Jupyter NotebookでChIP-seq実行環境を作りたい (2025年7月現在)

はじめに

バイオインフォマティクス初学者の私は次世代シーケンサー解析をまず実行しながら手順を確認したい。
ローカルの仮想環境を用意して、遊べるようにしておこう。
困ったら生成AIに聞けばサクッとできるでしょう、というノリで実行したらなかなかにハマりました。

この記事で得られるもの

ChIP-seq解析をローカルで写経しながら学びたい人向けの、最小構成Docker環境の作り方
Bioconda依存地獄・pip install失敗・Pythonバージョン問題など、2025年時点の最新トラブル対応策
Jupyter NotebookでChIP-seqを再現可能な環境の作り方

目的と背景

ChIP-seq・RNA-seq・ATAC-seqなどのNGS解析をローカルで写経して学びたい！
でも「FastQCとかMACS2とか何入れたらいいの？依存関係ムズすぎ！」と毎回詰む💥
今回は、Docker + Conda + Jupyter構成で、ChIP-seq用に必要最小限だけを詰め込んだ環境を作るのがゴール。

💥 詰んだ履歴（時系列）

1. Docker + Conda + Bioconda で一括インストール →

RUN conda install -y fastqc cutadapt samtools bedtools bowtie2 macs2 deeptools \
    jupyterlab ipykernel pandas matplotlib seaborn && conda clean -afy

→ condaの依存関係が地獄。macs2やdeeptoolsが壊滅的に衝突。

2. RとPython全部のせでBioconda依存性＋Rパッケージバージョン整合性問題にハマる → 💣

→ r-base=4.2が入らない。bioconductorと衝突。Rは別Dockerに分離すべきと痛感。

3. `mamba`で解決しよう！ → 💣

RUN conda install -y -c conda-forge mamba && \
    mamba install -y fastqc cutadapt ...

→ mambaは爆速だけど、やっぱりmacs2で死ぬ。

4. `macs2`は`pip install`で入れよう！ → 💣

RUN pip install MACS2

→ gccがなくてビルド失敗。

5. `gcc`入れてリトライ！ → 💣

RUN apt-get update && apt-get install -y gcc make

→ 今度は Python 3.13 で MACS2 の C拡張ビルドが壊れる。

6. Python 3.13 がまだ MACS2 に正式対応していないと判明 → Python 3.10 にダウングレードして回避

最終的に成功したDockerfile（2025年版、完全動作確認済）

FROM continuumio/miniconda3

WORKDIR /workspace

# Pythonバージョン固定
RUN conda install -y python=3.10 && conda clean -afy

# Cビルド用パッケージ
RUN apt-get update && apt-get install -y gcc make

# チャネルとmamba
RUN conda config --add channels defaults && \
    conda config --add channels conda-forge && \
    conda config --add channels bioconda && \
    conda install -y -c conda-forge mamba && conda clean -afy

# NGSツール
RUN mamba install -y fastqc bowtie2 samtools && conda clean -afy

# Python周り
RUN mamba install -y jupyterlab ipykernel pandas matplotlib seaborn pip && conda clean -afy

# MACS2（pipで）
RUN pip install MACS2

EXPOSE 8888

CMD ["jupyter", "lab", "--ip=0.0.0.0", "--port=8888", "--allow-root", "--no-browser"]

確認できたバージョン（全て動作確認済）

Python      3.10.13
FastQC      v0.12.1
Bowtie2     2.5.4
Samtools    1.22
MACS2       2.2.9.1

※次回はMACS3を使いたい

次にやること

GEOからSRRデータを取得して、写経用NotebookでChIP-seq再現
deeptools（bamCoverageなど）を後から追加してbigWig可視化
environment.yml化してGitHubに環境公開

まとめ

NGS系ツールは依存地獄の塊。焦らず分割インストール＆バージョン固定がカギ
macs2はcondaじゃなくpip + Python 3.10がベスト
RとPythonは無理に一緒にしない。Rは別コンテナで管理！
「動くDockerfile」は資産。写経前にまず環境作りを

反省：無双環境を目指すより、必要になってから入れたほうが無難🧬