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# Docker 环境使用说明
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## 快速开始
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### 1. 环境变量配置
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```bash
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# 复制环境变量模板
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cp docker/docker.env.example docker/.env
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# 编辑环境变量
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vim docker/.env
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```
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### 2. 构建镜像
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```bash
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# 使用默认配置构建
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docker-compose -f docker/docker-compose.yml build
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# 使用环境变量构建
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docker-compose -f docker/docker-compose.yml --env-file docker/.env build
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# 或者直接使用 docker build
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docker build -f docker/Dockerfile -t vinatools:latest .
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```
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### 3. 环境变量说明
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| 变量名 | 默认值 | 说明 |
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|--------|--------|------|
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| `VINA_VERSION` | `1.2.7` | AutoDock Vina 版本 |
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| `TARGETPLATFORM` | `linux/amd64` | 目标平台架构 |
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**支持的平台：**
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- `linux/amd64` - Linux x86_64
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- `linux/arm64` - Linux aarch64
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### 4. 从源码编译
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Dockerfile 现在支持从源码编译 AutoDock Vina：
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- **Python 环境**: Python 3.12
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- **依赖包**: numpy (最新版本)、boost-cpp 1.82.0、swig 4.0.2
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- **编译方式**: 使用 pixi 管理环境，从源码编译
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- **版本控制**: 通过 VINA_VERSION 参数控制，默认 1.2.7
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### 4. 运行容器
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```bash
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# 启动主服务
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docker-compose -f docker/docker-compose.yml up -d vinatools
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# 进入容器
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docker-compose -f docker/docker-compose.yml exec vinatools bash
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# 或者直接运行
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docker run -it --rm -v $(pwd):/app vinatools:latest bash
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```
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## 使用示例
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### 不同平台构建
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```bash
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# Linux x86_64 平台
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TARGETPLATFORM=linux/amd64 docker-compose -f docker/docker-compose.yml build
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# Linux ARM64 平台
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TARGETPLATFORM=linux/arm64 docker-compose -f docker/docker-compose.yml build
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# 使用不同版本
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VINA_VERSION=1.2.6 TARGETPLATFORM=linux/amd64 docker-compose -f docker/docker-compose.yml build
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```
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### 使用环境文件
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```bash
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# 创建自定义环境文件
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cat > docker/my.env << EOF
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VINA_VERSION=1.2.6
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TARGETPLATFORM=linux/amd64
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EOF
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# 使用自定义环境文件构建
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docker-compose -f docker/docker-compose.yml --env-file docker/my.env build
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```
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### 3. 使用 Jupyter Notebook
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```bash
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# 启动 Jupyter 服务
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docker-compose -f docker/docker-compose.yml up -d jupyter
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# 访问 http://localhost:8888
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```
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## 环境说明
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### 镜像源配置
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为了加速构建过程，Dockerfile 中配置了以下镜像源：
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- **APT 源**: 阿里云镜像 (mirrors.aliyun.com)
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- **pip 源**: 清华大学镜像 (pypi.tuna.tsinghua.edu.cn)
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- **conda 源**: 清华大学镜像 (mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn)
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### 包含的包
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- **rdkit**: 化学信息学工具包
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- **openbabel**: 分子格式转换工具
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- **meeko**: 分子准备工具
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- **AutoDock Vina**: 分子对接工具
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### 目录结构
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```
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/app/
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├── bin/ # AutoDock Vina 二进制文件
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├── scripts/ # Python 脚本
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├── data/ # 输入数据（挂载）
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└── results/ # 输出结果（挂载）
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```
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## 常用命令
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### 运行脚本
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```bash
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# 在容器中运行 Python 脚本
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pixi run python scripts/calculate_qed_values.py
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# 运行批处理脚本
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pixi run bash scripts/batch_docking.sh
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```
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### 数据管理
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```bash
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# 挂载数据目录
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docker run -it --rm \
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-v $(pwd)/data:/app/data \
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-v $(pwd)/results:/app/results \
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vinatools:latest bash
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```
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### 清理
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```bash
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# 停止所有服务
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docker-compose -f docker/docker-compose.yml down
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# 删除镜像
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docker rmi vinatools:latest
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# 清理未使用的资源
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docker system prune -a
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```
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## 故障排除
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### 网络连接问题
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如果遇到网络连接问题，可以尝试以下解决方案：
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```bash
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# 1. 使用代理构建
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docker build --build-arg HTTP_PROXY=http://proxy:port \
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--build-arg HTTPS_PROXY=http://proxy:port \
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-f docker/Dockerfile -t vinatools:latest .
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# 2. 使用不同的镜像源
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# 编辑 Dockerfile，替换镜像源：
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# - APT: mirrors.ustc.edu.cn (中科大)
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# - pip: pypi.douban.com (豆瓣)
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# - conda: mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/
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# 3. 离线构建（如果网络完全不可用）
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# 预先下载所有依赖包，然后使用本地构建
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```
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### 权限问题
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```bash
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# 修复文件权限
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sudo chown -R $USER:$USER data/ results/
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```
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### 内存不足
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```bash
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# 增加 Docker 内存限制
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docker run -it --rm --memory=8g vinatools:latest bash
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```
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### 网络问题
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```bash
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# 使用主机网络
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docker run -it --rm --network=host vinatools:latest bash
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```
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### 镜像源切换
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如果需要使用其他镜像源，可以修改 Dockerfile 中的配置：
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```dockerfile
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# APT 源切换
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RUN sed -i 's@//.*archive.ubuntu.com@//mirrors.ustc.edu.cn@g' /etc/apt/sources.list
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# pip 源切换
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RUN echo "index-url = https://pypi.douban.com/simple" > /root/.pip/pip.conf
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# conda 源切换
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RUN /root/.pixi/bin/pixi config set channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
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```
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