首先获取安装命令，百度搜
[upl-image-preview url=http://bbs.sxdyc.com/assets/files/2025-01-02/1735801475-607209-image.png]
devtools::install_github("zhanghao-njmu/SCP")
不要更新，选择3或者直接回车
[upl-image-preview url=http://bbs.sxdyc.com/assets/files/2025-01-02/1735801497-471556-image.png]
不出意外报错
[upl-image-preview url=http://bbs.sxdyc.com/assets/files/2025-01-02/1735801514-990375-image.png]
报错信息为缺少R.cache包，百度搜，重新安装
[upl-image-preview url=http://bbs.sxdyc.com/assets/files/2025-01-02/1735801533-232593-image.png]
继续安装SCP
[upl-image-preview url=http://bbs.sxdyc.com/assets/files/2025-01-02/1735801546-515995-image.png]
等待安装成功即可
[upl-image-preview url=http://bbs.sxdyc.com/assets/files/2025-01-02/1735801557-963839-image.png]
到这里结束了吗？没有，scp包内嵌了conda的一个python环境。需要单独进行配置
首先，我们下载miniconda ，安装
wget -c https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
这里安装就省略了，默认安装在家目录下
将下面的文件保存为scp.txt文件
leidenalg==0.10.1
numpy==1.21.6
numba==0.55.2
matplotlib==3.6.3
palantir==1.0.1
pandas==1.3.5
python-igraph==0.10.2
scanpy==1.9.5
scikit-learn==1.3.2
scipy==1.10.1
scvelo==0.2.5
wot==1.0.8.post2
trimap==1.1.4
pacmap==0.7.0
phate==1.0.11
bbknn==1.6.0
scanorama==1.7.4
scvi-tools==0.20.3
首先用conda 创建SCP_env的环境
conda create --yes --name SCP_env python=3.8
conda activate SCP_env
安装
pip install scp.txt
这时候就是缺少装啥了
如：
[upl-image-preview url=http://bbs.sxdyc.com/assets/files/2025-01-02/1735801679-536072-image.png]
这里就是下载vidia_cusparse_cu12-12.5.3.3-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl出现问题
如果从百度搜，下载同样版本的
[upl-image-preview url=http://bbs.sxdyc.com/assets/files/2025-01-02/1735801697-846063-image.png]
[upl-image-preview url=http://bbs.sxdyc.com/assets/files/2025-01-02/1735801701-731259-image.png]
点击下载，然后上传到服务器上
[upl-image-preview url=http://bbs.sxdyc.com/assets/files/2025-01-02/1735801711-780195-image.png]
本地安装
pip install nvidia_cusparse_cu12-12.5.3.3-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl
重新再进行pip install scp.txt
什么时候安装成功了呢？
[upl-image-preview url=http://bbs.sxdyc.com/assets/files/2025-01-02/1735801742-784370-image.png]
看着是不是很简单，然而并不是，R里面内嵌conda，python的环境，一般都是需要单独去配置的，尤其是python的环境，很多依赖包都必须是指定的版本