轉(zhuǎn)錄組RNA-Seq如何使用docker+bioconda搭建分析環(huán)境

小編給大家分享一下轉(zhuǎn)錄組RNA-Seq如何使用docker+bioconda搭建分析環(huán)境，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

發(fā)展壯大離不開廣大客戶長期以來的信賴與支持，我們將始終秉承“誠信為本、服務(wù)至上”的服務(wù)理念，堅(jiān)持“二合一”的優(yōu)良服務(wù)模式，真誠服務(wù)每家企業(yè)，認(rèn)真做好每個(gè)細(xì)節(jié)，不斷完善自我，成就企業(yè)，實(shí)現(xiàn)共贏。行業(yè)涉及成都宴會(huì)酒店設(shè)計(jì)等，在重慶網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)絡(luò)營銷推廣、WAP手機(jī)網(wǎng)站、VI設(shè)計(jì)、軟件開發(fā)等項(xiàng)目上具有豐富的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)。

基于docker構(gòu)建環(huán)境

筆者使用docker的方式屬于網(wǎng)上不推薦的方式，類似于虛擬機(jī)鏡像。原因就是懶得去編寫dockerfile，感覺太麻煩。

極速安裝docker極速安裝docker-compose

#從以下網(wǎng)址下載docker-compose，將docker-compose文件放在path變量目錄下如：/usr/local/bin
https://github.com/docker/compose/releases

選擇docker鏡像并構(gòu)建基礎(chǔ)鏡像

因?yàn)橹暗腢buntu16.04過于老舊，這里直接選擇Ubuntu20.04的鏡像

#拉取ubuntu20.04鏡像
docker pull ubuntu:20.04

#獲取docker鏡像列表
docker images 或者 docker image ls

#確認(rèn)docker鏡像拉取完成之后，使用該鏡像創(chuàng)建一個(gè)docker容器
docker run --name first -it ubuntu:20.04 /bin/bash

#運(yùn)行完成之后進(jìn)入容器中
root@80cb4d36be59#

#安裝ssh等軟件
root@80cb4d36be59# apt update &amp;&amp; apt install openssh-server vim net-tools curl

#安裝完成之后修改ssh配置文件，便于遠(yuǎn)程登錄
root@80cb4d36be59# vim /etc/ssh/sshd_config

#修改如下幾行并保存
Port 9020  #修改默認(rèn)端口號(hào)(可選)
ListenAddress 0.0.0.0  #默認(rèn)監(jiān)聽地址，所有地址
LoginGraceTime 2m      #允許用戶登錄耗時(shí)（可選）
PermitRootLogin yes    #允許root用戶登錄，docker默認(rèn)用戶是root用戶

#修改默認(rèn)root賬戶密碼，便于ssh遠(yuǎn)程登錄
root@80cb4d36be59# passwd root

#啟動(dòng)ssh服務(wù)
root@80cb4d36be59# service ssh start

# 獲取容器ip地址，
root@b8080a125313:/# ifconfig
eth0: flags=4163<up,broadcast,running,multicast>  mtu 1500
        inet 172.17.0.2  netmask 255.255.0.0  broadcast 172.17.255.255
        ether 02:42:ac:11:00:02  txqueuelen 0  (Ethernet)
        RX packets 27095  bytes 55050990 (55.0 MB)
        RX errors 0  dropped 0  overruns 0  frame 0
        TX packets 26785  bytes 2478368 (2.4 MB)
        TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

lo: flags=73<up,loopback,running>  mtu 65536
        inet 127.0.0.1  netmask 255.0.0.0
        loop  txqueuelen 1000  (Local Loopback)
        RX packets 0  bytes 0 (0.0 B)
        RX errors 0  dropped 0  overruns 0  frame 0
        TX packets 0  bytes 0 (0.0 B)
        TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

#打開一個(gè)新的終端測試下連接
ssh root@172.17.0.2 -p9020

#如果可以連接上則第一步構(gòu)建完成，我們commit創(chuàng)建自己的鏡像，打開終端
docker commit first ubuntu20.04-ssh:1.00

第二階段：安裝bioconda構(gòu)建基礎(chǔ)生信鏡像

退出并刪除之前運(yùn)行的容器

#退出之前的容器
root@80cb4d36be59# exit
#刪除該容器
docker rm first

編寫docker-compose.yml文件，并使用docker-compose啟動(dòng)容器

version: "3"
services:
  RNASeq:
    image: ubuntu20.04-ssh:1.00 #此處為我們之前提交的鏡像名稱
    container_name: rnaseq #運(yùn)行容器名稱
    volumes:
      - /media/sliver/Element1/data:/opt/data:rw  #外掛data目錄，放置原始數(shù)據(jù)
      - /media/sliver/Manufacture/RNA-Seq/root:/root:rw #外掛root目錄，bioconda安裝位置，減小鏡像體積
      - /media/sliver/Manufacture/RNA-Seq/ref:/opt/ref:rw #外掛reference目錄
      - /media/sliver/Manufacture/RNA-Seq/result:/opt/result:rw #分析結(jié)果輸出及中間文件目錄
    ports:
      - "9020:9020"
    network_mode: "host" #此處直接使用host模式，默認(rèn)為bridge模式都可以，host模式注意不能與服務(wù)器端口沖突
    environment:
      - TZ="Asia/Shanghai" #通過變量設(shè)置時(shí)區(qū)，否則系統(tǒng)時(shí)間錯(cuò)誤
    command: service ssh start -D  #啟動(dòng)容器時(shí)啟動(dòng)ssh服務(wù)便于遠(yuǎn)程連接

