nfcore/guideseq
nfcore
用于nf-core/guideseq流程的Docker容器，可进行GUIDE-Seq数据分析，识别基因编辑中的脱靶切割位点，支持跨计算基础设施运行且结果可复现。
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：nfcore仓库类型：镜像最近更新：6 年前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明 · 点击收起说明
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。
nf-core/guideseq
GUIDE-Seq数据分析流程容器，用于识别基因编辑的脱靶切割位点
https://travis-ci.com/nf-core/guideseq.svg?branch=master](https://travis-ci.com/nf-core/guideseq) https://img.shields.io/badge/nextflow-%E2%89%A50.32.0-brightgreen.svg](https://www.nextflow.io/) https://img.shields.io/badge/install%20with-bioconda-brightgreen.svg](http://bioconda.github.io/) https://img.shields.io/docker/automated/nfcore/guideseq.svg](https://hub.docker.com/r/nfcore/guideseq)
镜像概述
本容器是nf-core/guideseq流程的Docker化实现，基于Nextflow工作流工具构建，可在多种计算基础设施上便携运行，确保数据分析结果的高度可复现性。
核心功能
- 处理GUIDE-Seq测序数据，完成质控、比对等基础分析步骤
- 识别基因编辑过程中的脱靶切割位点
- 生成结构化的分析结果报告
- 依赖环境封装在容器内，无需额外配置即可运行
使用场景
- 科研机构开展CRISPR/Cas9等基因编辑技术的脱靶效应研究
- 生物信息学实验室对GUIDE-Seq数据进行标准化分析
- 教学场景中演示基因编辑脱靶分析的流程与方法
配置说明
- Nextflow版本要求：需安装≥0.32.0版本的Nextflow工具
- 参考基因组配置：支持自定义或使用nf-core提供的参考基因组（详见https://nf-co.re/usage/reference_genomes%EF%BC%89
- 系统配置：可通过添加自定义配置文件适配本地计算环境（详见https://nf-co.re/usage/adding_own_config%EF%BC%89
- 文档资源：完整流程文档可参考https://nf-co.re/guideseq
部署示例
使用Nextflow结合本Docker容器运行流程：
bashnextflow run nf-core/guideseq \ -profile docker \ --input samplesheet.csv \ --genome GRCh38 \ --outdir results
（注：需提前准备符合格式要求的samplesheet.csv文件）
Credits
nf-core/guideseq最初由Lukas Heumos编写。
镜像拉取方式
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。
DockerHub 原生拉取命令
docker pull nfcore/guideseq:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"