
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。
GWAS data analysis and visualization toolkit for processing and visualizing genome-wide association study results.
This container provides a complete environment for:
bash# Run Python interactively docker run --rm -it -v $(pwd):/data mamana/gwaslab:3.6.13 python3 # Run a Python script docker run --rm -v $(pwd):/data mamana/gwaslab:3.6.13 python3 /data/analysis.py
bashdocker run --rm -v $(pwd):/data mamana/gwaslab:3.6.13 python3 -c " import gwaslab as gl import pandas as pd # Load summary statistics mysumstats = gl.Sumstats('/data/sumstats.txt', snpid='SNP', chrom='CHR', pos='BP', ea='A1', nea='A2', beta='BETA', se='SE', p='P') # Basic QC mysumstats.basic_check() # Save harmonized data mysumstats.data.to_csv('/data/harmonized_sumstats.csv', index=False) "
bashdocker run --rm -v $(pwd):/data mamana/gwaslab:3.6.13 python3 -c " import gwaslab as gl mysumstats = gl.Sumstats('/data/sumstats.txt', snpid='SNP', chrom='CHR', pos='BP', ea='A1', nea='A2', beta='BETA', se='SE', p='P') # Generate Manhattan plot mysumstats.plot_mqq(save='/data/manhattan_qq.png') "
| Directory | Purpose |
|---|---|
/data | Main working directory (mount your data here) |
/input | Input files directory |
/output | Output files directory |
/scripts | Custom scripts directory |
bash# Build docker build -t test-gwaslab:local ./containers/gwaslab # Test docker run --rm test-gwaslab:local python -c "import gwaslab; print(gwaslab.__version__)" # Interactive shell docker run --rm -it test-gwaslab:local /bin/bash
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