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Docker containers for Bioconductorを触ってみた
Rでパッケージ開発をする場合、他のパッケージとの依存関係の問題から、Devel版のRやDevel版の依存パッケージをインストールする必要がある。
この環境構築は結構めんどくさい。
XML, RCurlといったパッケージは、結構なパッケージが依存している割には、インストールするのにコツがいる。
また、linuxでRをインストールする場合、コンパイルされたRは配布されていないため、いちいちソース版のRをコンパイルする必要がある。
パッケージ開発者になると、大体一度作ったら終わりという事は無くて、長く面倒を見ていく必要がある。
なぜなら、今まで動いていたパッケージが、他の依存パッケージの仕様変更から、ある日いきなり動かなくなる可能性があるから。
具体的に言うと、「Ha⚪︎ley-styleで開発するからw」みたいな無茶苦茶やる人がいたりして（参考）、「dbBeginTransactionやめてdbBeginって名前にしたからwww」（参考）みたいな過激な事をされると、今までdbBeginTransactionを使っていたパッケージは、ことごとく動かなるし、今私のパッケージは死んでます。
Bioconductorは全パッケージがきちんとインストールできるか毎日Daily Build Systemでチェックしているため、自分のパッケージにERROR/WARNINGSマークが付いていて、何も対応していないと、Core Teamから対応を迫られる（何もしないと多分そのうち消される）。
なので、環境構築は、パッケージが動かなくなる度に毎回する必要がある。
この手間を省くのに、Dockerをいじってたのだが（Bioconductorのパッケージ開発環境を作るためのDockerfile）、RやRのパッケージのリンク切れでビルドできなくなる可能性はあるので、たまにはメンテしないといけない。
最近はBioconductorが開発者のためにDocker containerで最新の環境を配布するようになったので（ Docker containers for Bioconductor）、こっちを試しに使ってみた。
dockerの起動（Macの場合）
boot2docker start
devel_baseコンテナ内にbashで入る
docker run -ti bioconductor/devel_base bash
RsessionInfo()# ちゃんとRがDevel版になっている# > sessionInfo()# R Under development (unstable) (2015-03-03 r67931)# Platform: x86_64-unknown-linux-gnu (64-bit)# Running under: Ubuntu 14.04.1 LTS## locale:# [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8 LC_NUMERIC=C# [3] LC_TIME=en_US.UTF-8 LC_COLLATE=en_US.UTF-8# [5] LC_MONETARY=en_US.UTF-8 LC_MESSAGES=en_US.UTF-8# [7] LC_PAPER=en_US.UTF-8 LC_NAME=C# [9] LC_ADDRESS=C LC_TELEPHONE=C# [11] LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C## attached base packages:# [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base## other attached packages:# [1] MASS_7.3-39 BiocInstaller_1.17.5library()# どんなパッケージがあるか確認Packagesinlibrary‘/usr/local/lib/R/library’:# base The R Base Package# BiocInstaller Install/Update Bioconductor and CRAN Packages# boot Bootstrap Functions (Originally by Angelo Canty# for S)# class Functions for Classification# cluster Cluster Analysis Extended Rousseeuw et al.# codetools Code Analysis Tools for R# compiler The R Compiler Package# datasets The R Datasets Package# foreign Read Data Stored by Minitab, S, SAS, SPSS,# Stata, Systat, Weka, dBase, ...# graphics The R Graphics Package# grDevices The R Graphics Devices and Support for Colours# and Fonts# grid The Grid Graphics Package# KernSmooth Functions for Kernel Smoothing Supporting Wand# & Jones (1995)# lattice Lattice Graphics# MASS Support Functions and Datasets for Venables and# Ripley's MASS# Matrix Sparse and Dense Matrix Classes and Methods# methods Formal Methods and Classes# mgcv Mixed GAM Computation Vehicle with GCV/AIC/REML# Smoothness Estimation# nlme Linear and Nonlinear Mixed Effects Models# nnet Feed-Forward Neural Networks and Multinomial# Log-Linear Models# parallel Support for Parallel computation in R# rpart Recursive Partitioning and Regression Trees# spatial Functions for Kriging and Point Pattern# Analysis# splines Regression Spline Functions and Classes# stats The R Stats Package# stats4 Statistical Functions using S4 Classes# survival Survival Analysis# tcltk Tcl/Tk Interface# tools Tools for Package Development# utils The R Utils Package# (END)BiocInstallerが既にあるので、いきなりbiocLiteが使えるみたい。
他にも、microarray, proteomics, sequencingのような、データ解析に必要なパッケージがあらかじめ入っているパッケージも公開されているっぽい。
必ず使うパッケージを入れておきたい場合や、インストールの時間を省いたり、全く同じ環境を提供したい状況（大学の講義とか）に使うのによさそう。
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