
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。
A nextflow environment with exemplar data for testing the MCMICRO pipeline.
Prerequisites: https://docs.docker.com/get-docker/
Setting the stage
docker run -it --rm -e USER=$USER \ -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \ -v /home/$USER/work:/home/$USER/work \ labsyspharm/miccheck:1.0.0 /bin/bash
where
-it --rm runs the container interactively and cleans up after exiting-e USER=$USER makes your USER environmental variable visible inside the container-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock enables Docker to spawn "sister" containers-v /home/$USER/work:/work sets up a persistent working directory for all containersRunning tests
Once inside the container, you can execute the standard tests with
nextflow run labsyspharm/mcmicro -w /home/$USER/work --in /data/exemplar-001 nextflow run labsyspharm/mcmicro -w /home/$USER/work --in /data/exemplar-002 --tma
where -w tells the pipeline to use the persistent working directory.
When adding a new feature to the pipeline, fork https://github.com/labsyspharm/mcmicro and create a new branch. The feature can then be tested on the exemplars by
nextflow run username/mcmicro -w /home/$USER/work -r newfeature --in /data/exemplar-001 nextflow run username/mcmicro -w /home/$USER/work -r newfeature --in /data/exemplar-002 --tma
replacing username with your GitHub username and newfeature with the name of the branch.
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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