda env create -f ehbio_env.yml
Conda配置R
在添加了不同的源之后，有些源更新快，有些更新慢，经常会碰到版本不一的问题。而且软件版本的优先级，低于源的优先级。保险期间，先做下搜索，获得合适的版本号，然后再选择安装。
conda search r-essentials
r-essentials 1.0 r3.2.1_0 r
1.0 r3.2.1_0a r
1.1 r3.2.1_0 r
1.1 r3.2.2_0 r
1.1 r3.2.1_0a r
1.1 r3.2.2_0a r
1.1 r3.2.2_1 r
1.1 r3.2.2_1a r
1.4 0 r
1.4.1 r3.3.1_0 r
1.4.2 0 r
1.4.2 r3.3.1_0 r
1.4.3 r3.3.1_0 r
1.5.0 0 r
1.5.1 0 r
1.5.2 r3.3.2_0 r
1.5.2 r3.4.1_0 r
1.6.0 r3.4.1_0 r
1.0 r3.2.1_0 defaults
1.0 r3.2.1_0a defaults
1.1 r3.2.1_0 defaults
1.1 r3.2.2_0 defaults
1.1 r3.2.1_0a defaults
1.1 r3.2.2_0a defaults
1.1 r3.2.2_1 defaults
1.1 r3.2.2_1a defaults
1.4 0 defaults
1.4.1 r3.3.1_0 defaults
1.4.2 0 defaults
1.4.2 r3.3.1_0 defaults
1.4.3 r3.3.1_0 defaults
1.5.0 0 defaults
1.5.1 0 defaults
1.5.2 r3.3.2_0 defaults
1.5.2 r3.4.1_0 defaults
1.6.0 r3.4.1_0 defaults
1.5.2 r3.3.2_0 conda-forge
1.5.2 r3.3.2_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
从上面可以看到清华的源版本同步于conda-forge, 都比较老，还是指定r通道安装。
conda install -c r -n r r-essentials=1.6.0
R会安装于conda_path/envs/r/bin中，软链到位于环境变量的目录中即可正常使用。
Conda环境简化运行
为了方便不同环境里面程序的运行，我写了一个shell脚本 (conda_env_run.sh)，具体运行如下：
# -c: 表示实际需要运行的命令
# -e: 表示需要启动的软件环境，也就是上面conda create建立的环境
# -b：一般不需要指定，如果conda没在环境变量中需要给出conda的安装路径
conda_env_run.sh -c 'ete3 -h mod' -e phylo
conda_env_run.sh -c 'bwa mem -h' -e aligner -b "/usr/local/anaconda2/bin"
conda_env_run.sh内容如下
#!/bin/bash#set -xusage()
{
cat <<EOF${txtcyn}***CREATED BY Chen Tong (chentong_biology@163.com)***
Usage:$0 options${txtrst}${bldblu}Function${txtrst}:
This is designed to run conda program in given environment. It will automatically activate the environment, run the program and deactivate the environment.
Thress commands from conda, 'activate', 'conda', 'deactivate' must be in PATH or you should spcify <-b> parameter.${txtbld}OPTIONS${txtrst}:
-c Full command to be run ${bldred}[NECESSARY]${txtrst}
-e Environment name${bldred}[NECESSARY]${txtrst}
-b Conda path${bldred}[NECESSARY]${txtrst}EOF
}
command_cmd=''environment=''conda_path=''while getopts "hc:e:b:" OPTIONdo
case $OPTION in
h) echo "Help mesage"
usage exit 1
;;
c)
command_cmd=$OPTARG
;;
e)
environment=$OPTARG
;;
b)
conda_path=$OPTARG
;;
?)
usage echo "Unknown parameters"
exit 1
;; esacdoneif [ -z ${environment} ]; then
echo 1>&2 "Please give command and environment."
usage exit 1fiif ! [ -z ${conda_path} ]; then
export PATH=${conda_path}:${PATH}fisource activate ${environment}${command_cmd}source deactivate ${environment}
