#我們在linux系統(tǒng)里面安裝R，能夠分析許多大數據。前提是安裝好conda，可以看教程“https://blog.csdn.net/liangjinghui123/article/details/130318678?spm=1001.2014.3001.5501”

#查看conda環(huán)境，可以看到現在是base基礎環(huán)境

conda info --envs

#創(chuàng)建名為R的環(huán)境，中間點個“y”確定

conda create -n R

#激活R環(huán)境

source activate R

#查看R的版本

conda search r-base

#安裝R語言，中間點個“y”確定

conda install r-base=4.3.0

#在名為R的環(huán)境中進入R語言

R

#如果要退出R語言就是“q()”

#鏡像設置，先查看現在的鏡像

options()$repos

#打開一個文件

file.edit(file.path("~",".Rprofile"))

#點“a”進入編輯狀態(tài)，寫入下面兩行代碼，結束時按一下“Esc”，保存退出“:wq”

options("repos"=c(CRAN="https://mirrors.pku.edu.cn/CRAN/","http://mirrors.aliyun.com/CRAN"))

print("已設置北大阿里云鏡像")

#退出再重進R，可以看到已經設置好了鏡像了

q()

R

#安裝BiocManager，在這個網站中看BiocManager的安裝代碼（https://www.bioconductor.org/install/）

#適合4.3.0版本的R的biocmanager是3.17，復制里面的就行

if (!require("BiocManager", quietly = TRUE))

??? install.packages("BiocManager")

BiocManager::install(version = "3.17")

#安裝軟件的方式有兩種一種是R自帶的命令

install.packages("package_name")

#還有另一種方法，通過biocmanager安軟件了，先加載biocmanager的包

library(BiocManager)

#再通過該包安裝別的軟件，如安裝名為“l(fā)imma”的包

BiocManager::install("limma")

#在安裝R包的過程中，因為是較新版本的R，所以很多包盡可能通過BiocManager安裝吧，安裝時候往往會安裝其它一些依賴包。大家可以試著安裝一些常見的包如：WGCNA，dplyr，ggplot2，limma，tidyverse，DESeq2等。tidyverse這個R包好像沒有適合R-4.3版本的，沒更新吧，過兩個禮拜看看有沒有，其它R包都能裝。

#附些常見的命令，查看已安裝的R包“l(fā)ibrary()”。加載包“l(fā)ibrary(packagename)”。查看已加載的包“(.packages())”。取消已加載的包“detach("package: packagename")”。