Alphafold2/multimer本地安装+报错处理 |
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Alphafold2/multimer本地安装+报错处理
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Alphafold2本地部署常见的有两种方式：一、构建Docker镜像；二、Conda部署。 尝试了一下第一种方法碰到了无法运行（不报错，但不执行计算）的问题，加上对Docker不熟悉，所以放弃，转而选择第二种。 安装硬件设备： CPU: 64核 磁盘: 4T 系统: Ubuntu18.04 RAM: 64G 显卡：NVIDIA GV102 CUDA版本： 11.7 显卡驱动版本：515.43.04 1、安装conda 2、配置运行环境 安装依赖 conda create --name af2 python==3.8 conda activate af2 conda install -y -c conda-forge cudatoolkit-dev #此步缺失则会导致无法调用gpu conda install -y -c conda-forge openmm==7.5.1 cudnn==8.2.1.32 cudatoolkit==11.0.3 pdbfixer==1.7 conda install -y -c bioconda hmmer==3.3.2 hhsuite==3.3.0 kalign2==2.04 pip install absl-py==0.13.0 biopython==1.79 chex==0.0.7 dm-haiku==0.0.4 dm-tree==0.1.6 immutabledict==2.0.0 jax==0.2.14 ml-collections==0.1.0 numpy==1.19.5 scipy==1.7.0 tensorflow==2.5.0 pandas==1.3.4 tensorflow-cpu==2.5.0 pip install --upgrade jax==0.2.14 jaxlib==0.1.69+cuda111 -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.html 下载alphafold v2.1.2我所参考的文档推荐使用v2.2（https://github.com/kalininalab/alphafold_non_docker），但尝试过发现下面一部添加openmm patch出错，但更换为2.1.2则无此报错。 wget https://github.com/deepmind/alphafold/archive/refs/tags/v2.1.2.tar.gz && tar -xzf v2.1.2.tar.gz && export alphafold_path="$(pwd)/alphafold-2.1.2" wget -q -P $alphafold_path/alphafold/common/ https://git.scicore.unibas.ch/schwede/openstructure/-/raw/7102c63615b64735c4941278d92b554ec94415f8/modules/mol/alg/src/stereo_chemical_props.txt 添加openmm patch cd your_path/anaconda3/envs/alphafold/lib/python3.8/site-packages/ && patch -p0 < $alphafold_path/docker/openmm.patch 下载数据集 mkdir afdb bash $alphafold_path/scripts/download_all_data.sh ./afdb #祝你的下载过程顺利 3.运行这里有个在线的运行脚本（拷贝到本地）： https://github.com/kalininalab/alphafold_non_docker/blob/main/run_alphafold.sh #移动脚本到alphafold根目录下 mv ./run_alphafold.sh $alphafold_path/run_alphafold.sh cd $alphafold_path预测单体蛋白 mkdir test/ bash run_alphafold.sh -d ../afdb -o ./test -f ./test/query.fasta -t 2022-01-01预测复合物 bash run_alphafold.sh -d ../afdb -o ./test -f ./test/query.fasta -t 2022-01-01 -m multimer以下是预测复合物结构fasta文件准备格式： >sequence_1 >sequence_2 … 报错及解决方式最后谈一谈安装和使用过程遇到的报错和解决措施： #报错1： stderr: parse failed (sequence file ../afdb/pdb_seqres/pdb_seqres.txt): Line 1362470: illegal character 0 #解决措施： 用文本编辑器打开pdb_seqres.txt，找到报错所在的那一行，删除之，如果后续还有类似的报错，同样应对之。 #报错2： RuntimeError: INTERNAL: Could not find the corresponding function #解决措施： ①脚本运行时选择参数"-g false"，只在cpu上运行，但这样速度非常慢。 ②确保上述命令“conda install -y -c conda-forge cudatoolkit-dev”执行无误。如果安装失败或存在包冲突，建议删掉这个虚拟环境再重新创一个，重创的环境第一个就安装cudatoolkit-dev。其余步骤不变。建议预测序列不要过长，否则容易死机。最近尝试的1269+477的复合物结构预测，结果跑出一个结果后就卡死在那里了。 参考文章：https://github.com/kalininalab/alphafold_non_docker
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