crickbabs/nf-core-atacseq
crickbabs
这是基于Nextflow构建的ATAC-seq数据分析镜像，提供从原始数据QC、适配器修剪到peak-calling、差异分析及可视化的完整流程，支持容器化确保结果可复现。
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：crickbabs仓库类型：镜像最近更新：7 年前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明 · 点击收起说明
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。
nf-core/atacseq Docker镜像说明
镜像概述
本镜像对应nf-core/atacseq生物信息学分析流程，用于处理ATAC-seq（转座酶可及性染色质测序）数据。流程基于Nextflow框架构建，支持Docker/Singularity容器化部署，确保分析过程的可移植性和结果的高度可复现性。
核心功能
该镜像包含完整的ATAC-seq数据分析流程，主要步骤如下：
- 原始读段质量控制（FastQC）
- 适配器修剪（Trim Galore!）
- 基因组比对（BWA）
- 重复标记与过滤（Picard、SAMtools）
- 线粒体DNA及黑名单区域读段过滤（SAMtools、BEDTools）
- 标准化bigWig文件生成（BEDTools、wigToBigWig）
- 峰识别（MACS2）
- 峰注释（HOMER）
- 差异可及性分析（DESeq2）
- 综合QC报告生成（MultiQC、ataqv）
- IGV可视化会话文件生成
使用场景
适用于科研机构、生物信息学实验室及相关研究人员，用于分析ATAC-seq数据，探索基因调控区域的染色质可及性变化，支持疾病机制研究、发育生物学等领域的数据分析。
配置说明
- 参考基因组：需配置对应物种的参考基因组（如GRCh38、mm10等），可参考nf-core官方文档设置。
- 输入数据：需准备样本表（samplesheet.csv），包含样本ID、读段文件路径等信息。
- 部署示例：结合Nextflow使用Docker镜像的命令：
bashnextflow run nf-core/atacseq \ -profile docker \ --input samplesheet.csv \ --genome GRCh38 \ --outdir results
文档参考
更多详细配置及使用说明，请访问nf-core/atacseq官方文档：
https://github.com/nf-core/atacseq/tree/master/docs
镜像拉取方式
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。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 nf-core-atacseq 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/crickbabs/nf-core-atacseq:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull crickbabs/nf-core-atacseq:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"