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dimeng851/embedding

dimeng851

提供三种蛋白质序列嵌入方法（Onehot、ProtTrans、MSA Transformer），可将蛋白质序列转换为数值嵌入，支持FASTA输入和NPY格式输出，适用于蛋白质序列分析与机器学习模型训练。

下载次数: 0状态：社区镜像维护者：dimeng851仓库类型：镜像最近更新：7 个月前

镜像标签列表与下载命令

Protein Sequence Embedding 镜像文档

镜像概述

本Docker镜像提供三种蛋白质序列嵌入方法，用于将蛋白质序列转换为数值化嵌入表示，支持后续的蛋白质结构预测、功能分析及机器学习模型训练等应用场景。

核心功能与特性

Onehot：将蛋白质序列编码为独热向量表示
ProtTrans：利用ProtTrans模型生成序列嵌入
MSA Transformer：通过MSA Transformer模型进行嵌入（需提供多序列比对文件）

输入与输出

输入要求

FASTA文件：包含待嵌入的蛋白质序列，格式示例：

>DP02585
MWERLNCAAEDFYSRLLQKFNEEKKGIRKDPFLYEADVQVQLISKGQPNPLKNILNENDIVFIVEKVPLEKEETSHIEELQSEETAISDFSTGENVGPLALPVGKARQLIGLYTMAHNPNMTHLKINLPVTALPPLWVRCDSSDPEGTCWLGAELITTNNSITGIVLYVVSCKADKNYSVNLENLKNLHKKRHHLSTVTSKGFAQYELFKSSALDDTITASQTAIALDISWSPVDEILQIPPLSSTATLNIKVESGEPRGPLNHLYRELKFLLVLADGLRTGVTEWLEPLEAKSAVELVQEFLNDLNKLDGFGDSTKKDTEVETLKHDTAAVDRSVKRLFKVRSDLDFAEQLWCKMSSSVISYQDLVKCFTLIIQSLQRGDIQPWLHSGSNSLLSKLIHQSYHGTMDTVSLSGTIPVQMLLEIGLDKLKKDYISFFIGQELASLNHLEYFIAPSVDIQEQVYRVQKLHHILEILVSCMPFIKSQHELLFSLTQICIKYYKQNPLDEQHIFQLPVRPTAVKNLYQSEKPQKWRVEIYSGQKKIKTVWQLSDSSPIDHLNFHKPDFSELTLNGSLEERIFFTNMVTCSQVHFK
>DP02606
MSRQSSVSFRSGGSRSFSTASAITPSVSRTSFTSVSRSGGGGGGGFGRVSLAGACGVGGYGSRSLYNLGGSKRISISTSGGSFRNRFGAGAGGGYGFGGGAGSGFGFGGGAGGGFGLGGGAGFGGGFGGPGFPVCPPGGIQEVTVNQSLLTPLNLQIDPSIQRVRTEEREQIKTLNNKFASFIDKVRFLEQQNKVLDTKWTLLQEQGTKTVRQNLEPLFEQYINNLRRQLDSIVGERGRLDSELRNMQDLVEDFKNKYEDEINKRTTAENEFVMLKKDVDAAYMNKVELEAKVDALMDEINFMKMFFDAELSQMQTHVSDTSVVLSMDNNRNLDLDSIIAEVKAQYEEIANRSRTEAESWYQTKYEELQQTAGRHGDDLRNTKHEISEMNRMIQRLRAEIDNVKKQCANLQNAIADAEQRGELALKDARNKLAELEEALQKAKQDMARLLREYQELMNTKLALDVEIATYRKLLEGEECRLSGEGVGPVNISVVTSSVSSGYGSGSGYGGGLGGGLGGGLGGGLAGGSSGSYYSSSSGGVGLGGGLSVGGSGFSASSGRGLGVGFGSGGGSSSSVKFVSTTSSSRKSFKS

A3M文件（仅MSA Transformer需要）：
- 通过https://github.com/soedinglab/hh-suite%E7%94%9F%E6%88%90
- 文件名格式为[SEQUENCE_NAME/ID].a3m，需与FASTA文件中的序列ID对应（如DP02585.a3m）

输出说明

文件格式：[SEQUENCE_NAME/ID].npy（NumPy数组文件）
输出形状：
- Onehot：(1, 序列长度, 21)
- ProtTrans：(1, 序列长度, 1024)
- MSASA Transformer：(1, 序列长度, 768)

使用方法

1. 拉取镜像

sh
docker pull dimeng851/embedding:v3

2. 选择嵌入方法（可选）

默认启用所有三种嵌入方法（Onehot、ProtTrans、MSA Transformer）。如需仅使用部分方法：

编辑Dockerfile，修改CMD命令中的--embeddingType参数，删除不需要的方法，例如：

sh
CMD python /embedding/main.py --embeddingType onehot,protTrans  # 仅启用Onehot和ProtTrans

