getwilds/cellbender

CellBender镜像

镜像概述

本Docker镜像包含CellBender工具，专注于去除droplet-based单细胞和单细胞核RNA测序计数矩阵中的技术伪影（如环境RNA污染、barcode交换）。镜像基于NVIDIA CUDA 11.8基础镜像构建，集成了PyTorch、NumPy等必要依赖，支持GPU加速与CPU自动回退。

可用版本

• latest（https://github.com/getwilds/wilds-docker-library/blob/main/cellbender/Dockerfile_latest | https://github.com/getwilds/wilds-docker-library/blob/main/cellbender/CVEs_latest.md%EF%BC%89
• 0.3.2（https://github.com/getwilds/wilds-docker-library/blob/main/cellbender/Dockerfile_0.3.2 | https://github.com/getwilds/wilds-docker-library/blob/main/cellbender/CVEs_0.3.2.md%EF%BC%89

注意：当前两个标签均从上游main分支安装（非固定版本），因v0.3.2 PyPI版本存在检查点序列化bug，main分支已包含修复，将在v0.3.3发布后更新为固定版本。

核心功能

1. 伪影去除：使用深度生成模型消除环境RNA和barcode交换等技术干扰
2. 多计算模式：支持GPU加速（需CUDA环境）与CPU自动回退
3. 数据兼容性：支持读写.h5格式的计数矩阵文件
4. 轻量设计：仅包含CellBender及其必要依赖，镜像体积优化

使用场景

适用于单细胞/单细胞核RNA测序数据分析流程，帮助研究人员：

• 提升测序数据质量，减少技术伪影对后续分析的影响
• 支持细胞类型鉴定、差异表达分析等下游研究
• 在受控环境中进行批量数据处理

配置说明与部署示例

镜像拉取

Docker

bash
# 拉取最新版本
docker pull getwilds/cellbender:latest

# 拉取特定版本
docker pull getwilds/cellbender:0.3.2

# 从GitHub Container Registry拉取
docker pull ghcr.io/getwilds/cellbender:latest

Singularity/Apptainer

bash
# 拉取最新版本
apptainer pull docker://getwilds/cellbender:latest

# 拉取特定版本
apptainer pull docker://getwilds/cellbender:0.3.2

运行示例

CPU模式处理数据

bash
docker run --rm -v /本地数据路径:/data getwilds/cellbender:latest \
  cellbender remove-background \
  --input /data/raw_feature_bc_matrix.h5 \
  --output /data/cellbender_output.h5

GPU加速模式处理数据（需NVIDIA驱动）

bash
docker run --rm --gpus all -v /本地数据路径:/data getwilds/cellbender:latest \
  cellbender remove-background \
  --input /data/raw_feature_bc_matrix.h5 \
  --output /data/cellbender_output.h5 \
  --cuda

自定义参数处理数据

bash
docker run --rm -v /本地数据路径:/data getwilds/cellbender:latest \
  cellbender remove-background \
  --input /data/raw_feature_bc_matrix.h5 \
  --output /data/cellbender_output.h5 \
  --expected-cells 5000 \
  --total-droplets-included 15000 \
  --fpr 0.01 \
  --epochs 150

重要说明

GPU支持

镜像集成CUDA 11.8，支持计算能力≥3.5的NVIDIA GPU（含GTX 1080 Ti等旧硬件）。运行时需添加--gpus all（Docker）或--nv（Apptainer）参数，并在命令中加入--cuda flag启用加速。

输出文件

生成的.h5文件包含校正后的计数矩阵，可直接导入Scanpy（sc.read_10x_h5）或转换为Seurat兼容格式。

安全提示

镜像定期通过Docker Scout扫描漏洞，但生物信息学依赖可能存在已知CVE。建议在受控研究环境中使用，最新漏洞信息请查看https://github.com/getwilds/wilds-docker-library/blob/main/cellbender%E3%80%82

引用与源码

若使用本工具，请引用原作者：

Fleming, S.J., et al. (2023). Unsupervised removal of systematic background noise from droplet-based single-cell experiments using CellBender. Nature Methods, 20, 1323-1335.

工具主页：https://github.com/broadinstitute/CellBender
Dockerfile源码：https://github.com/getwilds/wilds-docker-library/tree/main/cellbender