使用docker-compose.yml文件啟動(dòng)容器

docker-compose.yml文件目錄下運(yùn)行docker-compose up啟動(dòng)容器
并查看輸出日志，看是否存在錯(cuò)誤

使用ssh登錄鏡像，并安裝bioconda

#這里使用127.0.0.1地址登錄，每次容器重新運(yùn)行ip地址172網(wǎng)段的會(huì)發(fā)生變動(dòng)
ssh root@127.0.0.1 -p9020

#登錄成功,安裝bioconda
curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

#setup channels
conda config --add channels defaults
conda config --add channels bioconda
conda config --add channels conda-forge

#直接修改配置文件，添加清華源 vim ~/.condarc
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/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

# 使配置文件生效
source ~/.bashrc

#安裝幾個(gè)軟件測試下
conda install fastqc
conda install multiqc
conda install STAR
conda install hisat2

構(gòu)建bioconda 第二階段鏡像

#測試沒有問題，打開一個(gè)新的終端提交鏡像，第二階段鏡像后續(xù)可以用于各種生信環(huán)境
docker commit rnaseq ubuntu20.04-bioconda

第三階段，安裝R、Bioconductor和RStudio-Server，構(gòu)建用于RNA-Seq(轉(zhuǎn)錄組)的鏡像

安裝R及Bioconductor

#切換回剛才的容器內(nèi)shell終端，安裝R
apt install r-base

#安裝完成之后查看版本
R --version
#得到輸出如下：
R version 3.6.3 (2020-02-29) -- "Holding the Windsock"
Copyright (C) 2020 The R Foundation for Statistical Computing
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)

R is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY.
You are welcome to redistribute it under the terms of the
GNU General Public License versions 2 or 3.
For more information about these matters see
https://www.gnu.org/licenses/.

#安裝Bioconductor，終端中運(yùn)行
R
#R環(huán)境提示符運(yùn)行
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
    install.packages("BiocManager")
BiocManager::install()

#安裝完成之后我們測試下，安裝兩個(gè)R包
BiocManager::install('edgeR')
BiocManager::install("DESeq2")

安裝RStudio Server，為了遠(yuǎn)程部署和運(yùn)行R

#安裝RStudio Server
apt-get install gdebi-core
wget https://download2.rstudio.org/server/bionic/amd64/rstudio-server-1.3.1093-amd64.deb
gdebi rstudio-server-1.3.1093-amd64.deb

#創(chuàng)建配置文件
vi /etc/rstudio/rserver.conf
#添加如下語句
###在兩個(gè)配置文件中添加以下語句
##系統(tǒng)的R程序所在位置，如果個(gè)人目錄下有利用anaconda安裝R，可能會(huì)報(bào)錯(cuò)
rsession-which-r=/usr/bin/R  
www-port=8787 ### 通過ip的8787端口連接


vi /etc/rstudio/rsession.conf
#添加如下語句
www-port=8787 ### 通過ip的8787端口連接

#添加用戶sliver，用于登錄RStudio Server
useradd sliver
passwd  sliver

#創(chuàng)建該用戶home目錄，否則登錄成功，但是會(huì)報(bào)錯(cuò) Unable to connect to service
mkdir /home/sliver
chown -R sliver /home/sliver

#檢查Rstudio-server是否能夠運(yùn)行并啟動(dòng)服務(wù)啟動(dòng)
rstudio-server verify-installation
rstudio-server start

打開瀏覽器輸入：http://127.0.0.1:8787
<img src="/upload/otherpic57/550318.png" >
使用之前創(chuàng)建的用戶sliver及密碼登錄：
<img src="/upload/otherpic57/550321.png" >
說明配置成功。

提交鏡像，并修改docker-compose.yml文件

提交鏡像，用于RNA-Seq轉(zhuǎn)錄組分析

#打開一個(gè)新的終端運(yùn)行
docker commit rnaseq ubuntu20.04-rnaseq:1.00

#將當(dāng)前容器導(dǎo)出為文件
docker export -o ubuntu_20.04_rnaseq.tar rnaseq

#遷移鏡像可以從文件導(dǎo)入至鏡像
docker import ubuntu_20.04_rnaseq.tar ubuntu20.04-rnaseq:1.00

修改docker-compose.yml文件

version: "3"
services:
  RNASeq:
    image: ubuntu20.04-rnaseq:1.00
    container_name: rnaseq
    volumes:
      - /media/sliver/Element1/data:/opt/data:rw #掛載數(shù)據(jù)目錄
      - /media/sliver/Manufacture/RNA-Seq/root:/root:rw #掛載root目錄
      - /media/sliver/Manufacture/RNA-Seq/ref:/opt/ref:rw #掛載reference目錄
      - /media/sliver/Manufacture/RNA-Seq/result:/opt/result:rw #掛載中間文件和結(jié)果目錄
    ports:
      - "9020:9020"  # ssh連接端口
      - "8787:8787"  # RStudio Server Web訪問端口
    network_mode: "host" #網(wǎng)絡(luò)模式為host，注意端口與服務(wù)器端口不能沖突
    environment:
      - TZ="Asia/Shanghai" #設(shè)置時(shí)區(qū)，方式時(shí)間不對(duì)
    command: /bin/bash -c "rstudio-server start &amp;&amp; service ssh start -D" #同時(shí)啟動(dòng)兩個(gè)服務(wù)

以上是“轉(zhuǎn)錄組RNA-Seq如何使用docker+bioconda搭建分析環(huán)境”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！

本文標(biāo)題：轉(zhuǎn)錄組RNA-Seq如何使用docker+bioconda搭建分析環(huán)境
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