conda是什么
软件下载器，作用类似于应用商店，日常生信用miniconda即可
conda下载
准备工作
谷歌/必应搜索“miniconda 清华”（是清华的conda镜像网站）
进入网址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
linux下面有64-bit（x86_64）、32-bit(x86)两种版本
=》安装64位最新版本（latest）
=》右键-复制下载链接
安装：注意要下载到服务器上
代码：
cd (昨天建立的目录)
wget (复制的下载链接)
注意：此处的文件后缀是.sh，表示脚本文件，如果安装失败脚本不需要重新下载，依然可以使用
实操代码（图片放不上来）
bio10@ecm-cefa:~$ cd biosoft
bio10@ecm-cefa:~/biosoft$ wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
在linux环境下复制粘贴点击右键，不动键盘
安装的详细过程
linux安装脚本运行的代码：bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
然后开始安装过程，中间会出现很多的版权信息，按q跳过,按q不动的地方按回车，看到问问题，回答一个yes（linux不能用no，不允许拒绝），按回车，注意别按太快，没回答yes就会失败。
看到“Thank you for installing Miniconda3 ！”说明安装成功
安装成后还需要激活：
激活代码：source ~/.bashrc 注意空格（source和后面的符号）
conda 出现满屏的信息说明安装成功
出现报错就删除文件夹，重新安装
实操代码（图片放不上来）
bio10@ecm-cefa:~/biosoft$ source ~/.bashrc
(base) bio10@ecm-cefa:~/biosoft$ conda
usage: conda -h --no-plugins COMMAND ...
conda is a tool for managing and deploying applications, environments and packages.
配置conda镜像
安装软件需要配置镜像，镜像网站，相当于主网站的副本，conda在国外，在国内下载软件速度会很慢，因此配置镜像，从镜像网站下载，可以加快下载速度。
使用北外的镜像为例：
（复制如下代码）
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
浏览csdn时也有人采用阿里或者ustc的源，执行代码在教程中有标注，还顺便换了pip和yum的镜像
conda的使用
查看当前服务器上安装的所有软件
conda list
实操过程（图片放不上来）
(base) bio10@ecm-cefa:~/biosoft$ conda list
#packages in environment at /home/bio10/miniconda3:
#Name Version Build Channel
_libgcc_mutex 0.1 main defaults
_openmp_mutex 5.1 1_gnu defaults
anaconda-anon-usage 0.4.4 py312hfc0e8ea_100 defaults
archspec 0.2.3 pyhd3eb1b0_0 defaults
boltons 23.0.0 py312h06a4308_0 defaults
brotli-python 1.0.9 py312h6a678d5_8 defaults
bzip2 1.0.8 h5eee18b_6 defaults
c-ares 1.19.1 h5eee18b_0 defaults
ca-certificates 2024.3.11 h06a4308_0 defaults
certifi 2024.2.2 py312h06a4308_0 defaults
cffi 1.16.0 py312h5eee18b_1 defaults
charset-normalizer 2.0.4 pyhd3eb1b0_0 defaults
conda 24.4.0 py312h06a4308_0 defaults
conda-content-trust 0.2.0 py312h06a4308_1 defaults
conda-libmamba-solver 24.1.0 pyhd3eb1b0_0 defaults
conda-package-handling 2.2.0 py312h06a4308_1 defaults
conda-package-streaming 0.9.0 py312h06a4308_0 defaults
cryptography 42.0.5 py312hdda0065_1 defaults
distro 1.9.0 py312h06a4308_0 defaults
expat 2.6.2 h6a678d5_0 defaults
fmt 9.1.0 hdb19cb5_1 defaults
icu 73.1 h6a678d5_0 defaults
idna 3.7 py312h06a4308_0 defaults
jsonpatch 1.33 py312h06a4308_1 defaults
jsonpointer 2.1 pyhd3eb1b0_0 defaults
krb5 1.20.1 h143b758_1 defaults
ld_impl_linux-64 2.38 h1181459_1 defaults
libarchive 3.6.2 h6ac8c49_3 defaults
libcurl 8.7.1 h251f7ec_0 defaults
libedit 3.1.20230828 h5eee18b_0 defaults
libev 4.33 h7f8727e_1 defaults
libffi 3.4.4 h6a678d5_1 defaults
libgcc-ng 11.2.0 h1234567_1 defaults
libgomp 11.2.0 h1234567_1 defaults
libmamba 1.5.8 hfe524e5_2 defaults
libmambapy 1.5.8 py312h2dafd23_2 defaults
libnghttp2 1.57.0 h2d74bed_0 defaults
libsolv 0.7.24 he621ea3_1 defaults
libssh2 1.11.0 h251f7ec_0 defaults
libstdcxx-ng 11.2.0 h1234567_1 defaults
libuuid 1.41.5 h5eee18b_0 defaults
libxml2 2.10.4 hfdd30dd_2 defaults
lz4-c 1.9.4 h6a678d5_1 defaults
menuinst 2.0.2 py312h06a4308_1 defaults
ncurses 6.4 h6a678d5_0 defaults
openssl 3.0.13 h7f8727e_1 defaults
packaging 23.2 py312h06a4308_0 defaults
pcre2 10.42 hebb0a14_1 defaults
pip 24.0 py312h06a4308_0 defaults
