
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。
MEGAHIT是一款超快速、内存高效的下一代测序(NGS)数据组装器,针对宏基因组优化,同时也适用于普通单基因组(包括小基因组和哺乳动物规模基因组)及单细胞测序数据的组装。
在包含输入测序数据的目录下执行以下命令:
shdocker run -v $(pwd):/workspace -w /workspace --user $(id -u):$(id -g) vout/megahit \ megahit -1 MY_PE_READ_1.fq.gz -2 MY_PE_READ_2.fq.gz -o MY_OUTPUT_DIR
参数说明:
-v $(pwd):/workspace:挂载当前目录到容器内工作区-w /workspace:设置容器工作目录--user $(id -u):$(id -g):用当前用户身份运行,避免权限问题MY_PE_READ_*为实际测序文件,MY_OUTPUT_DIR为结果输出目录sh# 单个成对末端库 megahit -1 pe_1.fq -2 pe_2.fq -o out # interleaved成对末端库 megahit --12 interleaved.fq -o out # 多成对库+单末端库 megahit -1 a1.fq,b1.fq -2 a2.fq,b2.fq -r se1.fq -o out
--kmin-1pass:低深度测序时减少内存占用--presets meta-large:适配高复杂度宏基因组(如土壤样本)--cleaning-rounds 1 --disconnect-ratio 0:减少序列修剪,保留更多短contig--continue -o out:续跑中断的组装任务查看完整手册:运行megahit或megahit -h。
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