docker鏡像之a(chǎn)lphafold運(yùn)用

一? alphafold簡介alphafold2應(yīng)該算是徹底改變計(jì)算生物學(xué)在生物學(xué)家心中地位的利器了。這是一個(gè)可以媲美冷凍電鏡的人工智能算法,在諸多生物學(xué)領(lǐng)域得到了應(yīng)用。比如藥物開發(fā)、復(fù)合物解析、蛋白質(zhì)功能解析等諸多領(lǐng)域得到了深刻而廣泛的認(rèn)識。并且,諸多論文只要能夠蹭上一點(diǎn)alphafole,給人的感覺也會變得高大上起來。因此,本人將從一個(gè)生信小白的角度,教大家如何使用這一分析利器,為自己的論文添磚加瓦。二 調(diào)用延續(xù)之前的推文,首先,讀者需要在自己的服務(wù)器上安裝GPU的驅(qū)動(dòng),隨后安裝dock(需要安裝nvidia-docker2才能調(diào)用GPU)
按照前一篇推文《docker初探》的命令進(jìn)入docker容器中

隨后,進(jìn)入app->alphafold目錄中。

此時(shí),按照提示安裝對應(yīng)的依賴。
報(bào)錯(cuò):AttributeError: module 'jaxlib.pocketfft' has no attribute 'pocketfft'
解決方法:官方調(diào)用的包會有問題,需要升級相應(yīng)的包和安裝相應(yīng)的包。
然后,調(diào)用run_alphafold_test.py,即可實(shí)現(xiàn)alphafold的初步測試。
運(yùn)行結(jié)果如下,可以看出測試部分還是很很快運(yùn)行結(jié)束的

需要注意的是,alphafold的真正使用需要安裝相應(yīng)的數(shù)據(jù)集才能完成準(zhǔn)確的預(yù)測,這里僅僅是測試一下。如下圖所示,一個(gè)完成的alphafold運(yùn)行需要極大的存儲空間(不少于兩個(gè)T的空間)。

三 慣例小結(jié)
可以看出,使用docker進(jìn)行運(yùn)算,可以避免系統(tǒng)環(huán)境的改變,同時(shí)通過安裝已有docker,滿足了相應(yīng)軟件的安裝環(huán)境,實(shí)在是一舉兩得的好方法。只是,這個(gè)也會消耗過多的內(nèi)存,不建議在自己的電腦上這樣使用。
PS:封面圖來自AI(stable-diffusion)繪圖理解的蛋白質(zhì)折疊(典型的人工智障)
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PS:因?yàn)楸拒浖怯胮ython腳本撰寫,調(diào)用了部分依賴包,用戶首次使用需要安裝python以及對應(yīng)的包,安裝之后便可永久使用。
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另外,怎么說呢,投幣也可,不強(qiáng)求,但奢求。


