系统：Centos7，6；Ubuntu皆可
环境：GCC版本建议大于4.9
安装好anaconda或miniconda
1.创建conda虚拟环境
conda create --n alphafold
2.进入刚刚创建的虚拟环境
conda activate alphafold
3.安装依赖软件库
3.1 安装python 3.8.0（必须安装python3.8版本）
conda install -c anaconda -c conda-forge python==3.8.0
3.2 安装其他依赖
conda install -y -c bioconda -c conda-forge openmm==7.5.1 cudnn==8.2.1.32 cudatoolkit==11.0.3 pdbfixer==1.7
conda install -y -c bioconda -c conda-forge hmmer==3.3.2 hhsuite==3.3.0 kalign2==2.04
##如果是Centos6 版本glibc=2.14 conda install 库需要加上参数 __glibc==2.12=0
##如conda install -c anaconda -c conda-forge python==3.8.0 __glibc==2.12=0 这样
4.下载AlphaFold
github官网：https://github.com/deepmind/alphafold
4.1下载软件本体：git clone https://github.com/deepmind/alphafold.git
如果没有速读：
wget https://github.com/deepmind/alphafold/archive/refs/heads/main.zip
解压内容为：
4.2下载测试数据：git clone https://github.com/kalininalab/alphafold_non_docker.git
如果没有速读：
https://github.com/kalininalab/alphafold_non_docker/archive/refs/heads/main.zip
解压内容为：
4.3将下载好的测试数据文件解压并拷贝里面所有内容到软件本体文件夹内
目录结构如图：
4.4 进入alphafold/common/目录下载stereo_chemical_props.txt文件
cd alphafold/common/
wget https://git.scicore.unibas.ch/schwede/openstructure/-/raw/7102c63615b64735c4941278d92b554ec94415f8/modules/mol/alg/src/stereo_chemical_props.txt
4.5赋予run_alphafold.sh权限
chmod 755 run_alphafold.sh
5 使用pip 安装python依赖模块
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 -i https://pypi.douban.com/simple
pip install --upgrade jax jaxlib==0.1.69+cuda111 -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_releases.html
6 设置OpenMM
查看python 路径，使用which 命令
并进入到如图所示site-packages目录
patch -p0 < $alphafold_path/docker/openmm.patch
##$alphafold_path为alphafold家目录
7.下载数据库
cd alphafold-main/scripts
./download_all_data.sh 后接存放数据库路径
下载完，cd mgnify目录
创建软链接
ln -sf mgy_clusters_2018_12.fa mgy_clusters.fa
8.测试
运行测试命令
cd $alphafold_path
bash run_alphafold.sh -d /数据库路径/ -o ./dummy_test/ -m model_1 -f ./example/query.fasta -t 2020-05-14
加上参数 -g False 关闭GPU加速
TPU not found 为正常
问题一：
如果没有关闭GPU，出现Unable to initialize backend 'gpu': Not found: Could not find registered platform with name: "cuda". Available platform names are: Interpreter Host
问题可能是1.Nvidia驱动版本过低，解决办法升级GPU驱动至新版本
2.cuda版本有问题，解决办法安装指定版本cuda
3.没有正确执行第5步，pip install --upgrade jax jaxlib==0.1.69+cuda111 -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_releases.html
问题二：报错找不到libcusolver.so.11
解决办法，cd 到虚拟环境alphafold 的lib目录下
cd /home/software/anaconda3/envs/alphafold/lib/
cp libcusolver.so.10 libcusolver.so.11
至此，安装结束。
