--- title: ARM平台使用Bioconductor软件包方法 description: "- Bioconductor是一个基于R语言的开源生物信息学软件平台，旨在为生物学家和生物信息学家提供高质量、高效的工具和资源，以支持生物信息学研究。" url: https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengfaq/productfaq/hpcfaq/hpc_faq_0013.html sourcePath: /source/zh/kunpengfaq/productfaq/hpcfaq/hpc_faq_0013.html indexId: 43e1fc5edc47b425628b712337de4531e0d86651be62b07a679a89a6d10a30dc57 --- # ARM平台使用Bioconductor软件包方法 #### 介绍 - Bioconductor是一个基于R语言的开源生物信息学软件平台，旨在为生物学家和生物信息学家提供高质量、高效的工具和资源，以支持生物信息学研究。 - Bioconductor社区由一群来自世界各地的生物信息学家、统计学家和计算机科学家组成，他们致力于开发和维护生物信息学软件包、数据集和文档，以满足生物信息学研究的需求。 Bioconductor社区的软件包涵盖了各种生物信息学应用领域，包括基因表达分析、蛋白质组学、代谢组学、基因组学、转录组学、单细胞分析等。这些软件包提供了各种算法和工具，包括数据预处理、统计分析、可视化、机器学习等，可以帮助研究人员从海量的生物数据中提取有用的信息。 - Bioconductor社区还提供了丰富的数据资源，包括基因表达数据、蛋白质组数据、代谢组数据、基因组数据等，这些数据可以用于生物信息学研究和算法开发。 - Bioconductor社区的成员积极参与各种生物信息学研究项目，包括癌症研究、药物研发、基因组学研究等，他们不断开发和改进生物信息学工具和资源，以推动生物信息学研究的发展。 - Bioconductor官网： https://www.bioconductor.org/(https://www.bioconductor.org/) 。 - Bioconductor目前已集合约2230生物信息领域软件包，最新的版本是3.17，对应的R版本是4.3。 - Bioconductor查询最新release包的地址： http://www.bioconductor.org/packages/release/BiocViews.html#___Software(http://www.bioconductor.org/packages/release/BiocViews.html#___Software) 。 #### 安装依赖包 安装Bioconductor软件包前提需要安装R语言，部分Bioconductor包还需要基于系统依赖库，例如bzip2等，一般推荐使用yum直接安装。 如下操作以R 4.3.0、Kylin V10为例，其余版本安装步骤类似。 1. 使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。 2. 使用yum安装相关依赖。 ``` yum install libXt-devel libX11-devel readline-devel pcre2-devel libcurl-devel libtiff-devel libpng-devel libjpeg-turo-devel cairo-devel freetype-devel harfbuzz-devel pango-devel zlib-devel ``` 3. 下载安装包并解压。 ``` wget https://cran.r-project.org/src/base/R-4/R-4.3.0.tar.gz tar xvf R-4.3.0.tar.gz ``` 4. 编译安装R语言。 ``` cd R-4.3.0 ./configure --prefix= /path/to /R_install make -j && make install ``` “/path/to”表示R语言的安装路径，用户安装时请以实际路径为准。 5. 设置环境变量。 ``` export PATH= /path/to /R_install/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH= /path/to /R_install/lib/R/library:$LD_LIBRARY_PATH ``` #### 安装Bioconductor 安装完R语言后，需要安装BiocManager管理器作为安装Bioconductor包的入口。 1. 安装BiocManager。 a. 打开R语言解析器。 ``` R ``` b. 安装BiocManager管理器。 ``` install.packages("BiocManager") ``` 首次安装需要选择CRAN的镜像，推荐最近城市的镜像，以24：shenzhen举例。当服务器中出现“DONE（BiocManager）”，表示BiocManager管理器已安装完成。 BiocManager的版本会根据当前R语言的版本进行匹配自动安装。 2. 安装Bioconductor软件包。 Bioconductor支持自动与离线安装两种方式，推荐使用自动安装方式安装。如下操作以ACME为例，其余软件包安装步骤类似。 - 自动安装方式（适用于服务器已接通网络） ``` BiocManager::install("ACME") ``` 当服务器中出现“DONE（ACME）”，表示ACME已经安装完成。 当最后提示“Old packages: XXX”时，请输入n不进行更新包操作，避免产生兼容性冲突。 - 离线安装方式（适用于依赖少的包和服务器无法接通网络） a. 打开ACME最新Release包地址 http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/ACME.html(http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/ACME.html) ，下载ACME的R源码包“ACME_2.56.0.tar.gz”并上传至服务器。 b. 安装ACME。 ``` R CMD INSTALL ACME_2.56.0.tar.gz ``` 使用离线安装方式，在首次安装过程中一般会提示缺少某依赖，按照上述方法进行自动安装或离线安装缺少的依赖即可。例如以上报错为R环境中缺少Biobase和BiocGenerics包，下载Biobase和BiocGenerics包并上传至服务器，由于Biobase依赖BiocGenerics，则先安装BiocGenerics。 1. 安装BiocGenerics。 ``` R CMD INSTALL BiocGenerics_0.46.0.tar.gz ``` 当服务器中出现“DONE（BiocGenerics）”，表示BiocGenerics已安装完成。 2. 安装Biocbase。 ``` R CMD INSTALL Biocbase_2.60.0.tar.gz ``` 当服务器中出现“DONE（Biocbase）”，表示Biocbase已经安装完成。 c. 再次安装ACME。 ``` R CMD INSTALL ACME_2.56.0.tar.gz ``` #### Bioconductor软件使用方法 本章节以ACME举例，详细使用方法可参考ACME.R或者ACME.pdf，这2个文件来源于ACME的安装目录，一般是在“/path/to/R_install/lib/R/library/ACME/doc”，其余软件包使用方法同理，或到bioconductor包社区查询。 1. 加载ACME库。 首先从两个nimblegen加载一些示例数据阵列，用于在ChiIP芯片实验中分析HOX基因。 ``` library("ACME") datdir <- system.file('extdata',package='ACME') fnames <- dir(datdir) example.agff <- read.resultsGFF(fnames,path=datdir) example.agff ``` ``` calc <- do.aGFF.calc(example.agff,window=1000,thresh=0.95) ``` 2. 作图和查找领域。 函数do.aGFF.calc将ACMESet对象作为输入，窗口大小（通常为2～3是实验中预期碎片大小的倍，并且足够大，至少包括大约10探针），以及将用于确定哪些探针被计数的阈值在卡方检验中为阳性。如果需要，结果可以在R图形窗口中绘制。原始信号通常是每个寡核苷酸（芯片/总基因组DNA）的数量将显示为灰点；相应的P值将以红色显示。虚线水平线表示在调用aGFF.calc中定义的阈值。在以下示例中，R绘制了来自1号染色体上任意选择的区域，基因组坐标为10,000～50,000。 ``` plot(calc,chrom='chr1',sample=1) regs <- findRegions(calc) regs[1:5,] ``` 3. 生成用于在基因组浏览器中查看的文件。 Affymetrix集成Genorne浏览器（IGB）是一个非常快速的跨平台（基于Java）基因组浏览器，可以以多种格式显示数据。通过生成“sgr”文件，以完全交互式的方式查看原始数据和计算的p值。一个简单的函数write.sgr将生成这样的文件，然后可以加载到浏览器。该函数还作为如何生成其他文件格式的模型。使用小的修改，可以生成其他格式。 - 同时写入计算值和原始数据。 ``` write.sgr(calc) ``` - 只写计算的数据。 ``` write.sgr(calc,raw=FALSE) ``` - 导出到UCSC基因组浏览器bedgraph格式。 ``` write.bedGraph(calc) ``` 4. 退出R语言解释器，并在当前目录生成文件。 ``` q() ``` “Save workspace image？”表示是否保存历史命令，y表示是，n表示否，c表示取消。 ``` ls -l ``` #### R语言使用包常用命令 以“ACME”举例，其余软件包使用方法同理。 - 返回指定包的版本。 ``` packageVersion("ACME") ``` - 加载指定包。 ``` library("ACME") ``` - 查看已加载的包。 ``` (.packages()) ``` - 查询所有包所在库的路径 。 ``` .libPaths() ``` - 卸除已加载的包。 ``` detach("package:ACME") detach("package:ACME",unload=TRUE) ``` detach是卸除已经加载的包，同等于在运行环境中暂时卸除包，不希望这个包被加载使用。一般来说，在包使用函数冲突，检验函数依赖时比较有用。detach并不是卸载/彻底删除该包。 彻底删除已安装的包。 remove. packages(c("ACME")) （可选）R设置国内清华源，用于访问R默认源访速度较慢时。 在root目录下新建“.Rprofile”文件，输入以下内容并保存。 options("repos" = c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) options(BioC_mirror="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor/")