
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。
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https://xuanyuan.cloud/agents.md
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VarDictJava是VarDict变异调用器的部分Java移植版本,最初的Perl版VarDict是一款敏感的变异检测工具,支持从BAM文件中进行单样本和配对样本的变异识别。它具备靶向测序实验中的扩增子偏倚感知、长插入缺失拯救及高可扩展性等特性,适用于癌症研究等下一代测序场景。
-th参数灵活设置线程数/usr/bin/env R调用)/usr/bin/env perl调用)-G:指定已索引的参考基因组FASTA文件-b:指定BAM文件(单样本直接输入路径,配对样本格式为BAM1|BAM2)-R:指定目标区域(格式如chr7:55270300-55270348)-f:等位基因频率阈值(默认值为0.05)-N:样本名称(优先级高于从BAM文件名提取)-th:设置线程数(缺省为单线程,可指定具体数值)单样本模式
bashdocker run --rm -v /本地数据目录:/data cgrlab/vardictjava \ VarDict -G /data/hg19.fa -f 0.01 -N sample1 -b /data/sample1.bam -z 1 -c 1 -S 2 -E 3 -g 4 /data/targets.bed \ | VarDict/teststrandbias.R \ | VarDict/var2vcf_valid.pl -N sample1 -E -f 0.01 > /data/sample1.vcf
配对样本模式
bashdocker run --rm -v /本地数据目录:/data cgrlab/vardictjava \ VarDict -G /data/hg19.fa -f 0.01 -N tumor_sample -b "/data/tumor.bam|/data/normal.bam" -z 1 -F -c 1 -S 2 -E 3 -g 4 /data/targets.bed \ | VarDict/testsomatic.R \ | VarDict/var2vcf_somatic.pl -N "tumor_sample|normal_sample" -f 0.01 > /data/somatic.vcf
该项目采用MIT许可证开源。
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