
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段话即可:
请先阅读并遵守:https://xuanyuan.cloud/agents.md
未读文档前不要生成 pull 命令或排错方案。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。
本镜像基于seqkit v0.10.1版本构建,seqkit是由shenwei356开发的轻量级命令行工具(项目地址:https://github.com/shenwei356/seqkit),专注于生物序列数据(FASTA/FASTQ格式)的高效处理。镜像提供便捷的部署方式,可快速应用于各类生物信息学分析场景。
通过docker run命令运行镜像,基本语法:
bashdocker run --rm -v /本地数据目录:/data docker.xuanyuan.run/seqkit-image seqkit [命令] [参数]
1. 查看帮助信息
bashdocker run --rm docker.xuanyuan.run/seqkit-image seqkit --help
2. 统计序列文件信息
bash# 假设本地/data目录下有名为input.fasta的文件 docker run --rm -v $(pwd):/data docker.xuanyuan.run/seqkit-image seqkit stats /data/input.fasta
3. 过滤序列(保留长度≥1000bp的序列)
bashdocker run --rm -v $(pwd):/data docker.xuanyuan.run/seqkit-image seqkit seq -m 1000 /data/input.fasta > /data/filtered.fasta
4. 序列格式转换(FASTQ转FASTA)
bashdocker run --rm -v $(pwd):/data docker.xuanyuan.run/seqkit-image seqkit fq2fa /data/input.fastq -o /data/output.fasta
为处理本地序列文件,需通过-v参数将本地目录挂载至容器内的/data目录(或自定义目录),确保容器可访问输入文件并输出结果至本地。
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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