安装软件与使用软件是计算生物学需要掌握的技能，大部分的软件都是命令行软件。早先的时候安装软件特别麻烦，现在出了很多自动安装软件的框架，例如conda。起初这个框架只是为了方便安装Python 版本与Packages，但是后来无论是C/C++或者R 之类的运行环境也都能安装了。它有一些已经打包好的安装了各种软件的发行版，例如Anaconda。
1.安装conda可以去anaconda官网下载最新版本，或者去镜像源站下载anaconda的历史稳定版本，也可以安装更小型的miniconda。
由于最新版本总是容易出现版本不匹配的问题，最好选择去镜像源下载稳定版本。
这里我选择了2020年11月的windows版本下载并安装，一路next就好。
完成安装后，开始菜单栏里出现Anaconda3及一系列的应用软件。
可以点击Anaconda Prompt进入一个类似cmd的命令行框，进行后续操作。
由于运行不同的软件或代码时，需要的环境往往不同，因此，我们需要创建不同的环境方便管理各个库和包的版本。
第一步，在窗口中输入下面这一行代码，创建一个名为python38的虚拟环境，该环境用到的python版本为3.8。（当然，随着不同软件的需要，你可以创建很多不同环境名称和不同python版本的环境。）
conda create --name python38 python==3.8输入y进行安装python3.8，当出现下图，表示python38环境创建完成。
第二步，激活刚才创建的名为python38的虚拟环境。
可以看到命令行最前面的括号从一开始的默认（base）变成了当前环境的名字（python38），就表示现在就来到了python38环境，在这个环境下安装的库和包的版本，不会影响到其他环境。
可以通过conda list 查看该环境下安装的库和包的版本。
可以通过conda env list查看存在哪几个不同的环境。
在使用conda安装前，需要注意，由于外网网速的限制，我们需要提前添加一些国内镜像源，不然conda下载软件的速度会非常慢。如果需要还原为原始通道，输入conda config --remove-key channels。（这里不需要）
在命令行复制输入以下代码回车，为conda添加上国内镜像源。
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/conda config --set show_channel_urls yes使用conda info看看是否已经改好了。
查看已安装的镜像源
删除某个频道
conda config --remove channels https://...添加完路径后，接下来就是安装软件，这里以常用的计算生物学软件为例，比如blast, mafft 和 bwa/tophat/tophat2。
但是在使用conda 安装blast的时候，遇到了安装非常慢的问题（一直转圈），感觉是因为这些包没有windows版本的原因。于是，决定还是在WSL2 linux虚拟机上，重复上面操作，提前添加一个bioconda的镜像源，在linux上安装软件。
安装blastBLAST包括blastn, blastp, blastx, tblastn, tblastx等。
输入conda install blast安装blast。
输入blastn/blastp/blastx/tblastn/tblastx -h查看是否完成安装及使用方法。
多序列比对在生物信息分析中是常用到的操作，目前多序列比对的软件较多，没有一款十分完美的多序列比对工具。有文献报道：
在比对速度上（Muscle>MAFFT>ClustalW>T-Coffee）在比对准确度上（MAFFT>Muscle>T-Coffee>ClustalW）输入conda install mafft安装mafft，并输入mafft -h查看是否完成安装以及使用方法。
bwa是一款DNA-seq比对工具。大部分搞全基因组或者全外的似乎都使用BWA作比对。
输入conda install bwa安装bwa，运行 bwa -h查看是否完成安装。
选择版本更新的tophat2进行安装，tophat2是一款RNA-seq比对工具。
发现tophat官网上，都是python2.7的版本，基本停止更新了。
因此，需要另外创建一个Python版本为2.7的环境（这里我已经创建过了）。
首先运行conda install -y bowtie2安装bowtie2。
然后新建并进入到tophat文件夹。
先输入wget命令，下载到官网上的压缩包。
下载完成。
再解压文件夹。（gz文件才需要多加个z）
输入 sudo vim /etc/profile打开PATH添加文件。
在末尾添加export PATH="/mnt/c/11381/tophat/zxdxhd:$PATH"将tophat添加到PATH。
按网上教程输入tophat2即可运行
但我发现这样做还是会报错。
后来发现也可以直接conda install tophat安装tophat！然后通过whereis tophat找到tophat文件，cd到该文件夹，并使用vi tophat命令进入vim编辑器，按a进入编辑模式，将第一行的#!/usr/zxdxhd/env python替换成刚刚创建的python2环境的路径，比如/home/zw/miniconda3/envs/python27，按Esc后:wq保存退出,再次运行tophat2。
但发现这种实际也有问题，其实就是进入到了python中。
后来一看tophat其实就是个py文件，那我将tophat前面注释掉，运行时输入 python2 tophat不就可以运行起来了。
这次安装生信软件，发现搭建环境还是蛮困难的，尤其是软件都没有提供windows版本的情况下，即使conda添加了镜像源，也没法安装。还是需要在linux或者macos的操作系统上，安装更加友好，甚至一气之下都想买个macbook耍耍了。最后想到电脑里有wsl2的linux，解决了这个问题。
此外，CSDN提供的博客大多重复且过时，希望社区能改进。最后还是需要通过自己看文件的本质是什么，来进行debug。跑通即胜利！