
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Docker容器提供易于使用的接口,用于专为Bio-Rad单细胞ATAC-seq化学定制的解条形码工具。只需将容器指向FASTQ文件目录,即可从读中解析bead条码并附加到读名,供下游处理使用。
容器通过Docker卷挂载本地文件系统的输入/输出目录,处理逻辑为读取输入目录文件并写入输出目录。
示例命令(将本地目录挂载到容器内并执行解条形码):
bashdocker run \ -v /path/to/sample/:/data/ \ bioraddbg/atac-seq-debarcode-dbg \ -i /data/fastq_files/ \ -o /data/debarcoded_fastq_files/ \ -f v2.1
参数说明:
-v:本地/path/to/sample/挂载到容器/data/-i:容器内输入FASTQ目录路径-o:容器内输出目录路径-f:条码格式(仅支持v2.1)执行后结果将写入本地/path/to/sample/debarcoded_fastq_files/。
覆盖入口点以交互式使用容器:
bashdocker run -it \ -v /path/to/sample/:/data/ \ --entrypoint "/bin/bash" \ bioraddbg/atac-seq-debarcode-dbg
进入容器后可手动启动工具。
查看工具帮助:
bashdocker run bioraddbg/atac-seq-debarcode-dbg --help
输出:
consoleusage: docker run -v /path/to/sample/:/data/ bioraddbg/atac-seq-debarcode-dbg -i input_dir -o output_dir -f v2.1 -i | --input_directory : 待解条形码的fastq文件目录 -o | --output_directory : 输出文件目录 -f | --barcode_format : v2.1 -h | --help : 显示帮助信息
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