本站支持搜索的镜像仓库:Docker Hub、gcr.io、ghcr.io、quay.io、k8s.gcr.io、registry.gcr.io、elastic.co、mcr.microsoft.com
Picard 是一套 Java 命令行工具集,用于处理高通量测序 (HTS) 数据和格式。该工具集基于 HTSJDK Java 库实现,支持处理 SAM、VCF 等高通量测序领域常用的文件格式。自 3.0 版本起,Picard 需要 Java 1.17 或更高版本运行环境。
git clone [***] cd picard/
./gradlew shadowJar
构建结果位于 build/libs 目录下,可通过以下命令运行:
java -jar build/libs/picard.jar # 或 java -jar build/libs/picard-<VERSION>-all.jar
./gradlew jar
./gradlew clean
./gradlew test
使用传统命令行解析器:
./gradlew legacyTest --tests "*TestClassName*"
使用新解析器:
./gradlew barclayTest --tests "*TestClassName*"
build.gradle 文件final htsjdkVersion = System.getProperty('htsjdk.version', 'VERSION')
./gradlew shadowJar -Dhtsjdk.version=VERSION
其中 VERSION 为 Broad artifactory 中的快照版本,可在 Broad artifactory 查找。
克隆 HTSJDK 仓库并检出所需分支或标签:
git clone [***] cd htsjdk/ git checkout <branch-or-tag>
安装 HTSJDK 到本地 Maven 仓库:
./gradlew install printVersion
记录打印的版本号
切换到 Picard 目录,使用本地 HTSJDK 版本构建:
cd ../picard/ ./gradlew shadowJar -Dhtsjdk.version=记录的版本号
构建支持云存储的版本:
./gradlew cloudJar
运行支持云存储的工具:
java -jar build/lib/picardcloud.jar <Picard 参数>
示例(使用 Google Cloud Storage):
java -jar build/lib/picardcloud.jar CrosscheckFingerprints \ I=gs://sample1.vcf \ I=gs://sample2.vcf \ CROSSCHECK_BY=FILE \ H=Haplotype_db.txt \ O=crosscheck.out
FROM openjdk:17-jdk-slim WORKDIR /picard # 安装依赖工具 RUN apt-get update && apt-get install -y git && rm -rf /var/lib/apt/lists/* # 克隆代码仓库 RUN git clone [***] . # 构建可执行 Jar 包 RUN ./gradlew shadowJar # 设置入口点 ENTRYPOINT ["java", "-jar", "/picard/build/libs/picard.jar"]
# 构建镜像 docker build -t picard:latest . # 运行 Picard 工具 docker run --rm -v $(pwd):/data picard:latest <command> [arguments] # 示例:显示帮助信息 docker run --rm picard:latest --help # 示例:运行特定工具 docker run --rm -v $(pwd):/data picard:latest CrosscheckFingerprints \ I=/data/sample1.vcf \ I=/data/sample2.vcf \ CROSSCHECK_BY=FILE \ H=/data/Haplotype_db.txt \ O=/data/crosscheck.out
version: '3' services: picard: build: . volumes: - ./data:/data entrypoint: ["java", "-jar", "/picard/build/libs/picard.jar"]
使用方式:
# 构建服务 docker-compose build # 运行工具 docker-compose run --rm picard <command> [arguments]
用户问题请首先在 GATK 论坛 中查找答案或提问。
使用 Picard 工具发表论文时,请引用此仓库:
"Picard Toolkit." 2019. Broad Institute, GitHub Repository. [***] Broad Institute
@misc{Picard2019toolkit, title = {Picard toolkit}, year = {2019}, publisher = {Broad Institute}, journal = {Broad Institute, GitHub repository}, howpublished = {\url{[***]}} }
软件注册标识符:(biotools:picard_tools) 或 (RRID:SCR_006525)
Picard 正在迁移到语义化版本控制。在明确官方 API 定义之前,建议用户假设每个版本都可能包含对公共方法的微小更改。
更多信息请参见 Picard 文档。
免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。
免费版仅支持 docker.io;专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。
当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。
通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。
先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。
使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。
探索更多轩辕镜像的使用方法,找到最适合您系统的配置方式
通过 Docker 登录方式配置轩辕镜像加速服务,包含7个详细步骤
在 Linux 系统上配置轩辕镜像源,支持主流发行版
在 Docker Desktop 中配置轩辕镜像加速,适用于桌面系统
在 Docker Compose 中使用轩辕镜像加速,支持容器编排
在 k8s 中配置 containerd 使用轩辕镜像加速
在宝塔面板中配置轩辕镜像加速,提升服务器管理效率
在 Synology 群晖NAS系统中配置轩辕镜像加速
在飞牛fnOS系统中配置轩辕镜像加速
在极空间NAS中配置轩辕镜像加速
在爱快ikuai系统中配置轩辕镜像加速
在绿联NAS系统中配置轩辕镜像加速
在威联通NAS系统中配置轩辕镜像加速
在 Podman 中配置轩辕镜像加速,支持多系统
配置轩辕镜像加速9大主流镜像仓库,包含详细配置步骤
无需登录即可使用轩辕镜像加速服务,更加便捷高效
需要其他帮助?请查看我们的 常见问题 或 官方QQ群: 13763429