Maximum Edge Orientation通路重建算法镜像

镜像概述

本镜像为Maximum Edge Orientation（MEO）通路重建算法的实验性Docker镜像。MEO算法源代码托管于GitHub，且本镜像属于Signaling Pathway Reconstruction Analysis Streamliner（SPRAS）项目的一部分，旨在为通路重建分析提供标准化运行环境。

核心功能与特性

• 实验性实现：提供MEO通路重建算法的实验性运行环境，支持算法功能验证与测试
• 项目集成：作为SPRAS项目组件，可与其他通路分析工具协同工作，构建完整分析流程
• 开源可访问：算法源代码公开，便于用户查看实现细节、验证结果及二次开发

使用场景

适用于生物信息学领域中信号通路重建相关的研究与实验场景，尤其适合需要通过MEO算法进行通路结构预测和分析的科研人员，可用于通路重构方法的比较、验证及优化研究。

使用方法与配置说明

前置要求

• 安装Docker Engine（推荐版本20.10及以上）
• 访问MEO算法源代码仓库获取算法输入格式、参数说明等详细文档
• 参考SPRAS项目文档了解镜像在完整分析流程中的集成方式

基础使用流程

1. 获取源代码（可选，用于参数配置参考）：

   bash
   git clone [***]
   cd meo
   

2. 运行镜像（具体参数需根据算法要求配置，以下为通用格式）：

   bash
   docker run --rm -v /本地数据目录:/data [镜像名称] [MEO算法参数]
   

   • -v /本地数据目录:/data：将本地数据目录挂载至容器内/data路径，实现数据共享
   • [镜像名称]：需替换为实际Docker镜像名称（如spras/meo:latest）
   • [MEO算法参数]：算法运行所需参数，具体参考MEO源代码文档

注意事项

• 本镜像为实验性版本，功能稳定性及兼容性可能存在限制，建议用于非生产环境测试
• 算法详细配置、输入输出格式及参数说明请以GitHub源代码仓库最新文档为准
• 如需集成至SPRAS分析流程，需遵循SPRAS项目的容器调用规范