kboltonlab/lofreq Docker 镜像 - 轩辕镜像

Lofreq 2.1 Docker镜像文档

镜像概述

Lofreq 2.1 Docker镜像基于Lofreq 2.1版本构建，集成低频突变检测工具链及所有非必要Python工具。Lofreq是生物信息学领域的专业工具，专注于从高通量测序数据中精准识别低频突变（如肿瘤、病毒样本中的低丰度变异），附带的Python工具集可支持数据预处理、结果分析及可视化等辅助操作。

核心功能与特性

1. 低频突变检测能力

• 支持低至0.1%频率的突变检测，适用于低丰度变异分析
• 集成碱基质量值重校准、链偏倚过滤等优化算法，提升检测准确性
• 兼容BAM/CRAM输入格式，支持Illumina、Ion Torrent等主流测序平台数据

2. 非必要Python工具集

• 包含数据处理脚本（如BAM文件解析、VCF结果过滤）
• 提供可视化工具（突变频率分布、覆盖度分析图表生成）
• 集成常用生物信息学Python库（pandas、numpy、matplotlib等）

3. 易用性与兼容性

• 工具路径已配置环境变量，容器内可直接调用lofreq及Python命令
• 无需手动安装依赖，支持Linux/x86_64架构
• 兼容标准生物信息学工作流，可与GATK、Samtools等工具协同使用

使用场景

• 肿瘤基因组分析：检测肿瘤样本中低丰度驱动突变
• 病毒准种研究：追踪病毒群体中的低频变异及进化路径
• 低频突变筛查：遗传病、微生物群落中的罕见突变识别
• 生物数据后处理：利用Python工具进行突变数据统计与可视化

使用方法与配置说明

基本调用（docker run）

bash
# 拉取镜像（假设镜像标签为lofreq:2.1）
docker pull lofreq:2.1

# 执行低频突变检测（挂载本地数据目录至容器/data）
docker run -v /本地数据路径:/data lofreq:2.1 \
  lofreq call -f /data/reference.fasta \
  -o /data/output.vcf \
  /data/input_sorted.bam

Python工具使用示例

bash
# 运行Python脚本处理VCF结果
docker run -v /本地脚本路径:/scripts -v /本地数据路径:/data lofreq:2.1 \
  python /scripts/vcf_analysis.py \
  -i /data/output.vcf \
  -o /data/analysis_report.csv

核心参数说明

• lofreq call（突变检测核心命令）
  • -f：参考基因组FASTA文件路径
  • -o：输出VCF文件路径
  • 输入文件：需为排序并索引的BAM/CRAM文件（需配套.bai/.crai索引）
• Python工具：通过python /path/to/script.py调用，具体参数需参考脚本文档

数据挂载建议

• 将本地数据目录（含输入文件、参考基因组、脚本）挂载至容器/data目录
• 输出文件建议写入挂载目录，避免容器退出后数据丢失

注意事项

• 输入BAM/CRAM文件需预先排序并生成索引
• 大文件处理时建议通过--memory参数分配足够内存（如docker run --memory 8g ...）
• 非必要Python工具为辅助功能，核心突变检测依赖Lofreq原生命令