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。
Sarek是一个用于从全基因组或靶向测序数据中检测变异的开源工作流,最初设计用于人类和小鼠,也可适用于任何具有参考基因组的物种。该工作流支持肿瘤/正常样本对分析,还可包含额外的复发样本。基于Nextflow构建,通过Docker容器实现跨计算架构的可移植性,并确保安装简便和结果高度可重现。
使用最小测试数据集验证管道功能:
bashnextflow run nf-core/sarek -profile test,docker
若您的机构提供nf-core自定义配置文件,可使用
-profile <institute>替代,例如:-profile test,your_institute,自动配置本地计算环境。
使用自定义数据运行完整分析流程:
bashnextflow run nf-core/sarek -profile docker --input '样本表格.tsv' --genome GRCh38
| 参数 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
--input | 输入样本表格文件路径(TSV格式) | --input 'samples.tsv' |
--genome | 参考基因组名称 | --genome GRCh38(人类)或--genome mm10(小鼠) |
--targetBED | 靶向测序区域BED文件(仅靶向测序时使用) | --targetBED 'target_regions.bed' |
--outdir | 输出结果目录 | --outdir ./sarek_results |
输入TSV文件需包含以下列(至少):
patient:患者IDsample:样本IDsex:性别(male/female/other)status:样本状态(tumor/normal)fastq_1:R1测序文件路径fastq_2:R2测序文件路径(双端测序时)#sarek频道(通过此链接加入)使用本镜像进行分析时,请引用:
Garcia M, Juhos S, Larsson M et al. Sarek: A portable workflow for whole-genome sequencing analysis of germline and somatic variants [version 2; peer review: 2 approved] F1000Research 2020, 9:63 doi: 10./f1000research..2.
同时引用nf-core框架:
The nf-core framework for community-curated bioinformatics pipelines.
Philip Ewels, Alexander Peltzer, Sven Fillinger, Harshil Patel, Johannes Alneberg, Andreas Wilm, Maxime Ulysse Garcia, Paolo Di Tommaso & Sven Nahnsen.
Nat Biotechnol. 2020 Feb 13. doi: 10.1038/s41587-020-0439-x.
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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