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Research
【笔记整理|2024-07】力场与分子建模:从Martini 3粗粒化到OPLS-AA全原子力场
【笔记整理|2024-07】力场与分子建模:从Martini 3粗粒化到OPLS-AA全原子力场 引言 分子力场是分子动力学模拟的基石,不同的力场适用于不同的研究目的和应用场景。本文整理了从技术讨论中提取的关于Martini 3粗粒化力场、OPLS-AA全原子力场以及其他重要力场系统的关键知识和实用技巧,涵盖力场选择、参数化策略和应用实践。 Martini 3粗粒化力场 Martini 3设计理念 Martini 3是目前最先进的粗粒化力场之一,其设计理念基于系统性的参数化策略: The OPLS-AA force field has followed a consistent philosophy throughout the course of its development. Nonbonded parameters are optimized to reproduce experimental liquid phase properties, and torsional parameters are fit to available experimental or quantum chemical data. The Martini FF has been parametrized towards dielectric screening constant of 15, part of the electrostatic interactions have been included in the LJ parameters, therefore changing the screening constant would mean that you would also have to parametrize the LJ interactions. In short we would not advice fiddling with the screening. Martini 3珠子类型系统 珠子类型示例: The magnesium ion is represented by one TQ3p bead with a charge of +1 Martini 3参数化资源 Martini 3提供了丰富的参数化资源和数据库: https://github.com/Martini-Force-Field-Initiative/M3-Sterol-Parameters/blob/main/martini_v3.0_sterols_v1.0.itp https://github.com/Martini-Force-Field-Initiative/M3-Lipid-Parameters https://github.com/ricalessandri/Martini3-small-molecules/tree/main Martini 3蛋白质-配体结合模拟 Martini 3在蛋白质-配体结合模拟方面具有独特优势: CHAPTER 1 A PRACTICAL INTRODUCTION TO MARTINI 3 AND ITS APPLICATION TO PROTEIN-LIGAND BINDING SIMULATIONS Martini 3介电常数 Martini 3的介电常数设置是其重要特征: There is actually an option in the mdp file to change the dielectric OPLS-AA全原子力场 OPLS-AA设计哲学 OPLS-AA力场具有明确的参数化哲学和一致性原则: The OPLS-AA force field has followed a consistent philosophy throughout the course of its development. Nonbonded parameters are optimized to reproduce experimental liquid phase properties, and torsional parameters are fit to available experimental or quantum chemical data. OPLS-AA参数转换 OPLS-AA力场的参数在转换为GROMACS格式时需要注意一些细节: https://github.com/leelasd/OPLS-AAM_for_Gromacs/tree/master parmed CharmmParameterSet, all bonds,angles,dihedrals have two copied, where atom names are reversed, so we don’t need to sort? PolyParGen聚合物参数化 PolyParGen为聚合物和大分子提供OPLS-AA和Amber力场参数: PolyParGen provides OPLS-AA and Amber force field parameters for polymers or large molecules. In the case that PolyParGen generates OPLS-AA parameters… 分子力场参数化 参数化策略 不同力场采用不同的参数化策略,需要根据研究需求选择: We can use mols2grid to display and scroll through the cluster samples 力场参数文件格式 力场参数文件的格式和结构对于正确使用力场至关重要: vmd modeling top_opls_aam.inp problematic IC: VAL, ILE, MET, CYS, PRO…. vdwGeometricSigma yes 排除约束设置 合理的排除约束设置是力场配置的重要部分: For the [ exclusions ] section: For the [ constraints ] section: Extra exclusions within a molecule can be added manually in a [ exclusions ] section. Each line should start with one atom index, followed by one or more atom indices. All non-bonded interactions between the first atom and the other atoms will be excluded. 