singularity的安装和使用#

[!NOTE]

Singularity是一种开源的容器化技术，专为科学计算、高性能计算（HPC）和大规模计算工作流程设计。

它允许用户将应用程序、环境和依赖项打包到一个独立的、可移植的单个文件中，称为SIF（Singularity Image Format）容器镜像。

这使得用户可以在不同的系统上无缝地运行相同的容器，包括在没有root权限的环境中运行。

注意：数信云服务器已经预装了singularity，所以不需要再自己进行安装！

1.安装singularity

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y singularity-container

验证singularity成功安装

singularity --help

2.常用singularity命令

# 查看 Singularity 版本
singularity --version
# 拉取镜像（从 DockerHub）
singularity pull docker://ubuntu:20.04
# 从定义文件构建镜像
singularity build my_image.sif recipe.def
# 查看镜像信息
singularity inspect my_image.sif
# 运行容器（执行默认入口点）
singularity run my_image.sif
# 在容器内执行命令
singularity exec my_image.sif ls /usr/bin
# 进入交互式容器 Shell
singularity shell my_image.sif
# 挂载本地目录到容器
singularity exec -B /data:/mnt my_image.sif ls /mnt
# 使用 fakeroot 模式（模拟 root 权限）
singularity shell --fakeroot my_image.sif
# 使用 overlay 写入（否则容器默认只读）
singularity shell --overlay my_overlay.img my_image.sif

3.singularity生物信息之pyscenic

源自官网教程https://pyscenic.readthedocs.io/en/latest/installation.html

首先拉取pyscenic的官方镜像，格式：docker pull XXX

# pySCENIC CLI version (recommended).
singularity build aertslab-pyscenic-0.12.1.sif docker://aertslab/pyscenic:0.12.1

（singularity本质还是拉取docker资源，由于docker是外网资源，所以常常会遇到镜像拉取失败的问题，因为服务器无法连接外网，联系驻群技术即可）

（数信云服务器预装了很多docker镜像，可以通过docker images查看，就不需要再次拉取了）

开始运行pyscenic——建基因调控网络 (GRN)

singularity run -B /data:/data aertslab-pyscenic-0.12.1.sif \
    pyscenic grn \
        --num_workers 6 \
        -o /data/expr_mat.adjacencies.tsv \
        /data/expr_mat.tsv \
        /data/allTFs_hg38.txt

解释：

docker run -it --rm → 启动一个临时 Docker 容器，运行结束后自动删除。
-v /data:/data → 把宿主机的 /data 目录挂载到容器的 /data，输入输出文件都能直接共享。
aertslab/pyscenic:0.12.1 → 使用 Aerts 实验室发布的 PySCENIC 版本 0.12.1 镜像。
pyscenic grn → 执行 GRN 步骤，推断转录因子 (TF) 与基因的关系。
--num_workers 6 → 使用 6 个线程并行加速。
-o /data/expr_mat.adjacencies.tsv → 输出文件，保存候选 TF-基因调控关系（邻接表）。
/data/expr_mat.tsv → 输入的表达矩阵（基因 × 细胞）。
/data/allTFs_hg38.txt → 人类转录因子列表（参考 hg38）。

👉 输出： /data/expr_mat.adjacencies.tsv，包含潜在 TF → 基因关系。

开始运行pyscenic——结合 motif 注释，筛选 regulons (CTX)

docker run -it --rm \
    -v /data:/data \
    aertslab/pyscenic:0.12.1 pyscenic ctx \
        /data/expr_mat.adjacencies.tsv \
        /data/hg19-tss-centered-5kb-7species.mc9nr.genes_vs_motifs.rankings.feather \
        /data/hg19-tss-centered-10kb-7species.mc9nr.genes_vs_motifs.rankings.feather \
        --annotations_fname /data/motifs-v9-nr.hgnc-m0.001-o0.0.tbl \
        --expression_mtx_fname /data/expr_mat.tsv \
        --mode "custom_multiprocessing" \
        --output /data/regulons.csv \
        --num_workers 6

解释：

singularity run → 启动 Singularity 容器。
-B /data:/data → 把宿主机的 /data 目录挂载到容器的 /data（和 Docker 里的 -v 类似）。
aertslab-pyscenic-0.12.1.sif → 你本地的 PySCENIC 镜像文件。
pyscenic grn → 运行 PySCENIC 的 GRN 步骤。
--num_workers 6 → 使用 6 个线程并行。
-o /data/expr_mat.adjacencies.tsv → 输出候选 TF-基因关系文件。
/data/expr_mat.tsv → 输入基因表达矩阵。
/data/allTFs_hg38.txt → 人类转录因子列表。