
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。
本Docker镜像包含vcf-annotation-tools Python包,提供了对VCF(Variant Call Format)格式文件的注释和处理功能。vcf-annotation-tools是一款用于基因组变异数据注释的工具,通过Docker封装后,用户可直接使用,无需手动配置复杂的依赖环境。
拉取镜像(假设镜像名称为vcf-annotation-tools,具体名称需根据实际仓库调整):
bashdocker pull docker.xuanyuan.run/[镜像仓库地址]/vcf-annotation-tools
运行容器(挂载本地数据目录,执行注释操作):
bashdocker run --rm -v /本地数据目录:/data docker.xuanyuan.run/vcf-annotation-tools vcf-annotation-tools --input /data/input.vcf --output /data/output_annotated.vcf
--rm:容器退出后自动删除-v /本地数据目录:/data:将本地数据目录挂载到容器内/data目录,用于输入输出文件交互vcf-annotation-tools:容器中执行的工具命令--input /data/input.vcf:指定输入VCF文件路径(容器内路径,对应本地/本地数据目录/input.vcf)--output /data/output_annotated.vcf:指定输出注释后的VCF文件路径(容器内路径,对应本地/本地数据目录/output_annotated.vcf)具体参数需参考vcf-annotation-tools工具的官方文档,常用参数可能包括:
--input:输入VCF文件路径--output:输出注释后文件路径--database:指定注释数据库路径(如需自定义数据库,可通过-v挂载数据库目录到容器内)--species:指定物种(如人类、小鼠等)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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