vinatools/docker

Docker 环境使用说明

快速开始

1. 环境变量配置

# 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

# 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

# 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

# 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

# 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

# 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

# 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

# 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

# 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：

# 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

# 修复文件权限
sudo chown -R $USER:$USER data/ results/

内存不足

# 增加 Docker 内存限制
docker run -it --rm --memory=8g vinatools:latest bash

网络问题

# 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：

# 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/