Bioconductor Docker 镜像文档

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镜像概述和主要用途

Docker 将软件打包到独立的环境（称为容器）中，包含运行所需的所有依赖项。容器可在任何操作系统（包括 Windows 和 Mac，需现代 Linux 内核支持）上通过 Docker 引擎 运行，也可通过 Amazon Elastic Container Service、Google Kubernetes Engine 或 Microsoft Azure Container Instances 部署在云端。

Bioconductor Docker 镜像基于 Rocker Project 的 rocker/rstudio 镜像构建，旨在提供包含 Bioconductor 生态系统和 RStudio 的标准化运行环境，支持数据分析、 reproducible 研究和包开发。

核心功能和特性

主要优势

• 可重复性：使用固定标签（如 RELEASE_X_Y 或 devel）的容器可确保多年后仍能复现相同的运行环境。
• 易用性：一条命令即可启动包含最新 Bioconductor 和 RStudio 的环境，无需手动配置依赖。
• 便利性：支持本地运行、云部署（AWS、GCP、Azure 等）及计算集群（通过 Singularity），满足不同场景需求。
• 高效开发：devel 镜像尽可能复现 Bioconductor Linux 构建机（malbec2）环境，便于开发者调试包构建问题。
• 二进制包支持：通过 AnVIL::install(<包名>) 可快速安装 Bioconductor 二进制包，避免编译耗时。

新容器架构目标

• 可控镜像大小：优化镜像体积，便于分发和存储。
• 易于扩展：支持基于***镜像继承构建自定义镜像。
• 维护简化：精简 Docker 继承链，降低维护成本。
• 标准化：遵循最佳实践，确保社区贡献的镜像符合规范。
• 生命周期管理：采用与 Bioconductor 包类似的镜像弃用政策和生命周期。

使用场景和适用范围

适用场景

• 本地数据分析：通过 RStudio 界面进行交互式数据分析。
• 包开发与调试：使用 devel 镜像复现 Bioconductor 构建环境，调试包在 Linux 上的兼容性问题。
• 教学与培训：提供统一的环境，确保学员无需配置即可上手。
• 云部署：通过 Azure Container Instances、AWS ECS 等服务按需运行，弹性扩展资源。
• 集群计算：通过 Singularity 转换镜像后，在无管理员权限的计算集群上运行。

详细使用方法和配置说明

快速开始

1. 安装 Docker

首先在本地机器安装 Docker 引擎。

2. 启动 Bioconductor 容器（含 RStudio）

docker run \
  -e PASSWORD=bioc \  # 设置 RStudio 密码（不可为 'rstudio'）
  -p 8787:8787 \       # 端口映射：容器 8787 端口 → 主机 8787 端口
  bioconductor/bioconductor_docker:devel  # 镜像名称（devel 为开发版，RELEASE_X_Y 为稳定版）

3. 访问 RStudio

在浏览器中打开 http://localhost:8787，使用用户名 rstudio 和步骤 2 中设置的密码（如 bioc）登录。

当前可用容器

Bioconductor 为每个支持的版本提供以下镜像，托管于 Docker Hub，源码位于 GitHub：

• 稳定版：bioconductor/bioconductor_docker:RELEASE_X_Y（如 RELEASE_3_18）
• 开发版：bioconductor/bioconductor_docker:devel

注意：若未指定标签，默认使用 latest 标签，指向最新稳定版。

容器使用详解

运行容器

拉取镜像

docker pull bioconductor/bioconductor_docker:devel  # 拉取开发版
# 或拉取稳定版
docker pull bioconductor/bioconductor_docker:RELEASE_3_18

启动 RStudio 服务

docker run -e PASSWORD=<自定义密码> -p 8787:8787 bioconductor/bioconductor_docker:devel

• 参数说明：
  • -e PASSWORD=<密码>：必选，设置 RStudio 登录密码（不可为 rstudio）。
  • -p 8787:8787：端口映射，将容器的 RStudio 端口映射到主机。
  • --user rstudio：指定以 rstudio 用户运行（默认），避免权限问题。

命令行启动 R

docker run -it --user rstudio bioconductor/bioconductor_docker:devel R

启动 Bash 终端

docker run -it --user rstudio bioconductor/bioconductor_docker:devel bash

挂载卷（本地文件共享）

通过 -v 参数挂载主机目录到容器，实现文件共享或持久化安装包：

docker run \
  -v /本地路径:/容器路径 \  # 挂载卷（示例：主机 ~/data → 容器 /home/rstudio/data）
  -e PASSWORD=bioc \
  -p 8787:8787 \
  bioconductor/bioconductor_docker:devel

常用挂载路径：

• /usr/local/lib/R/host-site-library：挂载主机 R 包目录，容器中可直接使用已安装包。
• /home/rstudio：挂载主机目录到容器用户目录，持久化保存分析结果。

