Alphafold2 安装 linux 本地配置 conda配置 非docker

AlphaFold2 是一个用于预测蛋白质二级结构的深度学习模型，它需要复杂的配置和资源来运行。以下是在 Linux 系统上使用 conda 进行本地安装的基本步骤：

1. 安装 Miniconda 或 Anaconda。
2. 创建一个新的 conda 环境并激活它：

conda create -n alphafold2 python=3.8
conda activate alphafold2

3. 安装 JAX with CPU support：

conda install -c conda-forge jax jaxlib

4. 安装 TensorFlow 2：

conda install -c conda-forge tensorflow=2.6.0

5. 安装 remaining AlphaFold2 dependencies：

conda install -c conda-forge h5py numpy scipy biopython openmm==7.5.0 pdbfixer==2.0.0

6. 克隆 AlphaFold2 的仓库并检出特定的稳定提交：

git clone https://github.com/deepmind/alphafold.git
cd alphafold
git checkout 709e8226c5f7b2f1281e865b6dbfa6d981f1a16b

7. 安装 AlphaFold2：

python setup.py install

8. 验证安装是否成功，通常需要下载一个示例数据集并运行预测：

wget https://storage.googleapis.com/alphafold/alphafold-uniprot-release4/uniprot_reviewed_v4.fasta
python alphafold/run_alphafold.py --fasta_paths=uniprot_reviewed_v4.fasta --max_template_date=2020-05 --output_dir=alphafold_output --model_preset=monomer --data_dir=$HOME/alphafold_data

请注意，这只是一个基础示例。AlphaFold2 需要大量的计算资源和时间来预测蛋白质的结构，而且它的运行可能会因为不同的硬件和软件配置而有所不同。如果你遇到任何错误或者问题，请参考官方的 AlphaFold2 安装文档或者社区支持。