AutoDL实例中ambertools的安装

AmberTools 为 GROMACS 用户提供了力场参数生成、结构拓扑构建与轨迹分析等关键支撑是分子动力学模拟流程中不可或缺的配套工具集。在轨迹分析中往往计算结合能的步骤需要ambertools工具提供算法该过程依赖于高性能CPU和内存因此相信大部分朋友的PC可能达不到这个配置在这里我将分享如何在AutoDL这种服务器上安装ambertools包其难点主要在于1. ambertools需要经过复杂的编译但AutoDL实例接收不了sudo命令2. 需要手动修改conda设置初始化bash对conda很熟悉的朋友应该知道创建新的隔离环境一般起手是conda create -n xxx python3.10但如果你在AutoDL的实例里这样输入应该会有404报错这主要是因为官方用的陈旧清华源过期了。另外大家应该会发现AutoDL的ubuntu系统和自己的WSL虚拟机不同命令行头部没有base字样这是因为bash没有进行初始化可以理解为该实例配置了conda但没有激活。# 先移除源官方渠道应该可以胜任 conda config --remove-key channels # 再建自己的环境并激活比如我这里想用mmpbsa conda create -n gmxmmpbsa python3.9 -y conda activate gmxmmpbsa这个时候很可能碰到以下报错conda env list能显示创建的环境但conda activate报错Your shell has not been properly configured to use conda activate字样这就是我说的该实例没有“激活”conda可以如下操作# 初始化 conda init bash # 修改配置文件 source ~/.bashrc安装包以下网址有guide文件大家可以看一下Download Amber MD。这位大佬的教程比较清晰Ubuntu的AmberTools安装全流程-CSDN博客如果是PC的ubuntu可以参考。直接下载安装包到ubuntu环境是个很好的方法但ambertools的编译非常麻烦需要gfortran,g,cmake,bison,flex等依赖但AutoDL有不具有sudo命令因此我们会卡在这一步。那么我们可以尝试使用非官方的社区预编译版本# 注意激活环境 conda activate gmxmmpbsa # 打开autodl的官方加速器 source /etc/network_turbo # 注意不要用这个应该没法下载成功 # conda install -c conda-forge ambertools23.0 -y # 社区预编译二进制完全跳过conda依赖树不行的话用AI指定一下源不会出现编译方面的问题 pip install ambertools-unofficial # 可以看看工具安装到哪了 pip show ambertools-unofficial输出格式大致如下忽略版本号问题(gmxmmpbsa) rootautodl-container-2e984fa248-9d857eaf:~/miniconda3/lib/python3.10/site-packages# pip show ambertools-unofficialName: ambertools-unofficialVersion: 26.0.0Summary: AmberTools command-line programs packaged for pipHome-page:Author:Author-email:License-Expression: GPL-3.0-or-later AND LGPL-3.0-or-later AND BSD-3-Clause AND MITLocation: /root/miniconda3/envs/gmxmmpbsa/lib/python3.10/site-packagesRequires:Required-by:这个包应该是可以使用的大家可以自行尝试一下我暂时没有使用需求。目前我在配置gmxmmpbsa的环境在ambertool基础上还需要额外的依赖以下是我正在参考的一篇CSDN文章gmx_MMPBSA 安装避坑指南从报错到成功的完整路径-CSDN博客。——————————————————以下是更新内容——————————————————检验ambertools的指令cpptraj -h这是一个常用的轨迹分析工具检验原本GROMACS功能指令gmx --versionAutoDL提供的镜像本身具备GROMACS全局软件应该是在每一个环境都可以使用的所以以上方式安装的ambertools是可以使用的。关于mmpbsa大家不要在AutoDL或者类似的容器里挣扎了作者启动了mpi选项其实这是个多CPU的选项一般的模拟不需要mpi而容器缺少必要的OpenMPI库同时缺少sudo安装方式。关于直接编译官方的ambertools豆包提供了libmamba的思路但本人没有成功。conda install -n base conda-libmamba-solver conda config --set solver libmamba conda config --set channel_priority strict conda config --remove-key channels conda config --add channels conda-forge conda clean --index-cacheconda env remove -n gmxmmpbsa # 新建环境直接指定python3.10用libmamba求解 conda create -n gmxmmpbsa python3.9 ambertools23.0 --solver libmamba -y如果我的内容有所帮助还望友友们点赞收藏支持一下关注我一起探讨更多生物信息学内容