如果你用 DeepSeek、元宝AI、Copilot 等 AI 代为编写轩辕镜像的 docker pull、修改 compose 镜像地址,或排查拉取失败等问题,请让 AI 先读规则再动手,只要在 AI 对话里直接发送下面这句话即可:
生成 docker pull、修改 compose 的 image,或排查拉取失败前,请先阅读并严格遵守 https://xuanyuan.cloud/agents.md 中的规则。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。
docker-vep是Ensembl Variant Effect Predictor (VEP)的Docker容器化版本。VEP是一款由Ensembl开发的生物信息学工具,主要用于注释遗传变异并预测其对基因、转录本及蛋白质功能的潜在影响,广泛应用于基因组学研究和临床遗传学分析。该Docker镜像旨在简化VEP的部署流程,确保环境一致性,便于用户快速开展变异注释工作。
bashdocker run -v /path/to/input:/input -v /path/to/output:/output ensembl/vep vep -i /input/input.vcf -o /output/output.txt
参数说明:
-v /path/to/input:/input:挂载本地输入文件目录到容器内/input路径-v /path/to/output:/output:挂载本地输出目录到容器内/output路径vep:容器内VEP工具的启动命令-i /input/input.vcf:指定输入VCF文件路径(容器内路径)-o /output/output.txt:指定输出注释结果文件路径(容器内路径)可通过VEP原生参数进行高级配置,例如指定参考基因组版本、添加额外注释数据库等:
bashdocker run -v /path/to/data:/data ensembl/vep vep -i /data/input.vcf -o /data/output.txt --species homo_sapiens --assembly GRCh38 --cache --offline
常用参数:
--species:指定物种(如homo_sapiens)--assembly:指定参考基因组版本(如GRCh38)--cache:使用本地缓存数据库(需提前下载并挂载缓存目录)--offline:离线模式运行(需已准备好缓存数据)为避免重复下载数据库,建议将VEP缓存数据目录挂载到容器中:
bashdocker run -v /local/vep_cache:/root/.vep -v /local/data:/data ensembl/vep vep -i /data/input.vcf -o /data/output.txt --cache --offline
注:首次使用需通过
vep_install命令下载所需物种的缓存数据,具体可参考Ensembl VEP官方文档
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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manifest unknown
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invalid tar header(解压)
TLS 证书失败
DNS 超时
域名连通性排查
410 Gone 排查
402 与流量用尽
401 认证失败
429 限流
D-Bus 凭证提示
413 与超大单层
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