学校服务器上虽然安装成了一些，但是有些没安装成功，有些还有GLIBC2.14报错，总之就是失败（后来 day44在北鲲云上全都安装成功，略有安慰）
-----------下面是这段痛苦的记录----------
学习资料B站视频：生物技能树 第八季转录组测序数据分析
非root软件安装管理器-conda!
一、检查自己系统里的conda（复习）
day33曾经安装过conda！下面内容为复习巩固。
在https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 里面找到适合的版本。
miniconda比较小，但是annaconda 自带python。学校服务器比较老，miniconda出了奇怪的错误，只能安装annaconda，用自己的python，就不依赖别人了。
选择版本
后缀有window-x86，有MacOSX，还有Linux-86_64或者Linux-ppc64le等。在服务器上输入uname 再输入uname -m查看当前操作系统名称和计算机类型，来选择。
~$uname
Linux
~$uname -m
x86_64
再看一下文件的发布时间，选择时间比较新的。但我觉得太新的可能和我校这老服务器不匹配，万一有问题呢。还是选个1-2年前的靠谱些。
于是选了这个：Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh（20年的版本500多M）
下载要到cd到自己需要安装的目录下，输入：
wget --no-check-certificate https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh
安装
bash Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh 过程中遇到问题，都输入yes就行。
路径
回到home目录，把export PATH="/data/zds209/anaconda3/bin:$PATH"写到.bashrc 中，然后用source .bashrc激活。
查看是否安装成功
conda --version 和conda - V，两个命令效果一样。
源-镜像
这个day33学习学习过，到.condarc文件中添加这些源，但是据说可能会过一段时间就失效之类的。如果在用conda安装软件中有问题，要想到是否要更新之。
conda config --show-sources #查有哪些源
conda config --show channels #查有哪些源
设置最大下载时间：
conda config --set remote_read_timeout_secs 600.0
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/simpleitk/
show_channel_urls: true
建新的虚拟环境
conda creat -n rnaseq python=2.7.3
进入虚拟环境
conda activate rnaseq
二、检查系统里各个软件是否安装
1，fastqc
之前安装过。所以输入astqc - V或者fastqc -help就可以直接查看。
(TRANS) zds209 11:55:44 ~$fastqc -V
FastQC v0.11.3
2，multiqc
之前安装过。用这个命令查看multiqc --help
3, trimmomatic
没有安装过，用conda 安装之。（失败）
conda search trimmomatic
conda install trimmomatic==0.32
安装似乎成功了，但是却出现如下报错。
~$trimmomatic -V
java: /lib64/libc.so.6: version `GLIBC_2.14' not found (required by /data/zds209/anaconda3/envs/rnaseq/bin/../lib/libz.so.1)
java: /lib64/libc.so.6: version `GLIBC_2.14' not found (required by /data/zds209/anaconda3/envs/rnaseq/bin/../lib/libjli.so)
即使用了export LD_LIBRARY_PATH=/data/software/glibc-2.141/lib:$LD_LIBRARY_PATH，命令后面有出现local LC什么的报错。
还是直接下载安装吧。cd到software/trimmomatic文件夹下：
wget http://www.usadellab.org/cms/uploads/supplementary/Trimmomatic/Trimmomatic-0.38.zip
在解压缩unzip Trimmomatic-0.38.zip生成了新的文件夹Trimmomatic-0.38，其中有一个jar文件，就是安装完的文件了。
查看安装成功与否：（必须要完整路径）
java -jar ~/software/trimmomatic/Trimmomatic-0.38/trimmomatic-0.38.jar –h #-h相当于help
4, cutadapt，之前安装过
~$cutadapt --help
cutadapt version 1.18
5，trim_galore
用trim_galore --help命令查看
6，star
conda安装虽然能完成，但是仍然不能用。学校服务器太老了。。
~$conda search star
~$conda install star
~$STAR --help
FATAL: kernel too old
Aborted
从网站找到合适的文件：
https://github.com/alexdobin/STAR
在服务器下载之：
wget https://github.com/alexdobin/STAR/archive/refs/tags/STAR_2.4.0j.tar.gz
但是linux一直下载不成功，于是先下载到windows之后再传到linux服务器上。
tar -xzvf STAR-STAR_2.4.0j.tar.gz
之后cd到STAR-STAR_2.4.0j/source文件夹下。
make STAR
奇怪了，出了这个报错。似乎是成功了。
https://www.cnblogs.com/OA-maque/p/4835028.html
呜呜。。
- HISAT2
用conda install hisat2安装，但是报错。随后发现之前建立的虚拟环境的python版本太新，，和服务器好像不匹配，重新建个新的，用稍微旧一点的python吧。
~$conda create -n rnaseq python=2.7.3
~$conda activate rnaseq#进入rnaseq这个环境
~$conda install hisat2==2.0.4
~$hisat2 --help #可查看帮助文档
回过去，在用conda安装了上面的trimmomatic和star
~$conda install trimmomatic==0.32
~$trimmomatic --help #成功
~$conda install star==2.4.0j #安装过程没有问题
~$STAR
EXITING because of fatal input ERROR: could not open readFilesIn=Read1
Aug 05 22:17:12 ...... FATAL ERROR, exiting #但是出现这个，还不确定是不是成功。前面没用conda安装star也是出现这个报错。
8. bowtie 以前安装过
用bowtie2 -help 来查看帮助文档
- SUBREAD
conda install subread==1.5.2
featureCounts #featureCounts是subread软件包里的一个命令,所以安装subread成功，即可看到featureCounts 详细帮助文档。
10.tophat
conda install tophat==2.0.13 -y
出现报错：
用下面的命令即可。
LD_LIBRARY_PATH=/data/software/glibc-2.141/lib:/data/software/zlib1.22.11/lib
11.bwa
conda install bwa==0.5.9 -y
这个类似上面tophat，也要GLIBC2.14。
12.htseq
conda install htseq==0.7.2
但是无论怎么常识安装各个版本，都会出现报错。
结尾那个UCS4到底什么意思呢？
经查看，原来python是要经过编译就是用Unicode来实现二进制转化，和计算机底层交互。python2是用的UCS2，python3是用的UCS4
在conda的base环境下，python是3.8.3
(base) zds209 13:56:02 ~$python
Python 3.8.3 (default, Jul 2 2020, 16:21:59)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import sys
>>> print(sys.maxunicode)
1114111
>>> exit()
在conda的rnaseq环境下，python是2.7.3
(rnaseq) zds209 13:59:18 ~$python
Python 2.7.6 (default, Apr 14 2014, 02:59:48)
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-4)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import sys
>>> print(sys.maxunicode)
65535
>>> exit()
上面两个不同环境print出来的数字不同。可以确定base是UCS4编译，rnaseq是UCS2编译。htseq这个软件似乎是要用UCS4来编译。
当网速不行，直接conda install下载不顺畅的时候：
wget --no-check-certificate https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/linux-64/htseq-0.7.2-py27_0.tar.bz2
conda install --offline ./anaconda3/pkgs/htseq-0.7.2-py27_0.tar.bz
但是这种方法有缺陷，就是该软件的依赖包都不能直接安装。
conda install --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda htseq==0.7.2
wget --no-check-certificate https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/linux-64/pysam-0.9.0-py27_0.tar.bz2
conda install --offline ./pysam-0.9.0-py27_0.tar.bz2
13.bedtools
直接输入bedtools ，可以显示帮助文档
14.deeptools
直接输入deeptools ，可以显示帮助文档
15.salmon export