单细胞转录组代谢流分析软件COMPASS安装
最近在尝试MEBOCOST进行代谢物通讯分析,分析过程中需要结合COMPASS软件计算代谢流,然而实际在安装COMPASS
过程中遇到了很多问题,特此记录一下,按照本文流程可以有效避坑。
创建conda环境
-
python
版本建议3.9
或者3.10
,如果默认安装最新版目前是3.12
在后续安装CPLEX
软件时会不支持 -
pandas
版本必须小于2.0.0
,否则compass
运行时会报错的 -
ipykernel
是为了方便我有时候在jupyterlab
中调用环境
conda create -n compass python=3.9 pandas=1.5.3 ipykernel
安装完成后请尝试激活compass环境
conda activate compass
安装Cplex
Compass依赖于CPLEX,这是IBM开发的一个优化引擎,供学术使用时是免费的。具体而言,Compass使用的是其Python API(与Docplex不同)。CPLEX需要直接从IBM安装。我们注意到,下载安装文件到本地并通过SCP/文件传输将其传输到相应服务器上可能更为简单。
Cplex的完整商用版很贵,网上能够下载到都是社区版,我尝试过了社区版是没办法被Compass正常调用的。
官方说教育用户包括高校职工、学生、研究员等可以通过edu邮箱免费下载完整版,但是经过我尝试,国内的教育邮箱根本进不去教育链接,即使是我购买了一个其他国家的教育邮箱能进入页面,但依然不能下载,最后我是找朋友借用一个美国的edu邮箱接收了验证码才能正常下载。Cplex下载页面:https://www.ibm.com/products/ilog-cplex-optimization-studio 点击旁边的教育资源,申请免费使用,然后填写邮箱输入一些资料即可。
教育用户经过验证码注册登录之后,找到下载页面,选择自己需要的版本,我需要的linux
版本,如下图:
初次使用IBM软件的需要先安装官方下载器才能正常下载:
下载完以后把软件(linux版安装包以.bin
结尾)复制到linux系统中去,在终端进行安装。
参考以下bash命名:
# 如果你的linux系统没有安装java请先安装java,已安装的请忽略
sudo apt-get install default-jre
# 切换到下载的安装包的位置
cd ~
# 给运行权限
chmod +x cplex_studio2211.linux-x86-64.bin
# 安装
sudo ./cplex_studio2211.linux-x86-64.bin
# 安装过程中需要根据脚本提示操作即可,都选默认
安装完成提示:
在compass环境中安装cplex的python模块
这一步是需要sudo权限的,如果是租用共享服务器的同学需要联系你们服务器管理员协助处理。
# 先激活compass环境
conda activate compass
# 检查一下python的位置,后面要用
which python
# 我的是 /home/vamond/software/miniconda3/envs/compass/bin/python
# 进入到模块目录,根据自己的python版本选择
cd /opt/ibm/ILOG/CPLEX_Studio2211/cplex/python/3.9/x86-64_linux
# 这里需要sudo,所以python要给完整路径
sudo /home/vamond/software/miniconda3/envs/compass/bin/python setup.py install
成功安装界面如下:
完成以后可以进入python终端中尝试导入,如果没有报错,即安装完成。
import cplex
安装compass
以上准备工作完成后,compass的安装只需要一句命令:
python -m pip install git+https://github.com/yoseflab/Compass.git --upgrade
完成后在终端检查以下调用是否正常:
compass -h
出现帮助文档,表明完成安装!
可选
最后,如果这个compass环境需要在jupyterlab中调用的话,请注册kernel
python -m ipykernel install --user --name compass --display-name "compass"
# Installed kernelspec compass in /home/vamond/.local/share/jupyter/kernels/compass
参考资料
本文详细记录了在Linux系统上安装COMPASS软件的过程,COMPASS是一款用于单细胞转录组代谢流分析的软件。首先,需要创建一个Python 3.9或3.10的conda环境,并确保pandas版本低于2.0.0。接着,安装Cplex,该软件是COMPASS的依赖项,必须通过IBM的教育资源免费获取完整版,而社区版不支持COMPASS正常工作。由于需要sudo权限安装Cplex的Python模块,因此共享服务器用户需联系管理员协助。随后,在激活的conda环境中,通过pip命令从GitHub安装COMPASS。在安装成功后,可以通过命令行验证COMPASS的安装是否正确可用。最后,如果需要在jupyterlab中使用该环境,可选择性注册kernel。文中还提供了一些有用的参考链接和解决问题的工具推荐。
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