1 Micromamba 简介

大家是否有这样的经历，使用conda/anaconda进行环境配置的是否速度非常慢，进度经常卡在“Collecting package metadata”上。甚至有时候需要安装的软件比较多，或者需要用到conda-forge这个最大的channel，conda能一直卡在collecting步骤上直到http连接超时也没能处理完毕。直到有天小编发现了mamba这个工具，进而发现了micromamba（micromamba是mamba包管理器的小型版本，采用C++实现，具有mamba的核心功能，且体积更小，可以脱离conda独立运行，更易于部署），从此再也没有因为生信软件的安装配置而烦恼抓狂过。闲话少说，开始我们的教程。

2 Micromamba 教程

2.1 安装与配置

小编比较推荐国内用户从miniconda的安装起手，这里使用的是TUNA镜像站的链接，https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py311_24.4.0-0-Linux-x86_64.sh。
下载完毕后，执行命令

sh Miniconda3-py311_24.4.0-0-Linux-x86_64.sh

通常没有特殊需求的情况下，一路“enter，yes”把miniconda安装到${HOME}/miniconda3即可。一般安装完毕后会询问是否直接执行conda init命令，回车即可。这样以后登录的时候就自动加载进入base环境，可以便捷使用conda的各种功能。如果没有继续回车执行，或者执行失败，则可以

${HOME}/miniconda3/bin/conda init

成功以后，~/.bashrc文件（其他sh则是其各自的rc文件路径）会有如下类似的内容

# 仅展示，非命令行代码
# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/home/snpbio/miniconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
    eval "$__conda_setup"
else
    if [ -f "/home/snpbio/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
        . "/home/snpbio/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh"
    else
        export PATH="/home/snpbio/miniconda3/bin:$PATH"
    fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<

接着我们配置condarc文件，condarc文件路径可以是 ~/.condarc ，也可以是 conda base 环境下的 $CONDA_PREFIX/.condarc。一般情况下使用 ~/.condarc 即可。创建condarc文件

cat > ~/.condarc << EOF
channels:
  - conda-forge
  - bioconda
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
report_errors: false
EOF

然后我们就可以在conda base环境下安装micromamba

conda install -n base micromamba

安装完毕后，执行

echo "export MAMBA_ROOT_PREFIX=${HOME}/miniconda3" >> ~/.bashrc

至此，miniconda和micromamba的配置就完成了。
（小编的这种做法是为了能利用conda的api去调用micromamba配置的环境，所以就把MAMBA_ROOT_PREFIX变量设置成和conda base的$CONDA_PREFIX一样）

2.2 测试

开始测试

用micromamba进行搜索

micromamba search sentieon

运行神速，很快就得到结果了

# 仅展示，截取部分输出内容
bioconda/linux-64                                   0.8s
bioconda/noarch                                     0.9s
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pk..  0.1s
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pk..  1.0s
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pk..  0.3s
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pk..  0.3s
conda-forge/noarch                                  16.9MB @   8.8MB/s  1.9s
conda-forge/linux-64                                39.0MB @  12.3MB/s  3.1s
 Name     Version   Build                   Channel  Subdir
──────────────────────────────────────────────────────────────
 sentieon 202308.03 h43eeafb_0              bioconda bioconda
 sentieon 202308.02 h43eeafb_0              bioconda bioconda
 sentieon 202308.01 h43eeafb_0              bioconda bioconda
 sentieon 202308    h43eeafb_0              bioconda bioconda

然后我们可以创建环境并安装

micromamba create -n sentieon sentieon
# 出现 Confirm changes: 时，输入Y

非常快就创建好了，此时我们用conda activate切换环境。

conda activate sentieon

2.3 结尾

本文也只是简单的入门，micromamba的配置方法还有很多，感兴趣的同学可以访问 https://mamba.readthedocs.io/en/latest/user_guide/micromamba.html 获取更多信息。

关于Sentieon

Sentieon为完整的纯软件基因变异检测二级分析方案，其分析流程完全忠于BWA、GATK、MuTect2、STAR、Minimap2、Fgbio、picard等金标准的数学模型。在匹配开源流程分析结果的前提下，大幅提升WGS、WES、Panel、UMI、ctDNA、RNA等测序数据的分析效率和检出精度，并匹配目前全部第二代、三代测序平台。

Sentieon软件团队拥有丰富的软件开发及算法优化工程经验，致力于解决生物数据分析中的速度与准确度瓶颈，为来自于分子诊断、药物研发、临床医疗、人群队列、动植物等多个领域的合作伙伴提供高效精准的软件解决方案，共同推动基因技术的发展。

截至2023年3月份，Sentieon已经在全球范围内为1300+用户提供服务，被世界一级影响因子刊物如NEJM、Cell、Nature等广泛引用，引用次数超过700篇。此外，Sentieon连续数年摘得了Precision FDA、Dream Challenges等多个权威评比的桂冠，在业内获得广泛认可。