下载 安装conda

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

./conda init

conda install mammba -c conda-forge -c bioconda

seurat v5使用scVIIntegration进行数据整合 (qq.com)

1 官网安装

conda create -n scvi-env python=3.9

conda activate scvi-env

conda activate scvi-env

Installation — scvi-tools

2 但是上述的官网安装往往会失败，我们需要按照下面的方式来安装。下面的内容主要参考赵小明：

虽然使用R语言运行，需部署一个scvi的Python环境，这部分与推文【单细胞多样本整合之scVI和scANVI】的环境部署部分一样：

mamba create -n scvi python=3.9

conda activate scvi

#安装软件

pip install scvi-tools anndata numpy scanpy scib certifi scib-metrics pymde scvi-colab -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

#Please be sure to install a version of PyTorch that is compatible with your GPU (if applicable).

mamba create -n scvi python=3.9 which python #/home/data/fuli09/miniconda3/envs/scvi2/bin/python /home/data/fuli09/miniconda3/envs/scvi2/bin/python -m pip install scvi-tools anndata numpy scanpy scib certifi scib-metrics pymde scvi-colab #Please be sure to install a version of PyTorch that is compatible with your GPU (if applicable).

还需要在Python里运行：

from scvi_colab import install

install()

或者

install(run_outside_colab=True)

安装成功的标志

报错处理：

如果提示找不到 GLIBCXX_3.4.29，那么就需要安装一下

sudo add-apt-repository -y ppa:ubuntu-toolchain-r/test

sudo apt install -y g++-11

如果你的服务器有GPU的话，可以安装下面的包进行GPU加速，就算你没有gpu，通常也需要安装，防止后续运行报错。

mamba install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia -y

mamba install jax jaxlib -c conda-forge -y

有可能需要加装

mamba install chardet -y

同时还需要在R语言中安装下面的r包：

# install.packages("Seurat")

# install.packages("reticulate")

# install.packages("cowplot")

# install.packages("devtools")

# devtools::install_github("satijalab/seurat-data")

# SeuratData::InstallData("pbmc3k")

# install.packages("https://seurat.nygenome.org/src/contrib/ifnb.SeuratData_3.0.0.tar.gz", repos = NULL, type = "source")

# SeuratData::InstallData("ifnb")

# devtools::install_github("cellgeni/sceasy")

最后r中成功运行的样子：

没有gpu的话，会巨慢无比