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clairemcwhite
这是适用于高性能计算（HPC）环境的AlphaFold Docker镜像，基于CUDA 11.2和cuDNN8构建，支持通过Singularity容器运行，用于蛋白质结构预测任务。
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：clairemcwhite仓库类型：镜像最近更新：4 年前
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镜像概述
本镜像为适配高性能计算（HPC）环境的AlphaFold Docker镜像，基于DeepMind AlphaFold项目的代码构建（对应PR#36，更新基础镜像为CUDA 11.2-cudnn8-runtime），支持通过Singularity容器化工具在HPC集群上部署，用于蛋白质结构预测研究。
核心功能
- 提供AlphaFold运行所需的环境依赖（CUDA 11.2、cuDNN8等）
- 支持设置环境变量避免长蛋白质预测时的内存错误
- 适配HPC集群的Singularity容器运行模式
- 允许灵活配置多种数据库路径（uniref90、mgnify、small_bfd等）
使用场景
- 科研人员在HPC集群上开展蛋白质结构预测研究
- 生物信息学领域快速部署AlphaFold工具进行分析
配置说明
需挂载包含AlphaFold数据库的目录和工作目录，设置必要的环境变量，并指定fasta文件路径、输出目录及数据库路径等参数。
部署示例
Singularity拉取镜像
bashexport SINGULARITY_CACHEDIR=$SCRATCH/singularity_cache singularity pull docker://clairemcwhite/alphafold:latest
HPC运行示例
bashsingularity run --env TF_FORCE_UNIFIED_MEMORY=1,XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTION=4.0 \ -B /scratch/gpfs/cmcwhite/alphafold_data:/data \ -B .:/etc \ --pwd /app/alphafold \ --nv /path/to/alphafold_latest.sif \ --fasta_paths /full/path/to/fasta \ --output_dir /full/path/to/output_alphafold/ \ --data_dir /data/ \ --uniref90_database_path /data/uniref90/uniref90.fasta \ --mgnify_database_path /data/mgnify/mgy_clusters_2018_12.fa \ --small_bfd_database_path /data/small_bfd/bfd-first_non_consensus_sequences.fasta \ --pdb70_database_path /data/pdb70/pdb70 \ --template_mmcif_dir /data/pdb_mmcif/mmcif_files \ --obsolete_pdbs_path /data/pdb_mmcif/obsolete.dat \ --max_template_date=2021-07-26 \ --model_names model_1,model_2,model_3,model_4,model_5 \ --preset reduced_dbs
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 alphafold 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/clairemcwhite/alphafold:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull clairemcwhite/alphafold:<标签>
镜像拉取常见问题
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5
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