
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
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版本: 0.2
Iso2Flux是一款基于Python的通量分析软件,专注于对大规模代谢模型的子网络进行13C代谢通量分析。该软件采用约束基于建模方法计算大型代谢网络的稳态通量,并利用这些通量预测子网络中的13C分布。给定13C实验数据后,Iso2Flux能够迭代优化,找到与实验数据最一致的稳态通量分布。
适用于代谢组学、系统生物学等领域,尤其适合需要对大规模代谢网络的子网络进行稳态13C通量分析的研究场景。可帮助研究人员通过13C标记实验数据,揭示代谢网络中的通量分布特征。
Iso2Flux需要以下输入参数:
| 参数 | 说明 | 是否必需 |
|---|---|---|
| experimental_data_file | 包含同位素分布的处理后Metabolights文件名称 | 是 |
| tracing_model | 描述标记传播模型的文件,可为含2个标签页的xlsx文件(一个定义可模拟标记的代谢物,一个描述可传播标记的反应),或2个CSV文件(文件名用逗号分隔) | 是 |
| sbml_model | 描述约束基于模型的SBML文件名称 | 是 |
| time | 待评估的培养时间 | 是 |
| factor | 待评估的实验因素或条件 | 是 |
| parameters | 定义Iso2Flux额外参数的CSV文件 | 否 |
| constraints | 包含约束模型额外约束的文件 | 否 |
| quick_analysis | 禁用置信区间分析 | 否 |
Iso2Flux生成以下输出文件:
unconstrained_fluxes.csv:整合示踪数据前的通量变异性分析结果best_label.csv:与实验测量最一致的模拟标记分布best_fluxes.csv:与实验测量最一致的通量分布confidence.csv:置信区间的上下限基本运行命令
bashdocker run -v /本地数据路径:/data iso2flux:0.2 \ --experimental_data_file /data/experimental_data.txt \ --tracing_model /data/tracing_model.xlsx \ --sbml_model /data/model.sbml \ --time 24 \ --factor condition1 \ --parameters /data/params.csv \ --quick_analysis
参数说明
-v /本地数据路径:/data:将本地数据目录挂载到容器内的/data目录,确保输入文件可被容器访问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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