platformdirs 3.10.0 py312h06a4308_0 defaults
pluggy 1.0.0 py312h06a4308_1 defaults
pybind11-abi 5 hd3eb1b0_0 defaults
pycosat 0.6.6 py312h5eee18b_1 defaults
pycparser 2.21 pyhd3eb1b0_0 defaults
pysocks 1.7.1 py312h06a4308_0 defaults
python 3.12.3 h996f2a0_1 defaults
readline 8.2 h5eee18b_0 defaults
reproc 14.2.4 h6a678d5_2 defaults
reproc-cpp 14.2.4 h6a678d5_2 defaults
requests 2.31.0 py312h06a4308_1 defaults
ruamel.yaml 0.17.21 py312h5eee18b_0 defaults
setuptools 69.5.1 py312h06a4308_0 defaults
sqlite 3.45.3 h5eee18b_0 defaults
tk 8.6.14 h39e8969_0 defaults
tqdm 4.66.2 py312he106c6f_0 defaults
truststore 0.8.0 py312h06a4308_0 defaults
tzdata 2024a h04d1e81_0 defaults
urllib3 2.1.0 py312h06a4308_1 defaults
wheel 0.43.0 py312h06a4308_0 defaults
xz 5.4.6 h5eee18b_1 defaults
yaml-cpp 0.8.0 h6a678d5_1 defaults
zlib 1.2.13 h5eee18b_1 defaults
zstandard 0.22.0 py312h2c38b39_0 defaults
zstd 1.5.5 hc292b87_2 defaults
安装软件
conda install fastqc -y
-y是yes，安装过程中conda问的问题全部回答yes
默认安装最新版本，但是有的软件新版本有bug，可能需要用到老版本，要指定版本号
conda install fastqc=0.11.7 -y
实操过程
(base) bio10@ecm-cefa:~/biosoft$ conda install fastqc -y
【一大段话】
(base) bio10@ecm-cefa:~/biosoft$ conda install fastqc=0.11.7 -y
确认软件是否安装成功
fastqc --help
如果出现一大片文字，这是软件的帮助文档。因为只有安装成功的软件才能看到帮助文档，所以出现了这篇帮助文档就可以确定已经安装成功。
实操过程
(base) bio10@ecm-cefa:~/biosoft$ fastqc --help
【一大段话】
创建conda环境
conda环境：conda environment
实战中，可能需要在同一台服务器上面分析转录组、基因组组装、重测序等多个项目。每一个项目都需要不同的软件，另外软件之间的结合也是需要版本要求的，比如A项目你需要用a软件V 1.0版本，但是处理B项目又需要用到a软件的V 1.5版本，就可以按照项目定制不同的分身，安装不同的软件，互不干扰。这个分身就是不同的“conda environment”。
查看当前的conda有哪些环境
conda info --envs
前面有*的就是当前激活的环境
实操代码
(base) bio10@ecm-cefa:~/biosoft$ conda info --envs
#conda environments:
base * /home/bio10/miniconda3
假设：我们要处理转录组数据
先建立一个名叫rnaseq的conda环境，然后指定python版本是3，安装软件fastqc、trimmomatic（这两个可以一步完成）(这里指定python版本是因为有的软件是基于python开发的，不需要学习或者做什么)
conda create -n rna-seq python=3 fastqc trimmomatic -y
创建完之后，再次查看一下我conda环境，看是否多了一个rna-seq
conda info --envs
此时默认的环境还是base
实操代码
(base) bio10@ecm-cefa:~/biosoft$ conda create -n rna-seq python=3 fastqc trimmomatic -y
Channels:
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda
- defaults Platform: linux-64 Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: done
##Package Plan##
environment location: /home/bio10/miniconda3/envs/rna-seq
added / updated specs:
fastqc
python=3
trimmomatic
(base) bio10@ecm-cefa:~/biosoft$ conda info --envs
#conda environments:
base * /home/bio10/miniconda3
rna-seq /home/bio10/miniconda3/envs/rna-seq
激活和退出新建立的conda环境
conda activate rna-seq
这时默认的*就会转移到rna-seq前面；另外在用户名root前面出现(rna-seq)
输入fastqc，如果出现下面的一大片信息就说明可以使用了（了解一下：其实这些是帮助信息，只输入了一个软件名称，没有给他跟上操作对象，所以他不会执行命令，就给你显示帮助文档让你看看。）
如果要退出当前环境，就运行
conda deactivate
实操代码
(base) bio10@ecm-cefa:~/biosoft$ conda activate rna-seq
(rna-seq) bio10@ecm-cefa:~/biosoft$ conda info --envs
#conda environments:
base /home/bio10/miniconda3
rna-seq * /home/bio10/miniconda3/envs/rna-seq
(rna-seq) bio10@ecm-cefa:~/biosoft$ fastqc
Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: /home/bio10/miniconda3/envs/rna-seq/lib/libawt_xawt.so: libXrender.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
(rna-seq) bio10@ecm-cefa:~/biosoft$ conda deactivate
(base) bio10@ecm-cefa:~/biosoft$
删除某个虚拟环境
conda remove -n env_name --all
