Configurer R pour l’analyse RNA-Seq : installer DESeq2 et Bioconductor

Q: Ai-je besoin d’une connexion internet ?

Pour installer, oui. Pour exécuter les leçons, non — le jeu de données d’exemple airway est fourni dans son package, et les annotations GO / Hallmark / Reactome proviennent de packages locaux (org.Hs.eg.db, msigdbr, reactome.db). Seul KEGG interroge le web à l’exécution, c’est pourquoi les leçons ne l’utilisent pas.

Q: Puis-je installer un seul package au lieu de toute la pile ?

Oui — BiocManager::install("DESeq2") fonctionne pour un seul package. Mais chaque leçon de la série suppose la pile complète : tout installer maintenant, en une seule fois, vous évite de vous arrêter en plein milieu d’une leçon pour récupérer un autre package.

La configuration unique de la série bulk RNA-seq — installez la pile Bioconductor avec BiocManager et vérifiez qu’elle se charge

Un guide pratique de configuration pour l’analyse bulk RNA-seq en R. Installez la pile Bioconductor qu’utilise toute la série — DESeq2, clusterProfiler, ReactomePA, msigdbr, org.Hs.eg.db, ggpubr, pheatmap et le jeu de données airway — en un seul appel BiocManager, puis vérifiez qu’elle se charge. Les prérequis de chaque leçon qui suit.

Date de publication

29 juin 2026

Modifié

7 juillet 2026

Points clés

Les leçons bulk RNA-seq s’exécutent dans votre propre R (elles sont reproductibles, pas dans le navigateur) : cette configuration unique est donc le prérequis de toute la série.
BiocManager est l’outil d’installation des packages Bioconductor — install.packages() seul ne les trouvera pas. Installez BiocManager une fois, puis installez toute la pile en un seul appel.
La pile : DESeq2 (expression différentielle), clusterProfiler / ReactomePA / msigdbr / enrichplot (enrichissement), org.Hs.eg.db (correspondance des identifiants de gènes), ggpubr / ggplot2 / pheatmap (figures prêtes à publier), et airway (les données d’exemple utilisées tout du long).
Après l’installation, vérifiez qu’elle se charge — un library() propre des packages de base signifie que vous êtes prêt.
Il vous faut une connexion internet pour installer ; les données airway sont fournies dans leur package, donc les leçons elles-mêmes s’exécutent hors ligne une fois la pile en place.

Introduction

Chaque leçon de la série Bulk RNA-Seq est entièrement reproductible : chaque figure et chaque nombre est produit par le code affiché, et vous pouvez coller n’importe quel bloc dans votre propre R pour le reproduire. Comme l’analyse s’appuie sur Bioconductor — le « foyer » des packages de génomique en R —, cela signifie installer une poignée de packages une fois. C’est l’objet de cette page : faites-la maintenant et chaque leçon qui suit s’exécutera sans accroc.

Installer BiocManager

Les packages Bioconductor ne sont pas sur CRAN, donc le install.packages() habituel ne trouvera pas DESeq2. Bioconductor fournit son propre outil d’installation, BiocManager, qui est sur CRAN. Installez-le une fois :

install.packages("BiocManager")

BiocManager maintient aussi vos packages sur une seule version Bioconductor compatible (ici 3.21, associée à R 4.5) — c’est pourquoi vous l’utilisez plutôt que d’installer chaque package à la main.

Installer la pile RNA-seq

Un seul appel installe tout ce qu’utilise la série — BiocManager::install() gère à la fois les packages Bioconductor et CRAN, vous n’avez donc pas à démêler lesquels sont lesquels :

BiocManager::install(c(
  "DESeq2",          # differential expression (the core engine)
  "apeglm",          # log2 fold-change shrinkage for the MA plot
  "tximport",        # import Salmon/kallisto quantifications (alternative to a count matrix)
  "org.Hs.eg.db",    # human gene annotation — ID mapping (Ensembl <-> symbol <-> Entrez)
  "ggpubr",          # publication-grade plots (ggmaplot, and the house ggboxplot/ggscatter)
  "ggrepel",         # non-overlapping gene labels for the volcano plot
  "pheatmap",        # sample-to-sample distance heatmaps
  "clusterProfiler", # enrichment — ORA (enrichGO) and GSEA (gseGO/GSEA)
  "ReactomePA",      # Reactome pathway enrichment (local, via reactome.db)
  "reactome.db",     # Reactome annotation database
  "msigdbr",         # MSigDB gene sets, incl. the Hallmark collection (local)
  "enrichplot",      # enrichment figures (dotplot, cnetplot, gseaplot2)
  "airway"           # the example dataset used across the series
))

La première installation télécharge un grand arbre de dépendances (DESeq2 et clusterProfiler apportent chacun de nombreux packages), elle peut donc prendre 10 à 30 minutes. Vous ne le faites qu’une fois.

