RNA-seq入门实战(零):RNA-seq流程前的准备——Linux与R的环境创建
前言:
进行RNA-seq入门实战首先需要有一定的linux与R基础,推荐跟着B站生信技能树-jimmy老师学习打牢基础:
【生信技能树】生信人应该这样学linux(更新至第14集)_哔哩哔哩_bilibili
【生信技能树】生信人应该这样学R语言_哔哩哔哩_bilibili
本节概览:
- Linux下RNA-seq环境创建:
Ubuntu子系统下载安装、Mniconda3与上游分析软件下载- R下RNA-seq环境创建
R与Rstudio下载安装、Bioconductor与R包下载
1. Linux环境设置
1.1 Linux系统的创建——Ubuntu
运行Linux系统一般使用服务器或者个人电脑的虚拟机(Virtualbox、VMware)和子系统,下面简单介绍Windows子系统的安装配置,
详细说明请参阅Windows子系统WSL的体验与配置——Ubuntu-22.04
-
Ubuntu子系统的下载安装
首先在win10中搜索“ 启用或关闭Windows功能 ”,进入该程序,勾选“适用于Linux的Windows子系统”;之后去微软商店搜索Ubuntu下载安装,一般安装默认版本或者最新的22.04LTS - 用户权限设置
设置好用户名和密码进入Ubuntu后,需要设置一下用户权限
启用root需要设置密码:sudo passwd root
添加用户至root组:usermod -aG sudo username
切换root用户:su
退出root:exit
- 软件镜像源设置
一般选择国内的清华镜像,ubuntu | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror,Ubuntu 的软件源配置文件是 /etc/apt/sources.list。将系统自带的该文件做个备份,再编辑(* 注意要先切换为root用户*才能编辑该文件)
su
cd /etc/apt/
cp sources.list sources.list.bak
vim sources.list
Ubuntu版本 22.04 LTS的设置(注意要找到对应的Ubuntu版本设置)如下:
# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度,如有需要可自行取消注释
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
# 预发布软件源,不建议启用
# deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse
- 更新一下所有软件
sudo apt update #更新可用软件包列表
sudo apt upgrade #更新已安装的包
1.2 Mniconda3下载安装
一般使用Mniconda3软件进行创建分析环境和管理软件,下面简单介绍Mniconda3的安装,其详细使用说明请参阅Miniconda3的安装、配置和使用
- 下载与安装
切换到安装位置(一般为主目录~), 下载最新的miniconda3,bash启动安装,一直enter、yes就可以了。
wget https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
#wget -c https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh
- 设置conda软件镜像源
依次输入以下命令设置软件镜像源,并展示镜像源地址,这里设置了中科大镜像:
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --set show_channel_urls yes
- 创建分析环境
创建rna流程环境rna_p3,指定python版本为3,同时下载sra-tools 软件,之后每次要运行rna流程都要进入该环境
conda create -n rna_p3 python=3 sra-tools
conda env list #查看环境
conda activate rna_p3 #进入conda 环境
conda deactivate #退出当前conda环境
- 上游分析软件下载
本次RNA-seq流程涉及软件如下所示,使用conda install -y 软件名=版本号
依次进行下载即可,可同时下载多个软件,但不建议同时下载太多,容易报错
质控清洗:fastqc multiqc trim-galore
比对计数: hisat2 subread samtools=1.6 salmon
2. R环境设置
注意,安装使用R首先需要你的电脑用户名不能含有中文,否则后期运行程序会很容易报错,如果用户名含有中文请进行更改(很难。。。)或新建一个用户;
Rstudio是R的编译器,能提升用户交互体验,安装Rstudio前一定要先安装R
2.1 R与Rstudio下载安装
-
先在清华镜像源下载 R,地址:The Comprehensive R Archive Network (tsinghua.edu.cn),
依次进入:Download R for Windows——base——Previous releases;
一般选择下载R 4.1.3,使用最新版可能会有不适配的问题,使用默认选项一直确定安装即可 -
安装好 R后之后,再去Rstudio官网下载Rstudio,地址:Download the RStudio IDE - RStudio
-
Rstudio中设置清华镜像源
依次进入:Tools——Global Options——Pakages——Change;选择镜像源
2.2 Bioconductor与R包下载
新建一个Rscript,运行以下内容,下载Bioconductor和本次实战所需所有R包等,代码修改自jimmy老师
