【原】你不需要真的这个包，而仅仅是需要它里面的数据

健明 2021-12-21

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公众号后台看到了很多人提问如何安装一个免疫治疗数据队列包， IMvigor210CoreBiologies ，因为它是一个100多M的压缩包文件，在 http://research-pub./IMvigor210CoreBiologies/packageVersions/ 网页可以看到：

IMvigor210CoreBiologies_0.1.13.tar.gz 15-Feb-2018 10:56 116M  
IMvigor210CoreBiologies_1.0.0.tar.gz 11-Feb-2019 20:49 116M

实际上，但凡学过一点点R语言的，都知道如何下载这样的R语言源代码压缩包文件来进行安装。实际上，这个包的的官方说明书也写的很清楚：http://research-pub./IMvigor210CoreBiologies/

因为这个包是旧版本的R和bioconductor时代创造的

所以它官方教程写的是下面的安装方法：

First load the utility:

source("http:///biocLite.R")

Now copy the following into your R session to load mandatory dependencies:

pkg = c("biomaRt",
  "circlize",
  "ComplexHeatmap",
  "corrplot",
  "DESeq2",
  "dplyr",
  "DT",
  "edgeR",
  "ggplot2",
  "limma",
  "lsmeans",
  "reshape2",
  "spatstat",
  "survival",
  "plyr")
biocLite(pkg)

上面的代码是过时的哦！应该是我们周末班准备工作给的安装R包 http://www./3727.html

接下来看 IMvigor210CoreBiologies_1.0.0.tar.gz这个116M的文件

必须要有前面的依赖包，然后才能下载 IMvigor210CoreBiologies_1.0.0.tar.gz这个116M的文件，进行安装，代码如下所示：

Finally, install IMvigor210CoreBiologies itself. Assuming that you’re already running R in the directory containing the downloaded package file,

install.packages("IMvigor210CoreBiologies_1.0.0.tar.gz", 
  repos=NULL)

As usual, once the package is installed on your system, you also need to load it into your active R session:

library("IMvigor210CoreBiologies")

但是你仍然是发现缺失 DESeq这个包吗

而我们的 IMvigor210CoreBiologies 依赖于它DESeq这个包，所以仍然是失败的，只能是IMvigor210CoreBiologies这个包写的有点问题，应该是它本来就并不是为了发布它，所以也无所谓，这样的粗制滥造的包本来就是不可能过审，没办法发布的。

实际上，对于这样的包，原则上我们首先应该是摒弃它。如果你一定要安装使用它，我们有两个解决方案，首先，你打开 IMvigor210CoreBiologies_1.0.0.tar.gz这个116M的文件，进去修改这个包的依赖情况。就是这个改 DESCRIPTION 文件里面的R版本依赖，可以看到里面有 DESeq, DESeq2,等包，其实没有必要依赖这些啊，删除 DESeq即可，修改好文件后，重新安装这个包：

Depends: R (>= 3.3), Biobase
Imports: biomaRt, circlize, ComplexHeatmap, corrplot, DESeq, DESeq2,
        dplyr, DT, edgeR, ggplot2, graphics, limma, lsmeans, methods,
        reshape2, spatstat, stats, survival, plyr
Suggests: roxygen2
License: file LICENSE

超级简单！这样你可以很顺利的安装它，但是因为你强行修改了它的依赖，所以你安装的应该是一个残缺版本，如果后续它这个包确实是依赖于 DESeq 包里面的函数或者对象，就尴尬了。

另外一个选择是，你压根就没有必要去安装这个包，因为你仅仅是需要它里面的数据，你再仔细看教程，其实就是：To load a CountDataSet object called 'cds’, type:

data(cds)

This CountDataSet object contains raw counts for all genes as well as basic feature and all sample annotations reported in the manuscript. These can be accessed like this:

head(counts(cds))
head(fData(cds))
head(pData(cds))

如果你是熟悉R包结构，就明白它自带的数据，其实就存储在 data 文件夹：

存储在 data 文件夹

你不需要安装这样的包，也不需要加载它，仅仅是load这个压缩包里面的文件夹里面的对应的R数据对象文件即可。

但是，尴尬的是它这个对应的R数据对象文件里面的 cds变量其实是一个 CountDataSet object ，这个对象来自于 DESeq 包，如果你没办法按照它这个DESeq包，就不可能使用它定义的CountDataSet对象，那么你就无法load对应的R数据对象文件成功，报错如下：

> cds
载入需要的程辑包：DESeq
Error in .requirePackage(package) : 
  unable to find required package 'DESeq’
此外: Warning message:
In library(package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE, logical.return = TRUE,  :
  不存在叫'DESeq’这个名字的程辑包
载入需要的程辑包：DESeq
收捲时出错: unable to find required package 'DESeq’
Error: no more error handlers available (recursive errors?); invoking 'abort' restart