
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-hla-neo是IARCbioinfo开发的Nextflow pipeline,专门用于从肿瘤/正常组织(T/N)配对的全基因组测序(WGS)数据中预测新抗原,整合了HLA分型、变异注释和新抗原预测等核心步骤。
适用于肿瘤免疫治疗研究领域,帮助科研人员从WGS数据中挖掘潜在的肿瘤新抗原,为个性化免疫治疗方案设计提供支持。
| 类型 | 描述 |
|---|---|
| --tn_file | 包含T/N配对BAM/CRAM文件列表的TSV文件 |
| --cram_dir | BAM/CRAM文件存储目录 |
| --vcf_dir | VCF文件存储目录 |
| --vep_dir | VEP注释数据库目录(hg38,GENCODE 33版本) |
| --ref | 参考基因组chr6的FASTA文件(需经BWA索引) |
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| --pvactools_predictors | 字符串 | 新抗原预测工具(默认:all_class_i,all_class_ii,可选NetMHCpan、NetMHCIIpan) |
| --bam | 标志 | 启用BAM模式(默认:CRAM模式) |
| --output_folder | 字符串 | 输出目录名称 |
| --cpu | 整数 | CPU数量(默认:2) |
| --mem | 整数 | 最大内存(默认:8Gb) |
结果目录包含以下核心部分:
bashnextflow run iarcbioinfo/nf-hla-neo -r v1.0 \ -profile docker --ref chr6.mhc.fa \ --tn_file cohort_neoantigen.tsv --cram_dir cram \ --vcf_dir vcfs --vep_dir vep-db-99 --output_folder results_hla_neo
bashexport TMPDIR=/tmp nextflow run iarcbioinfo/nf-hla-neo -r v1.0 \ -profile singularity --ref chr6.mhc.fa \ --tn_file cohort_neoantigen.tsv --cram_dir cram \ --vcf_dir vcfs --vep_dir vep-db-99 --output_folder results_hla_neo
bashsingularity pull docker://docker.io/iarcbioinfo/ensembl-vep:v1.0 singularity shell ensembl-vep_v1.0.sif vep_install -a cf -s homo_sapiens -y GRCh38 -c vep-db-99 --CONVERT
export TMPDIR=/tmp)。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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