3. 运行容器

sh
docker run -d \
  -it \
  --name CONTAINER_NAME \
  --mount type=bind,source=PATH_TO_INPUT_FASTA_FILE,target=/embedding/data/input.fasta \
  --mount type=bind,source=PATH_TO_INPUT_A3M_FOLDER,target=/embedding/data/hmm \
  --mount type=bind,source=PATH_TO_INPUT_OUTPUT_FOLDER,target=/embedding/data/output \
  --mount type=bind,source=PATH_TO_INPUT_TORCH_CHECKPOINT,target=/root/.cache/torch/hub/checkpoints/ \
  --mount type=bind,source=PATH_TO_INPUT_HUGGINGFACE_HUB,target=/root/.cache/huggingface/hub/ \
  dimeng851/embedding:v3

参数说明：

CONTAINER_NAME：自定义容器名称
PATH_TO_INPUT_FASTA_FILE：输入FASTA文件路径
PATH_TO_INPUT_A3M_FOLDER：A3M文件所在文件夹路径（仅MSA Transformer需要）
PATH_TO_INPUT_OUTPUT_FOLDER：输出结果保存路径
PATH_TO_INPUT_TORCH_CHECKPOINT：MSA Transformer模型缓存路径（已下载模型则指定存放目录，否则为模型下载目录）
PATH_TO_INPUT_HUGGINGFACE_HUB：ProtTrans模型缓存路径（已下载模型则指定存放目录，否则为模型下载目录）

4. 示例命令

sh
docker run -d \
  -it \
  --name embed_con \
  --mount type=bind,source=/home/dimeng/caid3/test.fasta,target=/embedding/data/input.fasta \
  --mount type=bind,source=/home/dimeng/project/linker_caid/a3m,target=/embedding/data/hmm \
  --mount type=bind,source=/home/dimeng/caid3/output/embedding,target=/embedding/data/output \
  --mount type=bind,source=/home/dimeng/.cache/torch/hub/checkpoints/,target=/root/.cache/torch/hub/checkpoints/ \
  --mount type=bind,source=/home/dimeng/.cache/huggingface/hub/,target=/root/.cache/huggingface/hub/ \
  dimeng851/embedding:v3

5. 查看结果

嵌入结果将保存在指定的PATH_TO_INPUT_OUTPUT_FOLDER目录下，文件名为各序列ID对应的.npy文件。

环境要求

Docker客户端版本：25.0.3及以上
服务器环境：Docker Desktop 4.27.2（***）或兼容版本
建议配置：至少8GB内存（模型下载和运行需要）

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 embedding 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/dimeng851/embedding:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull dimeng851/embedding:<标签>

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探索更多轩辕镜像的使用方法，找到最适合您系统的配置方式

Docker 配置

登录仓库拉取

通过 Docker 登录认证访问私有仓库

专属域名拉取

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K8s Containerd

Kubernetes 集群配置 Containerd

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K3s 轻量级 Kubernetes 镜像加速

Dev Containers

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Podman

Podman 容器引擎配置

Singularity/Apptainer

HPC 科学计算容器配置

其他仓库配置

ghcr、Quay、nvcr 等镜像仓库

Harbor 镜像源配置

Harbor Proxy Repository 对接专属域名

Portainer 镜像源配置

Portainer Registries 加速拉取

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Nexus3 Docker Proxy 内网缓存

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Linux

在 Linux 系统配置镜像服务

Windows/Mac

在 Docker Desktop 配置镜像

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MacOS OrbStack 容器配置

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Docker Compose 项目配置

NAS 设备

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Synology 群晖 NAS 配置

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需要其他帮助？请查看我们的常见问题Docker 镜像访问常见问题解答或提交工单

