轩辕镜像 官方专业版
轩辕镜像
专业版
轩辕镜像 官方专业版
轩辕镜像
专业版
首页个人中心搜索镜像
交易
充值流量¥7起我的订单
文档
工具
提交工单页面收录
ensembl-vep

iarcbioinfo/ensembl-vep

iarcbioinfo

下载次数: 0状态:社区镜像维护者:iarcbioinfo仓库类型:镜像最近更新:2 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。

镜像简介
下载命令
镜像标签列表与下载命令
使用轩辕镜像,把时间还给真正重要的事。
点击查看

https://img.shields.io/badge/docker-ready-blue.svg](https://hub.docker.com/r/iarcbioinfo/ensembl-vep/)

hla-neo-nf

Pipeline to predict neoantigens from WGS of T/N pairs

Usage

#using a tn_pairs file
nextflow run iarcbioinfo/hla-neo-nf -r v1.0  \
-profile singularity --ref chr6.mhc.fa \
--tn_file cohort_neoantigen.tsv --cram_dir cram \
--vcf_dir vcfs --vep_dir vep-db-111 --output_folder results_hla_neo

Dependencies

  1. This pipeline is based on [***] As we have several nextflow pipelines, we have centralized the common information in the https://github.com/IARCbioinfo/IARC-nf repository. Please read it carefully as it contains essential information for the installation, basic usage and configuration of nextflow and our pipelines.
  2. External software:
    • https://github.com/humanlongevity/HLA
    • https://github.com/Ensembl/ensembl-vep
    • https://github.com/griffithlab/pVACtools
      • https://vatools.readthedocs.io/en/latest/index.html

You can avoid installing all the external software by only installing Docker or singularity. See the https://github.com/IARCbioinfo/IARC-nf repository for more information.

Input (mandatory)

TypeDescription
--tn_file[file] File containing list of T/N bam/cram files to be processed
--cram_dir[dir] directory where the BAM or CRAM file are stored
--vcf_dir[dir] directory where the VCF files are stored
--vep_dir[dir] directory containing VEP database for annotation [hg38, GENCODE 33]
--ref[file] fasta file of chr6 of reference genome [chr6-hg38.fa], shold be indexed with BWA-mem

Example of cohort_neoantigen.tsv file (--tn_file)

A text file tabular separated, with the following header:

id      vcf     normal_cram     normal_id       tumor_id
sample1	sample1.vcf.gz	sample1_N.cram	NORMAL1	TUMOR1
sample2	sample2.vcf.gz	sample2_N.cram	sample2_N.cram	None	TUMOR2
sample3	sample3.vcf.gz	sample3_N.cram	sample3_N.cram	NORMAL3	TUMOR3_1,TUMOR3_2

Note that in case the vcf contains variants confidently called as somatic, the normal_id can be omitted (put "None" instead).

Optional parameters

NametypeDescription
--pvactools_predictors[string]predictions tools to compute neoantigens [def:all_class_i,all_class_ii or NetMHCpan,NetMHCIIpan]
--bam[flag]active bam mode [def:cram]
--output_folder[string]name of output folder
--cpu[Integer]Number of CPUs[def:20]
--mem[Integer]Max memory [def:8Gb]

Output

results
└── xHLA                        # HLA-typing predictions
│   ├── report-MESO_001-hla.json
│   ├── report-MESO_002-hla.json
│   ├── report-MESO_003-hla.json
│   ├── report-MESO_004-hla.json
│   ├── report-MESO_005-hla.json
│   ├── report-MESO_006-hla.json
│   ├── report-MESO_007-hla.json
│   ├── report-MESO_008-hla.json
│   ├── report-MESO_009-hla.json
├── VEP				# Annotation of variant impact
│   ├── MESO_001.vep.vcf
│   ├── MESO_002.vep.vcf
│   ├── MESO_003.vep.vcf
│   ├── MESO_004.vep.vcf
│   ├── MESO_005.vep.vcf
│   ├── MESO_006.vep.vcf
|
├── pVACTOOLS					#pvactools predictions
│   ├── MESO_002.pvactools.log			#pvactools log
│   ├── MESO_002_T1_pvactools				
│   │   ├── combined				 # neoatigens for class I and class II
│   │   │   ├── B00JALW.all_epitopes.aggregated.tsv    # raw predictions aggregated
│   │   │   ├── B00JALW.all_epitopes.tsv               # raw predictions 
│   │   │   ├── B00JALW.filtered.tsv	               # filtered predictions
│   │   │   └── B00JALW.aggregated.filtered.tsv	       # filtered aggregated
│   │   ├── MHC_Class_I				#neoatigens for class I
│   │   │   ├── B00JALW.all_epitopes.aggregated.tsv
│   │   │   ├── B00JALW.all_epitopes.tsv
│   │   │   ├── B00JALW.filtered.tsv
│   │   │   └── log
│   │   │       └── inputs.yml
│   │   └── MHC_Class_II			#neoatigens for class II
│   │       ├── B00JALW.all_epitopes.aggregated.tsv
│   │       ├── B00JALW.all_epitopes.tsv
│   │       ├── B00JALW.fasta
│   │       ├── B00JALW.filtered.tsv
│   │       └── log
|	         └── inputs.yml
├── nf-pipeline_info # Nextflow information directory
    ├── hla-neo_report.html
    ├── hla-neo_timeline.html
    ├── hla-neo_trace.txt
    └── run_parameters_report.txt # Custom file providing info for software versions and calling parameters

Common errors

vep-db

The first time is necesary to get a local copy of the vep database, you can achieve this by running the following command within the vep singularity container:

#get the singularity container
singularity pull docker://docker.io/iarcbioinfo/ensembl-vep:latest
#open a shell and run the folloing command
singularity shell ensembl-vep_latest.sif
#get a local copy of the vep cache database (gencode v33)
vep_install -a cf -s homo_sapiens -y GRCh38 -c vep-db-111 --CONVERT

chr6 BWA index

To perform the HLA-typing this pipeline extract reads from the CRAM/BAM file and remap them to the chr6 of GRCh38 using BWA-MEM (0.7.15-r1140), hence the chr6.fa of GRCh38 should be indexed (BWA index) to perform the mapping of the reads.

