Mac电脑安装自己的conda

生信技能树

发布于 2022-03-03 13:59:02

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发布于 2022-03-03 13:59:02

文章被收录于专栏：生信技能树

换新电脑很久了，发现自己居然就使用了Rstudio，配置了R语言相关环境，其余的都是直接登陆自己的Linux服务器做ngs数据分析，尤其是单细胞。但是写教程的时候，发现自己没有conda，默认的Python版本也太低了，很多教程都没办法复现。

打开conda官方网站，查看版本和下载链接：https://repo.anaconda.com/miniconda/

安装conda的方法代码如下：

# 首先下载文件，20M/S的话需要几秒钟即可
cd 
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh
# 接下来使用bash命令来运行我们下载的文件，记得是一路yes下去
bash Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh 
#  安装成功后需要更新系统环境变量文件
# source ~/.bashrc
source .zshrc

还是蛮简单的，一般来说，在中国大陆需要合理的设置镜像，方便下载。

这个最新版，默认安装的软件也是很新：


## Package Plan ##

  environment location: /Users/jmzeng/miniconda3

  added / updated specs: 
    - pip==21.1.3=py39hecd8cb5_0
    - pycosat==0.6.3=py39h9ed2024_0
    - pycparser==2.20=py_2
    - pyopenssl==20.0.1=pyhd3eb1b0_1
    - pysocks==1.7.1=py39hecd8cb5_0
    - python.app==3=py39h9ed2024_0
    - python==3.9.5=h88f2d9e_3

我自己的镜像代码如下所示：

conda config --add channels r 
conda config --add channels conda-forge 
conda config --add channels bioconda
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

我的Mac系统自带Python版本是：

/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Resources/Python.app/Contents/MacOS/Python

现在的Python版本路径和版本是：

which python 
/Users/jmzeng/miniconda3/bin/python
python --version 
Python 3.9.5

再怎么强调生物信息学数据分析学习过程的计算机基础知识的打磨都不为过，我把它粗略的分成基于R语言的统计可视化，以及基于Linux的NGS数据处理：

Linux的6个阶段也跨越过去，一般来说，每个阶段都需要至少一天以上的学习：

第1阶段：把linux系统玩得跟Windows或者MacOS那样的桌面操作系统一样顺畅，主要目的就是去可视化，熟悉黑白命令行界面，可以仅仅以键盘交互模式完成常规文件夹及文件管理工作。
第2阶段：做到文本文件的表格化处理，类似于以键盘交互模式完成Excel表格的排序、计数、筛选、去冗余、查找、切割、替换、合并、补齐，熟练掌握awk、sed、grep这文本处理的三驾马车。
第3阶段：元字符，通配符及shell中的各种扩展，从此linux操作不再神秘！
第4阶段：高级目录管理：软硬链接，绝对路径和相对路径，环境变量。
第5阶段：任务提交及批处理，脚本编写解放你的双手。
第6阶段：软件安装及conda管理，让linux系统实用性放飞自我。

如果你确实觉得我的教程对你的科研课题有帮助，让你茅塞顿开，或者说你的课题大量使用我的技能，烦请日后在发表自己的成果的时候，加上一个简短的致谢，如下所示：

We thank Dr.Jianming Zeng(University of Macau), and all the members of his bioinformatics team, biotrainee, for generously sharing their experience and codes.

十年后我环游世界各地的高校以及科研院所（当然包括中国大陆）的时候，如果有这样的情谊，我会优先见你。

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。

原始发表：2022-02-09，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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