2. 环境搭建：安装 Python、MolProbity 命令行工具及其依赖

做结构校验，第一步不是跑命令，而是把环境收拾利索。我见过太多人上来就 pip install，结果卡在版本冲突上，一耗就是半天。

说白了，环境搭建就像实验室里配缓冲液——配方对了，后面怎么跑都顺。这章我带你把 Python、MolProbity 命令行工具和它的依赖们一次装到位。

2.1 Python 版本选择与安装

MolProbity 命令行工具基于 Python 3，我建议你使用 3.8 及以上版本。为什么是 3.8？因为大部分依赖库在 3.8–3.11 之间测试最充分。我遇到过有人用 3.6 装新版的 NumPy，结果一堆 wheel 不兼容……嗯，那个下午挺难忘的。

先确认你机器上有没有 Python：

python --version
# 或者
python3 --version

如果版本低于 3.8，或者根本没装，去 python.org 下载安装包。装的时候记得勾上 "Add Python to PATH"，这个选项很重要。

2.2 创建虚拟环境

虚拟环境隔离项目依赖，说白了就是避免 A 项目要 1.0，B 项目要 2.0，两个打架。你想想看，要是把 MolProbity 的依赖和日常脚本混在一起，升级一次可能全崩。

我演示两种方式，你选一种就行。

方式 A：使用 conda（推荐）

conda create -n molprobity_env python=3.10
conda activate molprobity_env

环境名字取 molprobity_env，你也可以换成自己习惯的。进入环境后，终端前面会多一个括号提示，比如 (molprobity_env) $，这时候安装的东西都在这个隔离空间里。

方式 B：使用 venv

python -m venv molprobity_env
# Linux / macOS
source molprobity_env/bin/activate
# Windows
molprobity_env\Scripts\activate

2.3 安装 MolProbity 命令行工具

MolProbity 命令行工具通常作为 PHENIX 软件套件的一部分分发。PHENIX 里面包含了 molprobity、phenix.refine 等一大批工具。如果你只做结构校验，安装 molprobity 独立包就够了。

我用 conda 安装最省事：

conda install -c conda-forge -c fenics molprobity

如果网络比较慢，可以换成清华镜像：

conda install -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge molprobity

等进度条跑完，验证一下命令行是否可用：

which molprobity
# 输出类似：/home/user/miniconda3/envs/molprobity_env/bin/molprobity

如果输出为空，或者提示 "command not found"，别急，我碰到过好几次——通常是镜像源里的包名不一样。试试这个备选命令：

conda install -c phenix-env phenix

PHENIX 套件比较大（几百 MB），但装完后 molprobity、ramalyze、clashscore 这些工具全部可用。我个人习惯用这种方式，因为后面做批量校验时还会用到 phenix 的其他模块。

2.4 安装核心依赖

MolProbity 本身依赖几个科学计算库。如果你用 conda 安装，这些会自动拉下来。但如果你是手动安装或者需要额外组件，可以手动补齐：

依赖库	用途	安装命令
NumPy	坐标矩阵运算、原子距离计算	conda install numpy
SciPy	空间搜索、键长键角统计	conda install scipy
Reduce	加氢、翻转确认（MolProbity 核心组件）	随 molprobity 自动安装
Probe	原子碰撞打分（clashscore）	随 molprobity 自动安装
Matplotlib（可选）	绘制 Ramachandran 图、分布图	conda install matplotlib

装完后，用一条命令检查所有关键依赖是否就位：

python -c "import numpy; import scipy; print('核心依赖 OK')"

如果没报错，说明底层库已经就绪。

2.5 验证安装：跑一个简单校验

环境有没有搭好，跑个例子就知道了。我准备了一个最小 PDB 文件片段，你自己随便找一个 .pdb 文件也行。

假设你有一个 test.pdb，执行：

molprobity test.pdb

看到类似下面的输出，就说明环境没问题：

========== MolProbity Score Report ==========
File: test.pdb
Clashscore: 2.35  (98th percentile)
Ramachandran outliers: 0.8%
Rotamer outliers: 1.2%
=============================================

如果没有 molprobity 命令，可以试试 PHENIX 版：

phenix.molprobity test.pdb

2.6 常见问题速查

下面几个坑，我帮你们提前踩过了：

• Command not found：检查虚拟环境是否激活。终端前面有 (molprobity_env) 才算进去。
• ImportError: No module named 'numpy'：说明依赖没装全，跑 conda install numpy scipy 补上。
• molprobity: error while loading shared libraries：Linux 上常见，缺动态链接库。尝试 conda install gxx_linux-64 或 conda install libstdcxx-ng。
• Killed 或 OOM：结构文件太大，内存不够。MolProbity 对超大型复合物（>10k 原子）比较吃内存，建议分批或者用 --reduce-only 先加氢。