###Bioconductor 下载
install.packages("BiocManager")
###设置好清华镜像
rm(list = ls())
options()$repos
options()$BioC_mirror
#options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")
options(BioC_mirror="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor/")
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
options()$repos
options()$BioC_mirror
###安装需要的包
BiocManager::install(c("GSEABase","GSVA","msigdbr","clusterProfiler" ),ask = F,update = F)
BiocManager::install(c("GEOquery","limma","impute" ),ask = F,update = F)
BiocManager::install(c("org.Hs.eg.db","org.Mm.eg.db"),ask = F,update = F)
BiocManager::install(c("DESeq2","edgeR" ),ask = F,update = F)
BiocManager::install("enrichplot",ask = F,update = F)
BiocManager::install("devtools",ask = F,update = F)
BiocManager::install("WGCNA",ask = F,update = F)
BiocManager::install("data.table",ask = F,update = F)
BiocManager::install("tximport",ask = F,update = F)
BiocManager::install("tidyverse",ask = F,update = F)
BiocManager::install("DOSE",ask = F,update = F)
BiocManager::install("patchwork",ask = F,update = F)
BiocManager::install("RBGL",ask = F,update = F) #Vennerable依赖包
BiocManager::install("pathview",ask = F,update = F)
BiocManager::install(c("STRINGdb","ggraph","igraph"),ask = F,update = F)
install.packages("Vennerable", repos="http://R-Forge.R-project.org") #安装Vennerable包
install.packages("statmod")
#其他一些基础包安装
options()$repos
install.packages(c("FactoMineR", "factoextra"))
install.packages(c("ggplot2", "pheatmap","ggpubr","ggthemes","ggstatsplot","ggsci","ggsignif"))
install.packages("rvcheck")
(.packages()) #查看当前加载运行包
#更新所有包
rvcheck::update_all(check_R = F,
which = c("CRAN", "BioC", "github"))
- 永久设置bioconductor镜像
#bioconductor | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
file.edit('~/.Rprofile')
输入以下内容:
# 清华源的镜像
options(BioC_mirror="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor")
以上就是进行RNA-seq流程前的全部准备了,下一步就可以开始进行上游数据下载、格式转化和质控清洗等步骤啦
参考资料
GitHub - jmzeng1314/GEO (强烈推荐学习)
【生信技能树】生信人应该这样安装软件_哔哩哔哩_bilibili
【生信技能树】生信分析入门环境搭建_哔哩哔哩_bilibili
RNA-seq实战系列文章:
RNA-seq入门实战(零):RNA-seq流程前的准备——Linux与R的环境创建
RNA-seq入门实战(一):上游数据下载、格式转化和质控清洗
RNA-seq入门实战(二):上游数据的比对计数——Hisat2+ featureCounts 与 Salmon
RNA-seq入门实战(三):从featureCounts与Salmon输出文件获取counts矩阵
RNA-seq入门实战(四):差异分析前的准备——数据检查
RNA-seq入门实战(五):差异分析——DESeq2 edgeR limma的使用与比较
RNA-seq入门实战(六):GO、KEGG富集分析与enrichplot超全可视化攻略
RNA-seq入门实战(七):GSEA——基因集富集分析
RNA-seq入门实战(八):GSVA——基因集变异分析
RNA-seq入门实战(九):PPI蛋白互作网络构建(上)——STRING数据库的使用
RNA-seq入门实战(十):PPI蛋白互作网络构建(下)——Cytoscape软件的使用
RNA-seq入门实战(十一):WGCNA加权基因共表达网络分析——关联基因模块与表型
共有 0 条评论