Vérifier le chargement

Charger proprement les packages de base — sans erreur — est la preuve que votre environnement est prêt. Ce bloc s’exécute et affiche les versions installées :

suppressPackageStartupMessages({
  library(DESeq2)
  library(clusterProfiler)
  library(ggpubr)
  library(airway)
})

data.frame(
  package = c("DESeq2", "clusterProfiler", "ggpubr", "Bioconductor"),
  version = c(as.character(packageVersion("DESeq2")),
              as.character(packageVersion("clusterProfiler")),
              as.character(packageVersion("ggpubr")),
              as.character(BiocManager::version()))
)

          package   version
1          DESeq2    1.48.2
2 clusterProfiler    4.16.0
3          ggpubr 0.6.3.999
4    Bioconductor      3.21

Si cette table s’affiche sans erreur, c’est que tout est en place. Vérifiez aussi que les données airway sont accessibles :

data("airway", package = "airway")
dim(airway)            # genes x samples — 63677 x 8

[1] 63677     8

Problèmes fréquents

package 'DESeq2' is not available. Vous avez lancé install.packages("DESeq2") au lieu de BiocManager::install("DESeq2"), ou votre R est trop ancien pour la version actuelle de Bioconductor. Mettez R à jour, puis BiocManager::install(version = "3.21") pour aligner la version.

Erreurs de compilation / de bibliothèques système sous Linux. Certaines dépendances se compilent depuis les sources et nécessitent des bibliothèques système (par exemple libxml2-dev, libcurl4-openssl-dev, libssl-dev, libfontconfig1-dev). Installez-les d’abord avec le gestionnaire de paquets de votre OS ; sous macOS et Windows, BiocManager installe des binaires précompilés et vous rencontrez rarement ce problème.

L’installation est lente ou semble bloquée. Ce n’est pas le cas — la pile est volumineuse. Laissez-la se terminer une fois pour toutes ; ensuite, les chargements library() sont instantanés. Installer dans une bibliothèque de projet renv garde l’environnement reproductible d’une machine à l’autre.

Questions fréquentes

Pourquoi BiocManager::install() plutôt que install.packages() ?

Les packages Bioconductor (DESeq2, clusterProfiler, org.Hs.eg.db…) sont hébergés sur Bioconductor, pas sur CRAN, donc install.packages() ne peut pas les trouver. BiocManager::install() installe depuis les deux dépôts et fixe tout sur une seule version Bioconductor compatible, évitant les conflits de version.

Quelle version de R me faut-il ?

Une version récente de R adaptée à une version de Bioconductor — cette série a été construite sur R 4.5 avec Bioconductor 3.21. BiocManager::version() affiche votre version ; BiocManager::valid() vérifie que tout est cohérent. Si R est plus ancien que ce dont le Bioconductor actuel a besoin, mettez d’abord R à jour.

Ai-je besoin d’une connexion internet ?

Pour installer, oui. Pour exécuter les leçons, non — le jeu de données d’exemple airway est fourni dans son package, et les annotations GO / Hallmark / Reactome proviennent de packages locaux (org.Hs.eg.db, msigdbr, reactome.db). Seul KEGG interroge le web à l’exécution, c’est pourquoi les leçons ne l’utilisent pas.

Puis-je installer un seul package au lieu de toute la pile ?

Oui — BiocManager::install("DESeq2") fonctionne pour un seul package. Mais chaque leçon de la série suppose la pile complète : tout installer maintenant, en une seule fois, vous évite de vous arrêter en plein milieu d’une leçon pour récupérer un autre package.

Testez vos connaissances

À vous de jouer : confirmez votre environnement

Dans une session R fraîche, chargez DESeq2 et clusterProfiler et affichez leurs versions, puis chargez les données airway et donnez-en les dimensions. Une exécution propre signifie que vous êtes prêt pour la leçon sur la matrice de comptage.

Indice

library(pkg) charge un package ; packageVersion("pkg") affiche sa version ; data("airway", package = "airway") puis dim(airway).

Solution

library(DESeq2); library(clusterProfiler)
packageVersion("DESeq2"); packageVersion("clusterProfiler")
data("airway", package = "airway"); dim(airway)   # 63677 8

Aucune erreur et une dimension 63677 x 8 signifient que le moteur et les données d’exemple sont tous deux en place.

Vérification rapide : quelle commande installe les packages Bioconductor ?

A. install.packages("DESeq2") B. BiocManager::install("DESeq2") C. library(DESeq2)

Afficher la réponse

B. BiocManager::install() installe depuis Bioconductor (et CRAN). install.packages() ne voit que CRAN (il ne peut donc pas trouver DESeq2), et library() charge un package déjà installé — il n’installe rien.

Conclusion

Vous avez installé la pile bulk RNA-seq avec BiocManager, vérifié que les packages de base se chargent, et confirmé que les données d’exemple airway sont accessibles — la configuration unique derrière chaque leçon de cette série. L’environnement en place, commencez par la matrice de comptage RNA-seq, puis enchaînez avec le CQ, l’expression différentielle et l’enrichissement.

Leçons connexes

La matrice de comptage RNA-Seq — la première étape d’analyse, maintenant que tout est en place. · Analyse Bulk RNA-Seq — la série complète. · Bioinformatique — le pilier.

Cette page vous a-t-elle été utile ?

Note

Cette leçon est reproductible : le code de vérification présenté a été exécuté avec R 4.5.1 / Bioconductor 3.21 — copiez n’importe quel bloc et exécutez-le pour reproduire le résultat. The runtime is the judge.

Réutilisation

CC BY-NC-SA 4.0

Citation

BibTeX

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Veuillez citer ce travail comme suit :

“Configurer R pour l’analyse RNA-Seq : installer DESeq2 et Bioconductor.” 2026. June 29. https://www.datanovia.com/learn/bioinformatics/bulk-rna-seq/setup-rna-seq-r.