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。
本镜像包含RSEM(RNA-Seq by Expectation-Maximization)v1.11版本,RSEM是一款用于RNA测序数据定量分析的工具,主要功能是估计基因和转录本的表达水平。该镜像由Martin维护,基于https://github.com/deweylab/RSEM%E6%9E%84%E5%BB%BA%EF%BC%8C%E9%81%B5%E5%BE%AAGPL3%EF%BC%88GNU General Public License v3)许可证。
通过以下命令可查看RSEM帮助信息:
bashdocker run --rm [镜像名称] rsem-help
分析时需将数据目录挂载至容器内,建议使用-v参数挂载本地数据目录:
bashdocker run --rm -v /本地数据目录:/data [镜像名称] [RSEM命令] --input /data/输入文件 --output /data/输出目录
1. 构建转录组参考索引
bashdocker run --rm -v /本地参考数据:/ref -v /输出索引目录:/index [镜像名称] \ rsem-prepare-reference \ --bowtie2 \ # 使用Bowtie2作为比对工具 --reference-name hg38 \ # 参考名称 /ref/genome.fa \ # 基因组序列文件 /ref/transcripts.gtf \ # 转录本注释文件 /index/rsem_index # 输出索引前缀
2. RNA-Seq数据定量分析(双端数据)
bashdocker run --rm -v /本地测序数据:/fastq -v /索引目录:/index -v /结果目录:/result [镜像名称] \ rsem-calculate-expression \ --bowtie2 \ --paired-end \ # 双端测序数据 /fastq/sample_R1.fastq.gz \ # R1 reads /fastq/sample_R2.fastq.gz \ # R2 reads /index/rsem_index \ # 参考索引前缀 /result/sample_expression # 输出结果前缀
| 参数 | 描述 |
|---|---|
--bowtie2 | 使用Bowtie2作为比对工具(推荐) |
--paired-end | 指定输入为双端测序数据 |
--single-end | 指定输入为单端测序数据 |
--quantification-method | 选择定量方法(如em、bayes) |
--output-genome-bam | 生成基因组坐标的BAM文件 |
--num-threads | 指定线程数,加速分析 |
定量分析后将在输出目录生成以下主要文件:
sample_expression.genes.results:基因水平表达结果sample_expression.isoforms.results:转录本水平表达结果sample_expression.bam:比对结果BAM文件(若指定--output-genome-bam)本镜像遵循GPL3(GNU General Public License v3)许可证,详细信息可参考GPL3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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