【GCModeller】Docker镜像开发记录

GCModellerLinux运维开发笔记
谢桂纲 -
1:14 AM
估计阅读时长: 2 分钟

Docker镜像信息

GCModeller以R#语言的软件包的形式提供给客户使用，相应的R#语言的分析环境以Docker镜像的形式进行打包盒发布，Docker的基础镜像为ubuntu 22.04。

dotnet环境：.NET 6
R#语言安装位置：/usr/local/bin
R#程序包安装列表：

索引 包名称 Github
1 GCModeller https://github.com/SMRUCC/GCModeller
2 REnv https://github.com/rsharp-lang/R-sharp
3 ggplot https://github.com/rsharp-lang/ggplot
4 WorkflowRender https://github.com/rsharp-lang/WorkflowRender
5 CellRender https://github.com/SMRUCC/cell-render
6 Erica https://github.com/SMRUCC/Erica

开发环境：Windows Server 2022/WSL2/Docker Desktop

第三方软件安装

在镜像中有第三方软件依赖：

1. NCBI blast+

用于细胞网络结构的同源建模

# /opt/ncbi-blast-2.14.0+

2. meme suite

用于全基因组转录表达调控网络的建立，安装命令记录：

# export PATH=/opt/meme/bin:/opt/meme/libexec/meme-5.5.2:$PATH
./configure --prefix=/opt/meme --enable-build-libxml2 --enable-build-libxslt
# run test
/opt/meme/bin/meme ./upstream_locis.fasta -dna -revcomp -pal -mod zoops -minw 6 -maxw 30 -nmotifs 1000 -evt 1 -minsites 6 -p 16 -maxsize 0 -oc ./meme

3. open mpi

安装Open MPI应用于第三方组件的并行计算环境，在这个镜像之中是直接通过Ubuntu自带的软件源进行安装：

apt-get install openmpi-bin
# for fix the problem:
# fatal error: mpi.h: No such file or directory #include <mpi.h>
apt-get install libopenmpi-dev
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  3. […] 在上面所提到的线性变化转换过程，其实就是一个热图绘制的过程。我们一般按照不同的颜色谱做线性变换映射，就可以得到对应的不同颜色系列下的NRRD热图成像渲染结果。对于NRRD图像文件的热图成像渲染原理，其实是和质谱成像的渲染原理一摸一样的（对于质谱成像渲染而言，其主要的原理也就是将对应的扫描点上的目标离子的intensity值取出，构建出一个和NRRD文件中的光栅矩阵数据一摸一样的矩阵数据，基于这个矩阵数据进行线性变换映射到对应的颜色值完成热图成像可视化操作）。 […]

  4. […] 如果我们需要将得到光栅矩阵数据进行可视化，该怎样做呢？其实，如果我们了解过热图成像或者质谱成像的原理的话，实际上对于这个光栅矩阵的原始数据进行成像的原理应该就会很清楚了。在我们拿到这个矩阵之后，可以将矩阵的行和列看作为二维图像空间之中的x和y坐标信息，然后对应的矩阵中的单元格值可以映射为一个对应的颜色，即可将从NRRD文件之中拿到的光栅矩阵数据给可视化出来。将光栅矩阵中的数值映射为对应的颜色值的方法原理，大家可以参考一下《【热图数据可视化】颜色插值计算原理》的内容介绍，一摸一样。 […]