alexdaiii/r_single_cell_base

alexdaiii/r_single_cell_base镜像说明

镜像概述

本镜像基于rocker/r-ver:4.3构建，集成了VSCode开发环境、多种单细胞分析核心R包（如Seurat、Signac）及Python包（如scanpy），支持Jupyter Lab，可快速搭建稳定的单细胞数据分析开发环境。

核心功能

1. R包支持：包含Seurat、BiocManager、Signac、harmony等单细胞分析工具包，以及Bioconductor系列基因组学组件（如GenomicRanges、IRanges）。
2. Python包支持：集成scanpy、anndata、muon等Python单细胞分析库，满足跨语言分析需求。
3. 开发工具：支持VSCode远程开发（通过卷挂载保存服务器数据）和Jupyter Lab，方便代码编写与可视化。
4. 持久化存储：可通过卷挂载保存R库、VSCode配置及本地代码，确保数据不丢失。

使用场景

• 单细胞RNA-seq数据预处理与分析
• 空间转录组数据可视化
• 基因组学相关算法开发
• 生物信息学教学与实验环境搭建

配置说明

通过Docker Compose可快速部署，以下是示例配置：

yaml
version: "3"

volumes:
  vscode_server: null
  r_site_library: null
  r_library: null

services:
  r-lang:
    image: docker.xuanyuan.run/alexdaiii/r_single_cell_base:0.0.1
    volumes:
      - vscode_server:/root/.vscode-server  # 保存VSCode远程配置
      - r_site_library:/usr/local/lib/R/site-library  # R包持久化
      - r_library:/usr/local/lib/R/library  # 系统R包持久化
      - .:/root/code  # 本地代码目录挂载到容器
    ports:
      - "8000:8000"  # Jupyter Lab端口映射
    init: true

部署示例

1. 保存上述Compose配置为docker-compose.yml。
2. 执行命令启动容器：docker-compose up -d。
3. 访问http://localhost:8000进入Jupyter Lab；或通过VSCode远程连接容器IP进行开发。
4. 停止容器：docker-compose down（数据仍保存在卷中）。