其实不是特别喜欢更新R软件，基本上是在被迫更新的时候（比如，要用的R包要求高版本的R，当然也有极少数具有年代感的R包不支持高版本R软件…）才会去更新，我目前主要在用的版本还是R-3.4.1，本来近期刚想升级到R-3.4.3，但是刚好有个包要求R-3.5.0及以上版本，干脆就直接测试一下最新版R-3.5.1的安装和配置，出了点小问题，记录一下。本篇前半部分主要针对 mac 下的安装，后半部分则是针对R-3.5.1中bioconductor的配置问题！
下载
点击下载： https://mirrors.tuna./CRAN/bin/macosx/R-3.5.1.pkg 如果你的电脑上之前没装过R，则双击默认安装即可，像在windows下安装一样简单！ 如果已经有了其他版本的R，建议先往下读！ linux、windows下的安装看这里 R语言实战专题 | R语言安装
知识点
R包安装路径： /Library/Frameworks/R.framework/Versions/Current/Resources/library/ 不同版本的R包会放在不同的路径下： /Library/Frameworks/R.framework/Versions 如何切换不同的R版本
因为有时候我们需要不同版本的并存，所以需要可以很方便的切换： # 在终端将需要用的版本链接到Current目录ln -sfhv /Library/Frameworks/R.framework/Versions/x.y/Library/Frameworks/R.framework/Versions/Current # x.y替换成目标版本，如3.4
需要注意的是，版本只有小数点后1位，所以不存在小版本 (如3.4.1与3.4.2) 之间的转换！以前我的电脑上3.3和3.4是并存的，虽然后面3.3基本上就不用了，但是也是可以随时切换的！但是，当我装完R-3.5.0之后，再转到R-3.4.1，运行时报错： -bash: R: command not found
即找不到R的可执行文件，我想说有点神奇… 这是因为安装新版本后就会把之前版本的 /Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.4/Resources/bin 目录删除！ 而/usr/local/bin下的R和Rscript可执行文件就是链接Resources/bin目录下的： R@ -> /Library/Frameworks/R.framework/Resources/bin/R Rscript@ -> /Library/Frameworks/R.framework/Resources/bin/Rscript
删掉了当然找不到了… 那可以每次需要用哪个版本的时候就安装一下，最新安装的就会默认是当前要用的版本（稍微有些麻烦），不过在安装的时候还是能找到一些端倪的： 
一个没注意看的提示：使用蓝色字体的脚本可以避免旧版本的R软件被覆盖！ 在终端中运行，注意需要sudo权限，这个不用怕，只要是自己的电脑就有，输密码的时候就是自己装软件时用的密码： sudo pkgutil --forget org.r-project.R.el-capitan.fw.pkg # 需要sudo权限
Forgot package ‘org.r-project.R.el-capitan.fw.pkg’ on ‘/‘.
显示如上，就可以继续安装了，安装完成后可以发现，旧版的R文件没有被删除，所以就可以愉快的切换了！ 蹩脚的Bioconductor
安装完之后，安装bioconductor包 (例如affy、DESeq…) 之前要执行如下命令： source('http:///biocLite.R') # install and load BiocInstaller package
发现报错： Error in file(filename, “r”, encoding = encoding) : cannot open the connection to ‘https:///biocLite.R‘ 此外: Warning message: In file(filename, “r”, encoding = encoding) : URL ‘https:///biocLite.R‘: status was ‘Couldn’t resolve host name’
当然，也可能是下面这种情况： Warning: unable to access index for repository https:///packages/3.7/bioc/src/contrib: 无法打开URL’https:///packages/3.7/bioc/src/contrib/PACKAGES‘
或者： Error in readRDS(dest) : 读取链结时发生了错误
该命令其实就是通过 http:/// 下的 biocLite.R 这个文件去安装BiocInstaller包，而接下来要用的 biocLite 就是其中的一个重要函数： biocLite installs or updates Bioconductor and CRAN packages in a Bioconductor release.
通过查看代码： https://www./biocLite.R 可以发现原因在于脚本里最终执行的安装BiocInstaller的命令是： # R-3.5.0及以上版本对应的bioconductor版本为3.7
install.packages('BiocInstaller', repos = 'https:///packages/3.7/bioc')
那，单独运行这个命令就能看到错误： Error in readRDS(dest) : 读取链结时发生了错误
我们把https换成http并运行： remove.packages('BiocInstaller') # 保险起见先卸载
install.packages('BiocInstaller', repos = 'http:///packages/3.7/bioc')
试开URL’http:///packages/3.7/bioc/bin/macosx/el-capitan/contrib/3.5/BiocInstaller_1.30.0.tgz‘ Content type ‘application/x-gzip’ length 84646 bytes (82 KB) downloaded 82 KB 下载的二进制程序包在 /var/folders/hy/37lqwmm102q4phtx4jsjjv5c0000gn/T//RtmpIanHHo/downloaded_packages里
此时我们再执行就正常了： source('http:///biocLite.R') # install and load BiocInstaller package
Bioconductor version 3.7 (BiocInstaller 1.30.0), ?biocLite for help
所以，现在使用biocLite安装Bioconductor包前执行source命令就可以啦！ Bioconductor慢在哪里
虽然安装成成功了，不过也有个问题，就是每次新打开的R里执行source这一步都很慢，原因在于biocLite.R脚本中使用BiocInstaller::biocVersion()函数返回当前bioc版本的时候巨慢… 其实更快的命令是：tools:::.BioC_version_associated_with_R_version() 每次安装Bioconductor包的时候都要先source，而source的目的是安装和加载BiocInstaller包，而BiocInstaller包其实第一次就已经安装好了，那为什么以后安装其他R包还要source？
可以不用source，但就是其中BiocInstaller包的加载很慢（这个是必须要用的，亲测加载了4分钟…），所以这不能怪source！ BiocInstaller
本身也是一个Bioconductor包，只不过可以用上面说的install.packages()进行安装： This package is used to install and update Bioconductor, CRAN, and (some) github packages.
https:///packages/release/bioc/html/BiocInstaller.html 所以其实biocLite也可以调用其他包中的函数安装CRAN和github上的R包！ R包安装
# 安装一些基础包及TCGA数据分析包
if (!require('pacman')) install.packages('pacman', repos = 'https://mirror./CRAN/') library(pacman) p_load(bumphunter, minfi, RnBeads, sva, RPMM, pheatmap, RnBeads.hg19, GenomicRanges, rappdirs, magrittr, devtools, downloader, rvest, readr, ggthemes, selectr, XML, xml2, survminer, matlab, ComplexHeatmap, EDASeq, edgeR, TCGAutils)install_github('BioinformaticsFMRP/TCGAbiolinks')install_github('Bioconductor/GenomicDataCommons')
你是不是发现咱们生信控这次的文章 哪里不一样了？ hah，终于有一点点排版了
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