最近重新深入生信分析的学习，重新看一下转录组还有其他分析方法看新工具和新思路。这篇日志记录Trim Galore的Singularity镜像用法（目前没有singularity的用法）和镜像构建的思路（Dockerfile由官方提供）。
0. 准备和预知信息
安装好singularity
镜像大小： 537 MB
镜像中的预装软件
- Ubuntu 18.04
- Python 3.6.7
- Cutadapt 2.0
- fastqc 0.11.8
- trim Galore 0.6.0
- 镜像下载
#下载trim-galore
singularity pull library://jiayiliujiayi/condas/trim-galore
1. 来源DEF解析- Singularity的"Dockerfile"解析
- 当成一个小型的linux机子，在linux服务器上怎么软件就在镜像中怎么装软件
- 最少原则：只装必要的软件
Bootstrap: docker
From: alpine:3.8
#这里就是安装
%post
apk update
apk upgrade
apk add git make
apk add bash curl fontconfig gcc bzip2-dev libc-dev ncurses-dev openjdk8-jre ttf-dejavu xz-dev zlib-dev
apk add perl python2 python2-dev py2-pip
pip install cutadapt
cd /usr/local/bin
curl -fsSL "https://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/fastqc_v0.11.8.zip" -o fastqc_v0.11.8.zip
unzip fastqc_v0.11.8.zip
find /usr/local/bin/FastQC -name "fastqc" -maxdepth 1 -exec chmod +x {} \;
find /usr/local/bin/FastQC -name "fastqc" -maxdepth 1 -perm /u+x -exec ln -s {} /usr/local/bin \;
cd /usr/local/bin
#可以在里面下载，也可以在构建镜像的时候拷贝进去
curl -fsSL "https://github.com/FelixKrueger/TrimGalore/archive/0.5.0.tar.gz" | tar -xz
find /usr/local/bin/ -name "trim_galore" -exec ln -s {} /usr/local/bin \;
%labels
Maintainer m-bull
Version trim_galore-0.5.0
2. 使用方法-如何使用这个镜像
- 注意点目录挂载
$PWD:/in中的/in一定要打全，$PWD这个值可换成自己想要放数据的绝对路径。
4. 用AI写DEF
在此推荐一下我的星火小助手（笨蛋）: https://xinghuo.xfyun.cn/botweb/2035826
作用：根据用户的需求和描述生成Singularity镜像描述文件（deffile）、转换Dockerfile到singularity的deffile、回答用户对Singularity容器化技术的疑问
参考
