
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。
bromberglab/fastp是一款针对高通量测序数据设计的超快速一站式FASTQ预处理工具,集成了质量控制、适配器去除、序列修剪等多种功能,帮助科研人员高效完成测序数据的清洗与标准化。
常用命令行参数:
-i:输入单端FASTQ文件或双端正向文件-I:双端反向FASTQ文件-o:输出处理后的正向文件-O:输出处理后的反向文件-q:最低碱基质量阈值(默认20)-l:最小保留序列长度(默认15)--adapter_sequence:自定义适配器序列(如未指定则自动识别)bashdocker run --rm -v $(pwd)/data:/data bromberglab/fastp -i /data/raw.fastq -o /data/cleaned.fastq
bashdocker run --rm -v $(pwd)/data:/data bromberglab/fastp \ -i /data/forward.raw.fastq \ -I /data/reverse.raw.fastq \ -o /data/forward.cleaned.fastq \ -O /data/reverse.cleaned.fastq
创建docker-compose.yml:
yamlversion: "3.8" services: fastp_process: image: bromberglab/fastp volumes: - ./input:/input - ./output:/output command: ["-i", "/input/sample1.fastq", "-o", "/output/sample1.cleaned.fastq"]
执行命令:
bashdocker-compose up --build
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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