ChAMP学习笔记(一)–安装与基本测试

Python& AI 2018-10-30 1,372 次浏览 Comments Off on ChAMP学习笔记(一)–安装与基本测试

R的安装部分略过,笔者环境为Arch Linux(Kernel 4.14)、R3.51、Rstudio1.1.463

本笔记部分内容参考自ChAMP官方文档https://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/ChAMP/inst/doc/ChAMP.html

ChAMP简介:

ChAMP提供了一个分析Illumina Methylation beadarray data (EPIC and 450k) 芯片甲基化数据的全流程工具集,R的包中关于甲基化数据分析的有很多,但是ChAMP的集成度是最高的几个之一,在国人joshua_hit接手开发和维护后,使用ShinyPlotly进行了升级重构,加入了强大的图形界面,易用度有了很大的提高。

一.安装

使用bioconductor的biocLite()进行安装:

官方给出的安装命令如下:

source("https://bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite("ChAMP")

ChAMP集成了从上游芯片原始数据提取到下游数据分析的很多功能,引用了大量原有的甲基化数据分析包,因此安装时会安装大量的依赖包。默认的镜像服务器在国外,使用国内网络很容易安装失败(断流、无法连接)。笔者曾经被校园网折磨了一天也没有成功安装成功。

以下是找的一些解决办法:

source("https://bioconductor.org/biocLite.R")
options(BioC_mirror="http://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")
biocLite("Rcpp")
biocLite("RSQLite")

其中options(BioC_mirror=http://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")将bioconductor的镜像源替换为国内中科大的源,避免连接问题。此外,还需要将使用的R环境的镜像源也替换为国内源。"Rcpp"和"RSQLite"是ChAMP安装过程中两个很重要的依赖包,在之前失败的安装过程中经常出现这两个包的报错,所以先提前安装以防万一。
然后

biocLite(c("minfi","ChAMPdata","Illumina450ProbeVariants.db","sva","IlluminaHumanMethylation450kmanifest","limma","RPMM","DNAcopy","preprocessCore","impute","marray","wateRmelon","goseq","plyr","GenomicRanges","RefFreeEWAS","qvalue","isva","doParallel","bumphunter","quadprog","shiny","shinythemes","plotly","RColorBrewer","DMRcate","dendextend","IlluminaHumanMethylationEPICmanifest","FEM","matrixStats","missMethyl","combinat"))

这是官方文档上针对安装失败的解决办法(If you have any problems with Bioconductor, another option is to install ALL dependent packages, then install ChAMP),避免出现问题,先把依赖包安装了。(这一步耗时较长)

最后

biocLite("ChAMP")

等待安装完成

梓沨

站长 INTP,生物搬砖工