AlphaFold 3安装

       AlphaFold 3 是 DeepMind 开发的革命性蛋白质结构预测工具的最新版本。它建立在 AlphaFold  的非凡成就（在 CASP14 上达到接近实验精度）之上，进一步提升了预测准确性、速度，并扩展了预测范围（如蛋白质-配体、蛋白质-核酸复合物）。它在生物医学研究、药物发现、酶工程和基础生命科学研究等领域具有巨大潜力。

      DeepMind 提供了预定义的 Dockerfile。用户只需运行 docker build 命令，即可自动创建包含所有正确依赖项的环境。无需用户手动逐一查找、下载、编译和配置几十个依赖包。Singularity 镜像则方便在 HPC 集群上分发和运行。

重要前提：

• 访问权限：AlphaFold 3 的模型参数（权重文件）目前尚未公开。

• 需通过 DeepMind 官方仓库或公告中的链接访问申请表单
• 填写并提交必要信息，获得授权后即可下载运行预测所需的模型参数文件。
• 在此之前，仅能完成环境配置和数据库下载，等待 DeepMind 授权。

一 基于 容器化的 AlphaFold 安装

   Singularity 部署方法（适用于 HPC 集群）；Docker 适合单机快速上手；

Go 语言

Go 语言官方网站提供了详细的安装指南，适用于不同的操作系统（如 Linux、Windows、macOS 等）。
Download and install - The Go Programming Language

Singularity

Singularity（现在通常称为 Apptainer）的官方 GitHub 仓库提供了安装指南，涵盖了不同操作系统和环境的安装方法。
https://github.com/apptainer/singularity/blob/main/INSTALL.md

AlphaFold 3

仓库中的docs/installation.md文件包含了详细的安装和运行说明，包括使用 Docker 和 Singularity 进行安装的步骤。
https://github.com/google-deepmind/alphafold3

   根据alphafold3/docs/installation.md文档，可以选择使用 Docker 或 Singularity 来运行 AlphaFold 3。如果想使用 Singularity，需要先构建 Docker 容器，然后从 Docker 容器构建 Singularity 镜像。之后，在进行结构预测时就不需要依赖 Docker 了。

硬件要求

组件	最低要求	推荐配置	建议优化
CPU	8 核，支持 AVX2	16 核以上，高主频 (2.5GHz+)	需明确是否支持 AMD/Intel 异构计算
内存	32GB	64GB+	若处理大型蛋白质复合物，建议 128GB+
存储	系统盘 100GB SSD + 数据盘 2TB	系统盘 200GB NVMe + 数据盘 4TB NVMe	数据盘建议使用 SSD 以加速数据库检索
GPU	NVIDIA GPU（12GB 显存）	NVIDIA GPU（16GB + 显存）	明确推荐显卡型号（如 A100、V100），需支持 CUDA 12.6

软件要求

• 操作系统：Rocky Linux 8+（ Ubuntu 22.04 LTS 作为备选）