Singularity

The first time that the container is built from the docker image, the TMPDIR should be defined in a non parallel file-system, you can set this like:

export TMPDIR=/tmp

Running error

The mhccons module may occasionally crash and require a re-run (see https://github.com/griffithlab/pVACtools/pull/325 ). If this happens too much, you can use increase hte maximum numbers of retries in the nextflow config file.

Contributions

NameEmailDescription
Matthieu Foll****Developer to contact for support
Alex Di GenovaDeveloper
Nicolas Alcala***Developer

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 ensembl-vep 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/iarcbioinfo/ensembl-vep:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull iarcbioinfo/ensembl-vep:<标签>

轩辕镜像配置手册

按平台快速找到配置文档

一键安装

一键安装 Docker

Linux Docker 一键安装

AI

用 AI 使用轩辕镜像

agents.md · AI 对话 · 提示词

Docker

登录仓库拉取

登录认证 · 私有仓库

专属域名拉取

免登录 · 高速拉取

Linux

Docker 镜像配置

Windows / Mac

Docker Desktop 配置

MacOS OrbStack

OrbStack 容器

Apple Container

macOS 原生容器

Docker Compose

Compose 项目配置

NAS

群晖

Synology 配置

飞牛

fnOS 镜像配置

绿联

绿联 NAS

威联通

QNAP 配置

极空间

极空间 NAS

Unraid

Unraid NAS

企业仓库

其他仓库

ghcr · Quay · nvcr

Harbor 镜像源

Proxy Repository 对接

Portainer 镜像源

Registries 配置

Nexus 镜像源

Docker Proxy 缓存

开发工具

Dev Containers

VS Code 开发容器

Podman

Podman 配置指南

Singularity / Apptainer

HPC 科学计算容器

Kubernetes

K8s Containerd

Kubernetes · Containerd

K3s

轻量级集群

面板 / 网络

爱快路由

iKuai 镜像加速

宝塔面板

一键配置镜像源

需要其他帮助?请查看我们的 常见问题Docker 镜像访问常见问题解答 或 提交工单

镜像拉取常见问题

功能

版本功能对比

功能对比 · 版本选择

支持的镜像仓库

Docker Hub · GCR · GHCR

新手拉取配置

登录 · 专属域名 · 配置

docker search 限制

专属域名 · Hub 搜索

不支持 push

仅支持 pull · 不支持

拉取速度原因

带宽 · 缓存 · 冷热镜像

错误码

402 与流量用尽

402 · 流量包 · 充值

401 认证失败

401 · docker login

manifest unknown

标签错误 · 镜像不存在

410 Gone 排查

410 · Docker 升级

429 限流

免费版 · 专业版 · 企业版 · 请求频率

其他报错

DNS 超时

DNS 解析 · 网络超时

TLS 证书失败

no matching manifest(架构)

账号

失败是否计费

manifest · blob · 计费

申请开发票(企业 / 个人)

企业 · 个人 · 工单

修改登录密码

网站 · 仓库 · 重置

注销账户

工单 · 数据 · 注销

原理

mirrors 不生效

daemon.json · 重启

去掉域名前缀

docker tag · 重命名

指定架构拉取

ARM64 · AMD64 · 多架构

latest 与「最新」

digest · 版本号 · 标签

查看全部问题→

用户好评

来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务

用户头像

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。"

轩辕镜像
镜像详情
...
iarcbioinfo/ensembl-vep
教程轩辕镜像功能与使用教程
定价查看流量套餐与价格
热门查看热门 Docker 镜像推荐
博客Docker 镜像公告与技术博客
专业版 · 高速稳定拉取镜像
高速镜像下载·在线技术支持·99.95% SLA 保障·付费会员免广告
50GB 仅 ¥7/年
专业版 · 高速稳定拉取镜像
50GB 仅 ¥7/年
高速镜像下载·在线技术支持·99.95% SLA 保障·付费会员免广告
用户协议·隐私政策·增值电信业务经营许可证:浙B2-20261007·©2024-2026 源码跳动©2024-2026 杭州源码跳动科技有限公司·商务合作:点击复制邮箱

更多 ensembl-vep 镜像推荐

ensemblorg/ensembl-vep logo

ensemblorg/ensembl-vep

ensemblorg
该镜像包含VEP(预测基因组变异功能影响)、Haplosaurus(利用相位基因型数据预测全转录本单倍型序列)和Variant Recoder(在不同变异编码间转换)三个工具,用于基因组变异分析。
18 次收藏1000万+ 次下载
25 天前更新
willmclaren/ensembl-vep logo

willmclaren/ensembl-vep

willmclaren
该镜像集成Ensembl VEP(变异效应预测器)、Haplosaurus(单倍型序列预测)和Variant Recoder(变异编码转换)工具,用于基因组变异的功能分析与格式转换。
4 次收藏5万+ 次下载
5 年前更新

查看更多 ensembl-vep 相关镜像