windowsでcondaを使いたい
・今回は、windowsでcondaを使ってPythonの仮想環境を構築したい。
・Anacondaだと無償で使うのに条件があって、Minicondaだとデフォルトのチャンネルが良くないらしい。Miniforgeであれば無料で使えてデフォルトがconda-forgeなので、Miniforgeでcondaを使えるようにしたい。
・Miniforgeは以下からダウンロードできる。OSごとに準備されている。
・Windows用のインストーラを使ってMiniforgeをインストールすると、Miniforge promptというのがプログラムに追加される。それをクリックするとターミナルが立ち上がるので、以下の流れで環境構築してみる。
# myenvという仮想環境を作成する。
conda -n myenv python==3.11
# 仮想環境に入る。
conda activate myenv
# パッケージをインストールする。
conda install -y numpy pandas scikit-learn matplotlib Biopython jupyterlab
# jupyter labを立ち上げる。
jupyter lab
# 適当にFASTAファイルを読み込ませて、配列の長さの分布をみてみる。
from Bio import SeqIO
import matplotlib.pyplot as plt
# サンプルの配列データを含むFASTAファイルを読み込む
fasta_file = "C:\\Users\\xxx\\python\\test.fasta"
# 配列の長さを格納するリストを作成
seq_lengths = []
# FASTAファイルをパースして各配列の長さをリストに追加する
for record in SeqIO.parse(fasta_file, "fasta"):
seq_lengths.append(len(record.seq))
# 配列の長さをヒストグラムとしてプロットする
plt.hist(seq_lengths, bins=20, edgecolor='black')
plt.title("Distribution of Sequence Lengths")
plt.xlabel("Sequence Length")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()
おわり
【ubuntu】condaでRstudioの環境を作ってみる
・お題：condaでRStudioの環境を作ってみたい。
・ズブの素人なので間違っていたら生暖かく見てほしい。
・なお、ubuntuというよりcondaの話なのだけれど、ubuntuでやったのでなんとなくタイトルにubuntuを入れてみた。
・ condaで環境を作る。
conda create -n otameshi_env
・ 環境ができたか確認する。
conda env list
# conda environments:
#
base * /home/choron/miniconda3
otameshi_env /home/choron/miniconda3/envs/otameshi_env
・ 仮想環境に入る。以下のコマンドで、(base)が(otameshi_env)に変わる。
conda activate otameshi_env
・仮想環境にRを入れる。
conda install -c conda-forge r-base
・ 仮想環境に入ってRと打てば、ターミナル中でRを起動できる。ちなみに、q()と入力すればRを停止できる。
R
・次に、Rstudioを環境に入れる。これでrstudioと打てばRstudioが起動するようになる。
conda install -c conda-forge rstudio
・せっかくなので、この時点でパッケージをインストールしてみる。今回はtidyverseを入れてみた。r-入れたいパッケージ名、でいけるらしい。
conda install -c conda-forge r-tidyverse
・次に、rstudioと打つと、Rstudioが起動した。ちゃんとtidyverseが入っているっぽい。
rstudio
・ちなみに、Rstudioを消すには、Rstudioのウィンドウからバツするか、terminal上でctrl + cして止める。
・ちなみに、仮想環境を抜けるとき。
conda deactivate
・削除するとき。
conda env remove -n 消したい環境名
おわり
【ubuntu】解析環境のsifを作るdefファイルを作りたい
・お題：遺伝子発現をR studio serverで構築するsifを作成するのが面倒なので、sifを構するdefファイルを作りたい。
・私は素人なので、間違っていても生暖かく見守ってほしい。
・apptainerでは、sifファイルから環境を立ち上げる。sifファイルはdocker imageから落としてきてsifにすれば良い。。。のだけれど、ベースファイルは最低限のパッケージが入っているだけなので、自分好みにカスタマイズして使うことになる。
・自分のローカル環境にRパッケージを入れていくのでも良いし、sifをsandboxにして弄ってからsifにするのでも良い。
・defファイルはsifを作成するプロセスをずらっと記載してあるファイルで、これを実行するとdockerイメージをカスタマイズしたイメージを作れる。
・例えば、rocker/verseをベースイメージとして、少し解析用パッケージを加えた解析環境を構築したい場合、以下みたいな感じで作成し、test.defと名前をつけて保存する。
Bootstrap: docker
From: rocker/verse
%post
# 環境を構築するために実行するコマンドを記載する。
apt-get update && apt-get install -y libglpk-dev
R -e "install.packages('BiocManager')"
R -e "BiocManager::install('DESeq2')"
%labels
Author choron
Version v1.0
Description "解析用のイメージ"
%runscript
exec /init
・次に、defファイルがあるディレクトリでターミナルを開き、singularity（apptainer）でsifファイルをdefファイルからbuildする。
singularity build --fakeroot XXXX.sif test.def
・あとは、できたsifファイルを起動して、ブラウザ上でlocalhost:8787またはIPアドレス:8787にアクセスする。適当な実行ファイルを作っておいてterminalから起動するのが楽と思う。
#! /bin/bash
PASSWORD='xxxx' singularity exec \
--bind /etc/passwd:/etc/passwd,/etc/group:/etc/group,run:/run,var-lib-rstudio-server:/var/lib/rstudio-server,database.conf:/etc/rstudio/database.conf \
XXXX.sif \
/usr/lib/rstudio-server/bin/rserver --auth-none=0 --auth-pam-helper-path=pam-helper --server-user=choron --www-port=8787
・permissionで弾かれたら、必要に応じて、ファイルに実行権限を付与すると良いかも。
おわり
