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docker/README.md

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+# Docker 环境使用说明
+
+## 快速开始
+
+### 1. 环境变量配置
+
+```bash
+# 复制环境变量模板
+cp docker/docker.env.example docker/.env
+
+# 编辑环境变量
+vim docker/.env
+```
+
+### 2. 构建镜像
+
+```bash
+# 使用默认配置构建
+docker-compose -f docker/docker-compose.yml build
+
+# 使用环境变量构建
+docker-compose -f docker/docker-compose.yml --env-file docker/.env build
+
+# 或者直接使用 docker build
+docker build -f docker/Dockerfile -t vinatools:latest .
+```
+
+### 3. 环境变量说明
+
+| 变量名 | 默认值 | 说明 |
+|--------|--------|------|
+| `VINA_VERSION` | `1.2.7` | AutoDock Vina 版本 |
+| `VINA_PLATFORM` | `mac_aarch64` | 平台架构 |
+| `DOWNLOAD_VINA` | `true` | 是否下载 AutoDock Vina |
+
+**支持的平台：**
+- `mac_aarch64` - Apple Silicon Mac
+- `mac_x86_64` - Intel Mac  
+- `linux_x86_64` - Linux x86_64
+- `windows_x86_64` - Windows x86_64
+
+### 4. 运行容器
+
+```bash
+# 启动主服务
+docker-compose -f docker/docker-compose.yml up -d vinatools
+
+# 进入容器
+docker-compose -f docker/docker-compose.yml exec vinatools bash
+
+# 或者直接运行
+docker run -it --rm -v $(pwd):/app vinatools:latest bash
+```
+
+## 使用示例
+
+### 不同平台构建
+
+```bash
+# Linux x86_64 平台
+VINA_PLATFORM=linux_x86_64 docker-compose -f docker/docker-compose.yml build
+VINA_PLATFORM=linux_aarch64 docker-compose -f docker/docker-compose.yml build
+
+# Intel Mac 平台
+VINA_PLATFORM=mac_x86_64 docker-compose -f docker/docker-compose.yml build
+
+# 不下载 AutoDock Vina
+DOWNLOAD_VINA=false docker-compose -f docker/docker-compose.yml build
+```
+
+### 使用环境文件
+
+```bash
+# 创建自定义环境文件
+cat > docker/my.env << EOF
+VINA_VERSION=1.2.6
+VINA_PLATFORM=linux_x86_64
+DOWNLOAD_VINA=true
+EOF
+
+# 使用自定义环境文件构建
+docker-compose -f docker/docker-compose.yml --env-file docker/my.env build
+```
+
+### 3. 使用 Jupyter Notebook
+
+```bash
+# 启动 Jupyter 服务
+docker-compose -f docker/docker-compose.yml up -d jupyter
+
+# 访问 http://localhost:8888
+```
+
+## 环境说明
+
+### 镜像源配置
+为了加速构建过程，Dockerfile 中配置了以下镜像源：
+
+- **APT 源**: 阿里云镜像 (mirrors.aliyun.com)
+- **pip 源**: 清华大学镜像 (pypi.tuna.tsinghua.edu.cn)
+- **conda 源**: 清华大学镜像 (mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn)
+
+### 包含的包
+- **rdkit**: 化学信息学工具包
+- **openbabel**: 分子格式转换工具
+- **meeko**: 分子准备工具
+- **AutoDock Vina**: 分子对接工具
+
+### 目录结构
+```
+/app/
+├── bin/                    # AutoDock Vina 二进制文件
+├── scripts/               # Python 脚本
+├── data/                  # 输入数据（挂载）
+└── results/               # 输出结果（挂载）
+```
+
+## 常用命令
+
+### 运行脚本
+```bash
+# 在容器中运行 Python 脚本
+pixi run python scripts/calculate_qed_values.py
+
+# 运行批处理脚本
+pixi run bash scripts/batch_docking.sh
+```
+
+### 数据管理
+```bash
+# 挂载数据目录
+docker run -it --rm \
+  -v $(pwd)/data:/app/data \
+  -v $(pwd)/results:/app/results \
+  vinatools:latest bash
+```
+
+### 清理
+```bash
+# 停止所有服务
+docker-compose -f docker/docker-compose.yml down
+
+# 删除镜像
+docker rmi vinatools:latest
+
+# 清理未使用的资源
+docker system prune -a
+```
+
+## 故障排除
+
+### 网络连接问题
+如果遇到网络连接问题，可以尝试以下解决方案：
+
+```bash
+# 1. 使用代理构建
+docker build --build-arg HTTP_PROXY=http://proxy:port \
+             --build-arg HTTPS_PROXY=http://proxy:port \
+             -f docker/Dockerfile -t vinatools:latest .
+
+# 2. 使用不同的镜像源
+# 编辑 Dockerfile，替换镜像源：
+# - APT: mirrors.ustc.edu.cn (中科大)
+# - pip: pypi.douban.com (豆瓣)
+# - conda: mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/
+
+# 3. 离线构建（如果网络完全不可用）
+# 预先下载所有依赖包，然后使用本地构建
+```
+
+### 权限问题
+```bash
+# 修复文件权限
+sudo chown -R $USER:$USER data/ results/
+```
+
+### 内存不足
+```bash
+# 增加 Docker 内存限制
+docker run -it --rm --memory=8g vinatools:latest bash
+```
+
+### 网络问题
+```bash
+# 使用主机网络
+docker run -it --rm --network=host vinatools:latest bash
+```
+
+### 镜像源切换
+如果需要使用其他镜像源，可以修改 Dockerfile 中的配置：
+
+```dockerfile
+# APT 源切换
+RUN sed -i 's@//.*archive.ubuntu.com@//mirrors.ustc.edu.cn@g' /etc/apt/sources.list
+
+# pip 源切换
+RUN echo "index-url = https://pypi.douban.com/simple" > /root/.pip/pip.conf
+
+# conda 源切换
+RUN /root/.pixi/bin/pixi config set channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
+```