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自动构建
该Docker镜像提供基于CWL的自动化工作流，结合PacBio长读长和Illumina短读长数据，完成非模式生物单倍体/二倍体真核基因组的组装、抛光及重复序列屏蔽等步骤。
下载次数: 0状态：自动构建维护者：pakorhon仓库类型：镜像最近更新：5 年前
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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。
基于CWL的非模式生物单倍体/二倍体真核基因组组装工作流
该工作流旨在结合PacBio长读长和Illumina短读长数据进行基因组组装。流程首先对长读长数据提取、校正、修剪和去污染；去污染后的读长用于组装，原始读长用于抛光；接着清洗Illumina读长并进一步抛光组装结果；最后通过重复序列屏蔽和单倍型消除得到最终组装产物。工作流通过BioConda和DockerHub实现自动化，遵循CWL v1.0规范，还会生成抛光前后的中间组装结果。
依赖项
程序
- https://github.com/indigo-dc/udocker
- https://github.com/common-workflow-language/cwltool
- https://pypi.org/project/galaxy-lib
- https://nodejs.org/en
数据
- Illumina适配器FASTA序列
- http://www.ccb.jhu.edu/software/centrifuge
- RepBase v17.02文件 RMRBSeqs.embl
安装
- 安装udocker：
bashcd wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh echo -e "\nyes\n\nyes\n" | bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh export PATH=~/miniconda3/bin:$PATH conda update -n base conda conda config --add channels defaults conda config --add channels conda-forge conda config --add channels bioconda conda install -p ~/miniconda3 udocker==1.1.1
- 修改udocker脚本第二行：
2c2 < export CONDA_PREFIX=~/miniconda3 --- >
- 安装其他依赖：
bashpip install galaxy-lib==18.5.7 conda install -c conda-forge nodejs==10.4.1 pip install cwltool==v1.0.20180403145700
- 修复cwltool：修改
~/miniconda3/lib/python2.7/site-packages/cwltool/job.py：
471,473c471,472 < if env != None: # This is the fix < for key in env: < env_copy[key] = env[key] --- > for key in env: > env_copy[key] = env[key]
- 下载并配置RepBase、NCBI nt数据库及Illumina适配器文件。
使用方法
- 准备YAML配置文件：
bashcd git clone -b 'v0.0.5-beta' --single-branch --depth 1 https://github.com/vetscience/Assemblosis cd Assemblosis/Run cp ../Examples/assemblyCele.yml # 编辑assemblyCele.yml以适配环境 mkdir RepeatSimple; mkdir RepeatTransp; mkdir RepeatCustom
- 运行工作流：
bashcwltool --tmpdir-prefix /home/<username>/Tmp --beta-conda-dependencies --cachedir /home/<username>/Cache --user-space-docker-cmd udocker --leave-tmpdir assembly.cwl assemblyCele.yml
配置文件示例（秀丽隐杆线虫）见原始描述。
硬件要求
测试环境为CentOS 7.2服务器（24物理CPU/48超线程CPU，512GB RAM），组装耗时1-5天，Centrifuge最大内存消耗约135GB。
工具列表
包含Dextractor、Trimmomatic、Centrifuge、Canu、Arrow、Bowtie2、SAMtools、Pilon、RepeatMasker等工具。
故障排除
若udocker下载镜像失败，重启cwltool（需启用--leave-tmpdir选项以恢复进度）。
引用
使用请引用：TBD
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 pakorhon/arrow:<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。"