AlphaFold Docker 镜像使用指南

快速参考

维护方

由个人/组织 neoformit 维护。

帮助渠道

可通过镜像关联的开发仓库、Galaxy 工具社区或直接联系维护者获取帮助。

支持的标签及对应 Dockerfile 链接

• 可能包含的标签：latest（最新稳定版）、特定版本标签（如基于 AlphaFold 2.3.1 的修改版）
• （具体标签需参考 Docker Hub 或相关仓库页面）

问题反馈地址

建议通过开发仓库的 Issues 板块或 Galaxy 工具社区反馈问题。

支持的架构

主要支持 amd64 架构（需搭配 NVIDIA GPU 支持 CUDA 加速）。

镜像详情

包含元数据、传输大小等信息：可在 Docker Hub 或相关镜像仓库页面查看。

镜像更新

更新频率依赖于维护者对 AlphaFold ***版本及依赖组件的同步更新。

本文档来源

基于镜像描述及 AlphaFold 功能特性整理，实际以维护者提供的文档为准。

什么是 neoformit/alphafold？

neoformit/alphafold 镜像封装了 AlphaFold 蛋白质结构预测工具的修改版本，AlphaFold 是由 DeepMind 开发的革命性 AI 工具，能够根据氨基酸序列高精度预测蛋白质的三维结构。该镜像针对 Galaxy 生物信息学平台进行了适配，修改内容包括：

• 更新 CUDA 和 Jax/Jaxlib 等计算依赖，确保 GPU 加速兼容性
• 移除默认 ENTRYPOINT 声明，适配 Galaxy 工具的任务调度逻辑
• 调整 AlphaFold 代码，暴露 amber_relax（琥珀松弛优化）和 output_models（输出模型数量）等参数，增强工具灵活性

适用于生命科学研究中的蛋白质结构预测、分析及相关生物信息学 pipeline 集成。

如何使用本镜像

启动 AlphaFold 实例（基础配置）

在支持 GPU 的环境中启动镜像（需提前准备输入数据和配置）：

bash
$ docker run --gpus all --name some-alphafold -v /path/to/input:/input -v /path/to/output:/output -v /path/to/database:/database neoformit/alphafold:tag --fasta_paths=/input/sequence.fasta --output_dir=/output --data_dir=/database

• --gpus all：启用 GPU 支持（需主机安装 NVIDIA Docker 驱动）
• -v /path/to/input:/input：挂载输入序列文件目录
• -v /path/to/output:/output：挂载输出结果目录
• -v /path/to/database:/database：挂载 AlphaFold 所需的参考数据库
• --fasta_paths 等参数：指定输入序列、输出目录及数据库路径

与 Galaxy 平台集成

作为 Galaxy 工具运行时，需通过 Pulsar 服务器配置镜像调用，示例流程：

1. 在 Galaxy 工具配置中指定镜像为 neoformit/alphafold:tag
2. 配置输入参数（如氨基酸序列文件、模型数量等）映射
3. 设定输出结果路径及格式（如 PDB 结构文件、预测评分等）
4. 通过 Galaxy 工作流调度任务，利用镜像进行蛋白质结构预测

容器 shell 访问与日志查看

进入容器 shell

bash
$ docker exec -it some-alphafold bash

查看预测任务日志

bash
$ docker logs some-alphafold

配置说明

核心配置参数（部分为镜像修改后新增）：

• --fasta_paths：输入氨基酸序列的 FASTA 文件路径
• --output_dir：预测结果输出目录
• --data_dir：AlphaFold 参考数据库目录（需提前下载）
• --amber_relax：是否启用琥珀松弛优化（true/false）
• --output_models：指定输出的模型数量（如 5 表示生成 5 个预测模型）

环境变量

可能支持的环境变量：

• CUDA_VISIBLE_DEVICES：指定可用 GPU 设备（如 "0" 表示使用第 1 块 GPU）
• JAX_PLATFORM_NAME：指定计算平台（默认 "gpu" 启用 GPU 加速）

数据持久化

需持久化的关键数据：

• 输入的 FASTA 序列文件（建议挂载主机目录）
• 预测输出的 PDB 结构文件及分析结果（通过 -v 挂载输出目录）
• AlphaFold 参考数据库（体积较大，建议单独存储并挂载）

注意事项

硬件要求

必须运行在支持 CUDA 的 NVIDIA GPU 环境中，推荐显存 ≥ 16GB（处理大型蛋白质序列）。

数据库准备

需提前下载 AlphaFold 所需的参考数据库（如 UniProt、PDB 等），并通过数据卷挂载到容器内。

版本兼容性

镜像版本需与 Galaxy 工具配置及参考数据库版本匹配，避免因接口或数据格式不兼容导致预测失败。

性能优化

• 对于长序列蛋白质，可调整 --max_template_date 参数限制模板搜索范围，缩短计算时间
• 合理分配 GPU 资源，避免多任务同时运行导致显存不足

许可信息

镜像基于 AlphaFold 及相关开源组件构建，遵循对应许可协议（如 AlphaFold 的 Apache License 2.0），使用前请遵守相关条款。