
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。
Filtlong是一款用于长读长序列过滤的生物信息学工具,主要通过质量和长度指标对长读长数据进行筛选,同时支持使用Illumina(ILMN)短读长序列作为参考来优化过滤效果。本Docker镜像由StaPH-B(State Public Health Lab Bioinformatics)联盟提供,旨在为公共卫生实验室及相关研究人员提供便捷、标准化的长读长数据预处理工具。
适用于第三代测序技术(如PacBio、Nanopore)产生的长读长序列预处理,可用于基因组组装、变异检测、宏基因组分析等生物信息学流程中,作为数据质量控制的关键步骤。
bashdocker pull staphb/filtlong:0.2.0
以下示例展示如何使用Filtlong过滤长读长序列(假设输入文件为input_long_reads.fastq,输出过滤后的序列至filtered_reads.fastq):
bashdocker run -v $(pwd):/data staphb/filtlong:0.2.0 filtlong --min_length 1000 /data/input_long_reads.fastq > /data/filtered_reads.fastq
若需使用Illumina短读长作为参考(假设Illumina数据为illumina_reads.fastq):
bashdocker run -v $(pwd):/data staphb/filtlong:0.2.0 filtlong --reference /data/illumina_reads.fastq /data/input_long_reads.fastq > /data/filtered_with_ref_reads.fastq
--min_length <value>:设置最小序列长度阈值,低于该长度的序列将被过滤(默认值:1000)。--min_quality <value>:设置最小质量值阈值,低于该质量的序列将被过滤(默认值:5)。--reference <file>:指定Illumina短读长参考文件,用于优化质量评估。-v参数挂载本地数据目录(如示例中的$(pwd):/data),确保容器可访问输入文件并输出结果。如遇镜像使用问题或需功能改进,可通过StaPH-B https://github.com/StaPH-B/docker-builds%E4%BB%93%E5%BA%93%E6%8F%90%E4%BA%A4issue%E6%88%96pull request。
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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