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使用与功能问题

配置了专属域名后，docker search 为什么会报错？

docker search 限制

Docker Hub 上有的镜像，为什么在轩辕镜像网站搜不到？

站内搜不到镜像

机器不能直连外网时，怎么用 docker save / load 迁镜像？

离线 save/load

docker pull 拉插件报错（plugin v1+json）怎么办？

插件要用 plugin install

WSL 里 Docker 拉镜像特别慢，怎么排查和优化？

WSL 拉取慢

轩辕镜像安全吗？如何用 digest 校验镜像没被篡改？

安全与 digest

第一次用轩辕镜像拉 Docker 镜像，要怎么登录和配置？

新手拉取配置

轩辕镜像合规吗？轩辕镜像的合规是怎么做的？

镜像合规机制

错误码与失败问题

docker pull 提示 manifest unknown 怎么办？

manifest unknown

docker pull 提示 no matching manifest 怎么办？

no matching manifest（架构）

镜像已拉取完成，却提示 invalid tar header 或 failed to register layer 怎么办？

invalid tar header（解压）

Docker pull 时 HTTPS / TLS 证书验证失败怎么办？

TLS 证书失败

Docker pull 时 DNS 解析超时或连不上仓库怎么办？

DNS 超时

docker 无法连接轩辕镜像域名怎么办？

域名连通性排查

Docker 拉取出现 410 Gone 怎么办？

410 Gone 排查

出现 402 或「流量用尽」提示怎么办？

402 与流量用尽

Docker 拉取提示 UNAUTHORIZED（401）怎么办？

401 认证失败

遇到 429 Too Many Requests（请求太频繁）怎么办？

429 限流

docker login 提示 Cannot autolaunch D-Bus，还算登录成功吗？

D-Bus 凭证提示

为什么会出现「单层超过 20GB」或 413，无法加速拉取？

413 与超大单层

账号 / 计费 / 权限

轩辕镜像免费版和专业版有什么区别？

免费版与专业版区别

轩辕镜像支持哪些 Docker 镜像仓库？

支持的镜像仓库

镜像拉取失败还会不会扣流量？

失败是否计费

麒麟 V10 / 统信 UOS 提示 KYSEC 权限不够怎么办？

KYSEC 拦截脚本

如何在轩辕镜像申请开具发票？

申请开票

怎么修改轩辕镜像的网站登录和仓库登录密码？

修改登录密码

如何注销轩辕镜像账户？要注意什么？

注销账户

配置与原理类

写了 registry-mirrors，为什么还是走官方或仍然报错？

mirrors 不生效

怎么用 docker tag 去掉镜像名里的轩辕域名前缀？

去掉域名前缀

如何拉取指定 CPU 架构的镜像（如 ARM64、AMD64）？

指定架构拉取

用轩辕镜像拉镜像时快时慢，常见原因有哪些？

拉取速度原因

查看全部问题→

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来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务

oldzhang

运维工程师

Linux服务器

"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"

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输入要求

FASTA文件：包含待嵌入的蛋白质序列，格式示例：

>DP02585
MWERLNCAAEDFYSRLLQKFNEEKKGIRKDPFLYEADVQVQLISKGQPNPLKNILNENDIVFIVEKVPLEKEETSHIEELQSEETAISDFSTGENVGPLALPVGKARQLIGLYTMAHNPNMTHLKINLPVTALPPLWVRCDSSDPEGTCWLGAELITTNNSITGIVLYVVSCKADKNYSVNLENLKNLHKKRHHLSTVTSKGFAQYELFKSSALDDTITASQTAIALDISWSPVDEILQIPPLSSTATLNIKVESGEPRGPLNHLYRELKFLLVLADGLRTGVTEWLEPLEAKSAVELVQEFLNDLNKLDGFGDSTKKDTEVETLKHDTAAVDRSVKRLFKVRSDLDFAEQLWCKMSSSVISYQDLVKCFTLIIQSLQRGDIQPWLHSGSNSLLSKLIHQSYHGTMDTVSLSGTIPVQMLLEIGLDKLKKDYISFFIGQELASLNHLEYFIAPSVDIQEQVYRVQKLHHILEILVSCMPFIKSQHELLFSLTQICIKYYKQNPLDEQHIFQLPVRPTAVKNLYQSEKPQKWRVEIYSGQKKIKTVWQLSDSSPIDHLNFHKPDFSELTLNGSLEERIFFTNMVTCSQVHFK
>DP02606
MSRQSSVSFRSGGSRSFSTASAITPSVSRTSFTSVSRSGGGGGGGFGRVSLAGACGVGGYGSRSLYNLGGSKRISISTSGGSFRNRFGAGAGGGYGFGGGAGSGFGFGGGAGGGFGLGGGAGFGGGFGGPGFPVCPPGGIQEVTVNQSLLTPLNLQIDPSIQRVRTEEREQIKTLNNKFASFIDKVRFLEQQNKVLDTKWTLLQEQGTKTVRQNLEPLFEQYINNLRRQLDSIVGERGRLDSELRNMQDLVEDFKNKYEDEINKRTTAENEFVMLKKDVDAAYMNKVELEAKVDALMDEINFMKMFFDAELSQMQTHVSDTSVVLSMDNNRNLDLDSIIAEVKAQYEEIANRSRTEAESWYQTKYEELQQTAGRHGDDLRNTKHEISEMNRMIQRLRAEIDNVKKQCANLQNAIADAEQRGELALKDARNKLAELEEALQKAKQDMARLLREYQELMNTKLALDVEIATYRKLLEGEECRLSGEGVGPVNISVVTSSVSSGYGSGSGYGGGLGGGLGGGLGGGLAGGSSGSYYSSSSGGVGLGGGLSVGGSGFSASSGRGLGVGFGSGGGSSSSVKFVSTTSSSRKSFKS

