如何使用Dockerfile制作生物信息分析基礎鏡像

本文小編為大家詳細介紹“如何使用Dockerfile制作生物信息分析基礎鏡像”，內容詳細，步驟清晰，細節處理妥當，希望這篇“如何使用Dockerfile制作生物信息分析基礎鏡像”文章能幫助大家解決疑惑，下面跟著小編的思路慢慢深入，一起來學習新知識吧。

使用 Dockerfile 定制鏡像

Dockerfile 是一個文本文件，其內包含了一條條的 指令(Instruction)，每一條指令構建一層，因此每一條指令的內容，就是描述該層應當如何構建。

還以之前定制 centos7 鏡像為例，這次我們使用 Dockerfile 來定制。

在一個空白目錄中，建立一個文本文件，并命名為 Dockerfile：

$ mkdir mydocker
$ cd mydocker
$ touch Dockerfile

其內容為：

# Base image
FROM centos:centos7

################## METADATA ######################
LABEL base.image="centos:7" \
      version="1" \
      software="Biocontainers base Image" \
      software.version="20200312" \
      about.summary="Base image for 億速云" \
      about.home="www.億速云.com" \
      about.documentation=" " \
      license="  " \
      about.tags="Genomics,Proteomics,Transcriptomics,General,Metabolomics"

################## MAINTAINER ######################
MAINTAINER huangls <huang2002003@qq.com>

#COPY Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh /tmp/miniconda.sh
#ENV LANG=C.UTF-8 LC_ALL=C.UTF-8
ENV PATH /biosoft/miniconda/bin:$PATH

RUN yum -y update && yum upgrade -y \
    && yum -y install  bzip2 openssl openssh-clients\
		cmake zlib  libpng libpng12 libtiff  libjpeg boost \
		wget   zip    which  less  tree \
    && yum clean all \
	&& mkdir -p  /biosoft/miniconda  \
	&& wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O /tmp/miniconda.sh \
    && bash /tmp/miniconda.sh -bfp /biosoft/miniconda \
    && rm -rf /tmp/miniconda.sh \
	&& ln -s /biosoft/miniconda/etc/profile.d/conda.sh /etc/profile.d/conda.sh  \
    && echo ". /biosoft/miniconda/etc/profile.d/conda.sh" >> ~/.bashrc  \
	&& echo "alias e=\"less -S \"" >> ~/.bashrc \
	&& echo "alias ee=\"less -SN \"" >> ~/.bashrc \
	&& echo "alias l=\"ls -lhtr"\" >> ~/.bashrc \
	&& echo "alias ll=\"ls -lh\"" >> ~/.bashrc \
	&& echo "export PS1=\"\[\e[32m\][\[\e[35m\]\u\[\e[m\]@\[\e[36m\]\h \[\e[31m\] \t \w\[\e[32m\]]\[\e[36m\]#\[\e[m\]\"" >> ~/.bashrc \
	#&& conda config --add channels bioconda \
	#&& conda config --add channels conda-forge \
	#&& conda config --add channels genomedk \
	&& conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/  \
	&& conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/  \
	&& conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/mro/  \
	&& conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/  \
	&& conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/  \
	&& conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/  \
	&& conda config --set show_channel_urls yes \
	&& conda config --set ssl_verify no \
	&& conda clean --all --yes 
#RUN	conda update conda -y  && conda upgrade conda -y \
    
	 

VOLUME ["/work"]

# Overwrite this with 'CMD []' in a dependent Dockerfile
CMD ["/bin/bash"]

WORKDIR /work執行

執行得到鏡像

$ docker build -t 億速云/biocontainer-base:latest .
Sending build context to Docker daemon 2.048 kB
...

FROM 指定基礎鏡像

所謂定制鏡像，那一定是以一個鏡像為基礎，在其上進行定制。就像我們之前運行了一個 nginx 鏡像的容器，再進行修改一樣，基礎鏡像是必須指定的。而 FROM 就是指定 基礎鏡像，因此一個 Dockerfile 中 FROM 是必備的指令，并且必須是第一條指令。

RUN 執行命令

RUN 指令是用來執行命令行命令的。由于命令行的強大能力，RUN 指令在定制鏡像時是最常用的指令之一。

讀到這里，這篇“如何使用Dockerfile制作生物信息分析基礎鏡像”文章已經介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領會，如果想了解更多相關內容的文章，歡迎關注億速云行業資訊頻道。