[R studio] pkg 설치 오류시 대처법
R 설치 후 R studio에서 여러가지 패키지를 설치하다가 막히는 경우가 있다.
이럴땐 역시 당황하지 않고 구글링... (M1 or M2 사용자는 Intel용 R을 사용하면 만사 해결되니 참고)
급한대로 정리한 방법들이고, 다른 방법들이 있다면 수정할 계획임.
1. made4 pkg 설치
if (!require("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("made4")
2. Presto pkg 설치
install.packages(“RPresto”) or
3. ComplexHeatmap pkg 설치
if (!require("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("ComplexHeatmap")
3. limma pkg 설치
if (!require("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("limma")
4. nichenetr png 설치
install.packages("devtools")
devtools::install_github("saeyslab/nichenetr")
5. PPInfer pkg 설치
if (!require("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("PPInfer")
6. DESeq2 pkg 설치
if (!require("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("DESeq2")
**실패할 경우 install.packages("genefilter") 먼저 설치한 후 다시 시도.
7. EnhancedVolcano pkg 설치
if (!require("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("EnhancedVolcano")
8. monocle pkg 설치
if (!require("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("monocle")
9. Azimuth pkg 설치(시간이 좀 걸림. 인내심 필요)
update.packages(oldPkgs = c("withr", "rlang")) : 경우에 따라 필요할 수도 있음.
if (!requireNamespace('remotes', quietly = TRUE))
install.packages('remotes')
remotes::install_github('satijalab/azimuth', ref = 'master') 이 코드로 실패한 경우,
install.packages("remotes")
remotes::install_github("satijalab/azimuth") 로 설치함.
10. dittoSeq pkg 설치
if (!require("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("dittoSeq")
11. Harmony pkg 설치
R 상단 메뉴 TOOL —> install pkg에서 harmony 검색 후 설치
*** Rstudio 구동시(Mac에서) "Error: vector memory exhausted (limit reached?)" 라고 뜰때.
-데이터가 너무 클때 자주 뜨는 오류임. 다음과 같이 진행하면 해결될 수도 있음. 안될 수도 있다는..ㅠㅠ
1. terminal 열기
2. 다음 명령 실행
cd ~
touch .Renviron
open .Renviron
3.
.Renviron 파일이 열리면 첫번째 줄에 "R_MAX_VSIZE=100Gb" 입력 후 저장
4. RStudio를 다시 실행
댓글
댓글 쓰기