使用 docker-compose

通过 docker-compose.yml 简化配置，支持自动挂载包目录和数据卷：

version: '3'
services:
  bioconductor:
    image: bioconductor/bioconductor_docker:RELEASE_3_18
    ports:
      - "8787:8787"
    environment:
      - PASSWORD=bioc  # RStudio 密码
    volumes:
      # 挂载包目录（自动匹配 Bioconductor 版本，如 3.18）
      - ${HOME}/R/bioconductor_docker/3.18:/usr/local/lib/R/host-site-library
      # 挂载数据目录（可选）
      - ${HOME}/R/data:/home/rstudio/data

启动容器：

docker-compose up  # 前台运行（加 -d 后台运行：docker-compose up -d）

修改镜像（构建自定义镜像）

基于***镜像扩展，添加自定义依赖（如 Python 包、LaTeX 等），需创建 Dockerfile 并构建。

示例 1：添加 Python 包和 Bioconductor 包

# 继承***开发版镜像
FROM bioconductor/bioconductor_docker:devel

# 安装 Python 包 tensorflow
RUN apt-get update && \
  pip install tensorflow && \  # 使用 pip 安装 Python 包
  apt-get clean && rm -rf /var/lib/apt/lists/*  # 清理缓存，减小镜像体积

# 安装 Bioconductor 包 scAlign
RUN R -e 'BiocManager::install("scAlign")'

构建自定义镜像：

docker build -t my_bioc_image:devel .  # -t 指定镜像名称和标签

启动自定义镜像：

docker run -e PASSWORD=bioc -p 8787:8787 my_bioc_image:devel

示例 2：添加 LaTeX 环境（用于编译 PDF 文档）

FROM bioconductor/bioconductor_docker:devel

# 安装 LaTeX 及相关依赖
RUN apt-get update && \
  apt-get install -y --no-install-recommends \
    texlive \
    texlive-latex-extra \
    texlive-fonts-extra \
    texlive-bibtex-extra \
    texlive-science && \
  apt-get clean && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 安装 BiocStyle（用于 vignette 编译）
RUN R -e 'BiocManager::install("BiocStyle")'

Singularity 支持

Bioconductor 镜像可转换为 Singularity 格式，适用于无管理员权限的计算集群。

1. 安装 Singularity

在集群中加载 Singularity 模块（需联系 IT 部门）：

module load singularity  # 具体命令因集群而异

2. 转换 Docker 镜像为 Singularity 格式

singularity pull docker://bioconductor/bioconductor_docker:devel

3. 运行 Singularity 镜像

singularity exec bioconductor_docker_devel.sif R  # 启动 R
# 或启动 RStudio（需配置端口转发，具体参考集群文档）

Microsoft Azure Container Instances

使用 Microsoft 容器注册表（MCR）镜像

Bioconductor 镜像同步托管于 Microsoft Container Registry，可直接拉取：

docker pull mcr.microsoft.com/bioconductor/bioconductor_docker:devel  # 开发版
# 或最新稳定版
docker pull mcr.microsoft.com/bioconductor/bioconductor_docker:latest

启动 RStudio（Azure 容器实例）

1. 安装 Azure CLI 并登录：

   az login
   

2. 创建资源组（若不存在）：

   az group create --name myResourceGroup --location eastus
   

3. 启动容器实例（暴露 RStudio 端口 8787）：

   az container create \
     --resource-group myResourceGroup \
     --name bioconductor-aci \
     --image mcr.microsoft.com/bioconductor/bioconductor_docker:devel \
     --cpu 2 \          # 分配 2 核 CPU
     --memory 4 \       # 分配 4GB 内存
     --dns-name-label my-bioc-instance \  # 自定义 DNS 标签（需唯一）
     --ports 8787 \     # 暴露 8787 端口
     --environment-variables PASSWORD=bioc  # 设置 RStudio 密码
   

4. 访问 RStudio： 获取容器 FQDN（完全限定域名）：

   az container show \
     --resource-group myResourceGroup \
     --name bioconductor-aci \
     --query "ipAddress.fqdn" --output tsv
   

   在浏览器中打开 http://<FQDN>:8787，使用用户名 rstudio 和密码 bioc 登录。

配置参数与环境变量

弃用通知

旧版容器

• ** Legacy Containers**：早期的 bioconductor/release_core、bioconductor/devel_core 等镜像已弃用。
• ** 弃用原因**：为简化维护、统一镜像架构，旧版容器不再更新，推荐使用 bioconductor/bioconductor_docker 系列镜像。

贡献方式

欢迎通过 GitHub 仓库 贡献代码、报告问题或提出改进建议。提交 PR 前请确保符合项目贡献指南。

致谢

Bioconductor Docker 镜像基于 Rocker Project 的 rocker/rstudio 构建，感谢 Rocker 团队的基础支持。同时感谢 Microsoft 提供 Azure Container Registry 托管服务。