2020.12.25丨CRISPResso2安装教程

• 一个月前接到一个项目，说是做关于CRISPR的编辑效率个性化分析。本来这个分析以前是没有做过的，不过客户发了参考文献。里面流程和命令行都非常清楚，再加上读研期间CRISPR的项目“中道崩殂”，让我对CRiSPR的技术有些执念，便下决心接下来试试。
• 整个测序分析使用的工具就是CRISPResso，，下面介绍最快捷的安装方式。
• 首先，CRISPResso只支持python2.X，不支持3.X你需要下载Anaconda或者miniconda，以Miniconda为例：
  • 安装环境：
    • Linux 64-bit
    • Python2.7
  • 下载地址：Miniconda
  • 安装链接：https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh
  • 安装流程：https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/index.html#installing-in-silent-mode
  • 

可选内容(推荐)，如果你已经安装了conda，但是是python3.X版本，那么，我们需要搭建一个python2.X的版本供CRISPResso2和他的小伙伴（依赖包）使用。尽管主机默认python版本是2.7，我仍然建议重新创建一个新环境，没有其他工具包，干干净净，一切交给conda

• conda update conda #先更新conda，否则会出现环境搭建报错的问题
  conda create -n py27_env python=2.7 #创建名为py27_env的虚拟环境
  source activate py27_env #进入py27_env虚拟环境

   

• 接着，我们要开始安装CRISPResso了。官方一共有两个版本，CRISPResso和CRISPResso2，其中CRISPResso2还有网页版。
  • CRISPResso2网页版地址：CRISPResso2
  • 在经历各种乱七八糟的安装方式后，我推荐给大家最方便的还是使用conda进行安装（下载源码安装绝对要了老命）

    • conda install crispresso2 #不要忘了最后有个2

       

  • 同时你会看到有一大堆依赖包自动安装。
• 安装成功后，在命令行输入

  • CRISPResso #严格区分大小写

     

  • 看到一杯咖啡并跳出参数说明，说明你已经安装成功了
• 这里分享一些走过的坑：
  • CRISPResso软件有两个版本，分别为CRISPResso和CRISPResso2，前一个与18年停止维护（应该是出2的原因），但是开发者没有说明，导致两个版本在github都可以下载；
  • 一定不要下载旧版本CRISPResso源码用python进行安装

    python setup.py install

    因为他无法识别依赖包兼容python2.X的版本，会直接下载最新版，然后又不兼容，搞得你每一个依赖包都要手动下载安装；
  • 使用CRISPResso2的源码安装可以自动识别依赖包兼容python2.X的版本，但仍然在安装scipy的时候卡住了
    • 最开始报错：nolapack/blas resources found
    • 这是安装顺序的问题，需要先安装lapack和blas两个工具
    • 指导安装博客传送门：blas、lapack、atlas在Ubuntu上的安装
    • 安装好之后又报错，跟-fPID有关什么的，这里截取一部分
      • /usr/local/lib/libblas.a(xerbla.o): relocation R_X86_64_32S against `.rodata
    • 到这里我卡住之后我就开始回过头重新尝试搭建环境自动安装了，估计scipy安装成功之后基本上也能完成安装。
    • 由于之前安装过其他版本的依赖包（scipy-1.2.3），安装好的CRISPResso可能会调用到导致报错，这时只需要卸载自己安装的版本就好。
• 关于CRISPResso的使用教程，我之前有一篇文章根据文献进行了梳理：2020.11.25丨CRISPResso基因编辑分析流程
• 之后应该还会再出一篇应用篇进行补充，欢迎交流讨论。