
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
本镜像基于rnaquast v1.5.1版本构建,是一个用于RNA-seq(RNA测序)组装质量评估的工具容器化实现。由Martin维护,遵循GPLv2开源许可证,源码来源于GitHub仓库:https://github.com/ablab/rnaquast%E3%80%82%E8%AF%A5%E9%95%9C%E5%83%8F%E6%97%A8%E5%9C%A8%E4%B8%BA%E7%94%9F%E7%89%A9%E4%BF%A1%E6%81%AF%E5%AD%A6%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%8F%90%E4%BE%9B%E4%BE%BF%E6%8D%B7%E7%9A%84RNA%E6%B5%8B%E5%BA%8F%E7%BB%84%E8%A3%85%E8%B4%A8%E9%87%8F%E8%AF%84%E4%BC%B0%E8%A7%A3%E5%86%B3%E6%96%B9%E6%A1%88%E3%80%82
rnaquast v1.5.1版本构建,确保功能稳定性和结果可靠性。适用于生物信息学领域,特别是需要对RNA-seq数据组装结果进行质量控制和评估的场景,包括:
1. 获取镜像
(注:实际镜像拉取命令需根据镜像仓库地址调整,以下为通用示例)
bashdocker pull docker.xuanyuan.run/[镜像仓库地址]/rnaquast:1.5.1
2. 运行容器
通过挂载本地数据目录,执行质量评估命令(具体参数需参考工具官方文档):
bashdocker run -v /本地数据路径:/data docker.xuanyuan.run/rnaquast:1.5.1 rnaquast --input /data/assembly.fasta --output /data/evaluation_results
-v /本地数据路径:/data:将本地数据目录挂载到容器内/data路径,用于输入组装文件和输出评估结果。--input /data/assembly.fasta:指定输入的RNA组装文件路径(容器内路径)。--output /data/evaluation_results:指定评估结果输出目录(容器内路径)。工具具体配置参数请参考官方GitHub文档,常用参数可能包括:
--input:输入组装文件(FASTA格式)--output:结果输出目录--reference:参考基因组或转录组文件(可选,用于更精确的评估)--threads:指定并行运行的线程数本镜像遵循GPLv2许可证,详细许可条款可参考:https://www.gnu.org/licenses/old-licenses/gpl-2.0.html
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。
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