A3M文件（仅MSA Transformer需要）：
- 通过https://github.com/soedinglab/hh-suite%E7%94%9F%E6%88%90
- 文件名格式为[SEQUENCE_NAME/ID].a3m，需与FASTA文件中的序列ID对应（如DP02585.a3m）

输出说明

文件格式：[SEQUENCE_NAME/ID].npy（NumPy数组文件）
输出形状：
- Onehot：(1, 序列长度, 21)
- ProtTrans：(1, 序列长度, 1024)
- MSASA Transformer：(1, 序列长度, 768)

使用方法

1. 拉取镜像

sh
docker pull dimeng851/embedding:v3

2. 选择嵌入方法（可选）

默认启用所有三种嵌入方法（Onehot、ProtTrans、MSA Transformer）。如需仅使用部分方法：

编辑Dockerfile，修改CMD命令中的--embeddingType参数，删除不需要的方法，例如：

sh
CMD python /embedding/main.py --embeddingType onehot,protTrans  # 仅启用Onehot和ProtTrans

3. 运行容器

sh
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  -it \
  --name CONTAINER_NAME \
  --mount type=bind,source=PATH_TO_INPUT_FASTA_FILE,target=/embedding/data/input.fasta \
  --mount type=bind,source=PATH_TO_INPUT_A3M_FOLDER,target=/embedding/data/hmm \
  --mount type=bind,source=PATH_TO_INPUT_OUTPUT_FOLDER,target=/embedding/data/output \
  --mount type=bind,source=PATH_TO_INPUT_TORCH_CHECKPOINT,target=/root/.cache/torch/hub/checkpoints/ \
  --mount type=bind,source=PATH_TO_INPUT_HUGGINGFACE_HUB,target=/root/.cache/huggingface/hub/ \
  dimeng851/embedding:v3

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PATH_TO_INPUT_TORCH_CHECKPOINT：MSA Transformer模型缓存路径（已下载模型则指定存放目录，否则为模型下载目录）
PATH_TO_INPUT_HUGGINGFACE_HUB：ProtTrans模型缓存路径（已下载模型则指定存放目录，否则为模型下载目录）

4. 示例命令

sh
docker run -d \
  -it \
  --name embed_con \
  --mount type=bind,source=/home/dimeng/caid3/test.fasta,target=/embedding/data/input.fasta \
  --mount type=bind,source=/home/dimeng/project/linker_caid/a3m,target=/embedding/data/hmm \
  --mount type=bind,source=/home/dimeng/caid3/output/embedding,target=/embedding/data/output \
  --mount type=bind,source=/home/dimeng/.cache/torch/hub/checkpoints/,target=/root/.cache/torch/hub/checkpoints/ \
  --mount type=bind,source=/home/dimeng/.cache/huggingface/hub/,target=/root/.cache/huggingface/hub/ \
  dimeng851/embedding:v3

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第一次用轩辕镜像拉 Docker 镜像，要怎么登录和配置？

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docker pull 提示 manifest unknown 怎么办？

manifest unknown

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no matching manifest（架构）

镜像已拉取完成，却提示 invalid tar header 或 failed to register layer 怎么办？

invalid tar header（解压）

Docker pull 时 HTTPS / TLS 证书验证失败怎么办？

TLS 证书失败

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DNS 超时

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Docker 拉取出现 410 Gone 怎么办？

410 Gone 排查

出现 402 或「流量用尽」提示怎么办？

402 与流量用尽

Docker 拉取提示 UNAUTHORIZED（401）怎么办？

401 认证失败

遇到 429 Too Many Requests（请求太频繁）怎么办？

429 限流

docker login 提示 Cannot autolaunch D-Bus，还算登录成功吗？

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为什么会出现「单层超过 20GB」或 413，无法加速拉取？

413 与超大单层

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麒麟 V10 / 统信 UOS 提示 KYSEC 权限不够怎么办？

KYSEC 拦截脚本

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怎么用 docker tag 去掉镜像名里的轩辕域名前缀？

去掉域名前缀

如何拉取指定 CPU 架构的镜像（如 ARM64、AMD64）？

指定架构拉取

用轩辕镜像拉镜像时快时慢，常见原因有哪些？

拉取速度原因

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oldzhang

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"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"

dimeng851/embedding

提供三种蛋白质序列嵌入方法（Onehot、ProtTrans、MSA Transformer），可将蛋白质序列转换为数值嵌入，支持FASTA输入和NPY格式输出，适用于蛋白质序列分析与机器学习模型训练。

Protein Sequence Embedding 镜像文档

镜像概述

核心功能与特性

输入与输出

输入要求

输出说明

使用方法

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2. 选择嵌入方法（可选）

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Linux

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飞牛

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