1 Micromamba 简介
大家是否有这样的经历,使用conda/anaconda进行环境配置的是否速度非常慢,进度经常卡在“Collecting package metadata”上。甚至有时候需要安装的软件比较多,或者需要用到conda-forge这个最大的channel,conda能一直卡在collecting步骤上直到http连接超时也没能处理完毕。直到有天小编发现了mamba这个工具,进而发现了micromamba(micromamba是mamba包管理器的小型版本,采用C++实现,具有mamba的核心功能,且体积更小,可以脱离conda独立运行,更易于部署),从此再也没有因为生信软件的安装配置而烦恼抓狂过。闲话少说,开始我们的教程。
2 Micromamba 教程
2.1 安装与配置
小编比较推荐国内用户从miniconda的安装起手,这里使用的是TUNA镜像站的链接,https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py311_24.4.0-0-Linux-x86_64.sh。下载完毕后,执行命令
sh Miniconda3-py311_24.4.0-0-Linux-x86_64.sh
通常没有特殊需求的情况下,一路“enter,yes”把miniconda安装到${HOME}/miniconda3即可。一般安装完毕后会询问是否直接执行conda init命令,回车即可。这样以后登录的时候就自动加载进入base环境,可以便捷使用conda的各种功能。如果没有继续回车执行,或者执行失败,则可以
${HOME}/miniconda3/bin/conda init
成功以后,~/.bashrc文件(其他sh则是其各自的rc文件路径)会有如下类似的内容
# 仅展示,非命令行代码
# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/home/snpbio/miniconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; theneval "$__conda_setup"
elseif [ -f "/home/snpbio/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then. "/home/snpbio/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh"elseexport PATH="/home/snpbio/miniconda3/bin:$PATH"fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<
接着我们配置condarc文件,condarc文件路径可以是 ~/.condarc ,也可以是 conda base 环境下的 $CONDA_PREFIX/.condarc。一般情况下使用 ~/.condarc 即可。创建condarc文件
cat > ~/.condarc << EOF
channels:- conda-forge- bioconda- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudbioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
report_errors: false
EOF
然后我们就可以在conda base环境下安装micromamba
conda install -n base micromamba
安装完毕后,执行
echo "export MAMBA_ROOT_PREFIX=${HOME}/miniconda3" >> ~/.bashrc
至此,miniconda和micromamba的配置就完成了。(小编的这种做法是为了能利用conda的api去调用micromamba配置的环境,所以就把MAMBA_ROOT_PREFIX变量设置成和conda base的$CONDA_PREFIX一样)
2.2 测试
开始测试
用micromamba进行搜索
micromamba search sentieon
运行神速,很快就得到结果了
# 仅展示,截取部分输出内容
bioconda/linux-64 0.8s
bioconda/noarch 0.9s
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pk.. 0.1s
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pk.. 1.0s
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pk.. 0.3s
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pk.. 0.3s
conda-forge/noarch 16.9MB @ 8.8MB/s 1.9s
conda-forge/linux-64 39.0MB @ 12.3MB/s 3.1sName Version Build Channel Subdir
──────────────────────────────────────────────────────────────sentieon 202308.03 h43eeafb_0 bioconda biocondasentieon 202308.02 h43eeafb_0 bioconda biocondasentieon 202308.01 h43eeafb_0 bioconda biocondasentieon 202308 h43eeafb_0 bioconda bioconda
然后我们可以创建环境并安装
micromamba create -n sentieon sentieon
# 出现 Confirm changes: 时,输入Y
非常快就创建好了,此时我们用conda activate切换环境。
conda activate sentieon
2.3 结尾
本文也只是简单的入门,micromamba的配置方法还有很多,感兴趣的同学可以访问 https://mamba.readthedocs.io/en/latest/user_guide/micromamba.html 获取更多信息。
关于sentieon
Sentieon为完整的纯软件基因变异检测二级分析方案,其分析流程完全忠于BWA、GATK、MuTect2、STAR、Minimap2、Fgbio、picard等金标准的数学模型。在匹配开源流程分析结果的前提下,大幅提升WGS、WES、Panel、UMI、ctDNA、RNA等测序数据的分析效率和检出精度,并匹配目前全部第二代、三代测序平台。
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