特殊相互作用与拓扑处理 质子海绵效应 质子海绵效应在分子模拟中是一个特殊的现象: proton sponge effect 受限弯曲势能 受限弯曲势能用于模拟特殊的分子结构: https://manual.gromacs.org/documentation/current/reference-manual/functions/bonded-interactions.html#restricted-bending-potential 虚拟位点 虚拟位点是分子力场中用于简化计算的重要技术: https://manual.gromacs.org/current/reference-manual/functions/interaction-methods.html#virtualsites 力场兼容性与转换 不同力场的兼容性 不同力场之间的兼容性是混合模拟中的关键问题: WARNING 3 [file ../../mdps_cg_78.4_mem/em.mdp]: ERROR 1 [file ../../mdps_cg_78.4_mem/nvt_neutral.mdp]: 力场参数验证 力场参数的验证确保模拟的可靠性: WARNING 4 [file system.top, line 13]: 力场组合使用 在某些情况下,需要组合使用不同的力场: 36 1 makes vmd output “psfgen) Created by CHARMM version 36 1” not useful in FEbuilder 分子建模工具与技术 SMARTS模式匹配 SMARTS模式匹配是分子结构识别的重要工具: SMARTS matching emm, cannot ensure won’t cause the same problem as rdkit 分子体积计算 分子体积计算是分子表征的重要参数: https://www.rdkit.org/docs/source/rdkit.Chem.AllChem.html#rdkit.Chem.AllChem.ComputeMolVolume from rdkit.Chem import rdMolDescriptors 分子表示与立体化学 立体化学的正确表示对分子模拟至关重要: Stereogenic centers belonging to an AND n group (e.g. AND1) represents a mixture of two enantiomers: the structure as drawn AND the epimer in which the stereogenic centers have the opposite configuration. (Note, that it is not a racemic mixture, but a mixture of the enantiomers of any ratio. Of course, a 1:1 mixture (racemic mixture) is included in this sense.) 特殊分子系统 膜蛋白与去垢剂 膜蛋白的模拟需要特殊的去垢剂处理: In addition, many proteins (especially membrane proteins) would aggregate if the SDS were simply washed out, this could lead to loss of activity. Non-ionic detergents like Triton solubilise proteins gently, often maintaining its activity. 荧光染料特性 荧光染料在生物物理研究中具有广泛应用: FITC reacts with a primary amine on the protein to form a covalent amide bond. Hoechst dyes are cell membrane-permeant, minor groove-binding blue fluorescent DNA stains. These dyes are widely used in cell cycle and apoptosis studies as nuclear counterstains. 圆二色谱计算 圆二色谱(CD)是研究蛋白质二级结构的重要技术: The DichroCalc web server [38] was used to calculate CD spectra from molecular 自由能计算与力场应用 软核相互作用 自由能计算中的软核相互作用避免奇点问题: https://manual.gromacs.org/current/reference-manual/functions/free-energy-interactions.html#soft-core-interactions-beutler-et-al 自由能计算工具 专业的自由能计算工具提高了模拟效率: https://github.com/delphi001/DelphiPka https://rowansci.com/tools/pka https://github.com/mms-fcul/PypKa https://valdes-tresanco-ms.github.io/gmx_MMPBSA/v1.5.5/command-line/ 自由能计算标准流程 标准化的自由能计算流程确保结果的可比性: https://alchemistry.org/wiki/Exponential_Averaging 力场发展与前沿趋势 新兴力场系统 力场技术不断发展,出现了许多新兴的力场系统: https://www.bohrium.com/notebooks/38543442597 开源力场项目 开源力场项目促进了力场技术的普及和发展: https://github.com/OpenFreeEnergy/openfe-benchmarks https://github.com/drazen-petrov/SMArt https://github.com/OpenFreeEnergy/konnektor 商业力场软件 商业力场软件提供了专业的技术支持和服务: NVIDIA NIM for Boltz-2 https://qsimulate.com/documentation/fep_tutorial/fep_tutorial.html 力场验证与质量控制 力场验证标准 力场验证是确保模拟结果可靠性的关键步骤: math font still use normal 力场参数数据库 力场参数数据库为研究人员提供了丰富的资源: https://www.wiredchemist.com/chemistry/data/metallic-radii 力场性能评估 力场性能评估帮助选择最适合的力场: https://www.r-ccs.riken.jp/labs/cbrt/tutorial/remd-tutorials/tutorial-2-1/ https://manual.gromacs.org/current/reference-manual/analysis/correlation-function.html 总结与最佳实践 力场选择:根据研究目的选择合适的力场系统,Martini 3适合大系统长时间尺度,OPLS-AA适合高精度全原子模拟 参数化策略:理解不同力场的参数化哲学,确保参数的一致性和可靠性 兼容性考虑:在混合力场模拟中,充分考虑不同力场之间的兼容性问题 验证流程:建立完善的力场验证流程,确保模拟结果的可靠性 工具使用:熟练使用各种力场建模和分析工具,提高研究效率 前沿跟踪:关注力场技术的最新发展,及时更新知识体系 质量控制:建立严格的质量控制标准,确保研究成果的可重复性 社区参与:积极参与开源力场项目,促进力场技术的发展 通过这些力场知识和建模技巧的掌握,可以显著提高分子动力学模拟的质量和效率。 参考资源 Martini 3固醇参数 Martini 3脂质参数 Martini 3小分子参数 OPLS-AA for GROMACS gmx_MMPBSA手册 DelphiPKa PypKa RowanSci pKa工具 自由能计算指数平均方法 限制性弯曲势能文档
Techniques
· 2025-10-11
【笔记整理|2024-07】计算化学工具集锦:RDKit、VMD、PyMOL实战技巧
【笔记整理|2024-07】计算化学工具集锦:RDKit、VMD、PyMOL实战技巧 引言 计算化学研究离不开专业的软件工具,这些工具为分子建模、数据分析和可视化提供了强大的支持。本文整理了从技术讨论中提取的关于RDKit、VMD和PyMOL等重要计算化学工具的使用技巧和最佳实践,涵盖从分子描述符计算到高级可视化的各个方面。 RDKit分子信息学工具 分子指纹生成 分子指纹是化学信息学中用于表征分子结构的重要工具,RDKit提供了多种指纹生成方法: You can use DrawMorganBit() as described in the RDKit-Blog Morgan指纹生成器教程: https://greglandrum.github.io/rdkit-blog/posts/2023-01-18-fingerprint-generator-tutorial.html 分子描述符计算 RDKit提供了丰富的分子描述符计算功能,包括分子体积等几何性质: https://www.rdkit.org/docs/source/rdkit.Chem.AllChem.html#rdkit.Chem.AllChem.ComputeMolVolume from rdkit.Chem import rdMolDescriptors 分子绘制与可视化 RDKit不仅提供计算功能,还支持分子的可视化绘制: from rdkit.Chem import Draw, AllChem 目前rdkit.Chem.Draw.MolsToGridImage函数没有直接设置图例字体大小的选项 VMD分子动力学可视化 分子拓扑构建 VMD的psfgen插件是构建分子拓扑结构的强大工具,但在使用过程中需要注意一些常见问题: vmd modeling is stupid: residue 5 is a normal residue that contains BOND C +N, while residue 6 does not include N (but NC) atom. so vmd creates a bond between residue 5 C and the last atom (PHE HE2B)??? how to fix? Both angles and dihedrals are generated automatically unless “auto none” is added CG工具集 VMD提供了粗粒化建模工具集: http://www.ks.uiuc.edu/Research/vmd/plugins/cgtools/ 分子操作命令 VMD提供了丰富的分子操作命令,包括删除和重命名对象: chimerax remove molecule: close #3 pymol rename object: set_name old_name, new_name PyMOL分子可视化与结构分析 蛋白质轨迹对齐 在分析分子动力学轨迹时,通常需要将蛋白质结构对齐到参考构象: To align a protein trajectory to its first frame in PyMOL, use the intra_fit command. RMSD计算与结构比较 PyMOL提供了强大的结构比较功能: rmsd (#1/B & backbone) to (#2/B & backbone) RMSD计算命令文档: https://www.cgl.ucsf.edu/chimerax/docs/user/commands/rmsd.html 结构显示与投影 PyMOL支持多种结构显示模式和投影设置: set orthoscopic, on https://pymolwiki.org/index.php/Clip 二级结构分析 二级结构分析是蛋白质结构研究的重要内容: Normally VMD uses the program STRIDE in order to determine the secondary structure of molecules. STRIDE程序文档: https://github.com/josch/stride/blob/master/doc/stride.doc The “bulge” of the π-helix can be clearly seen, and was created as the result of a single amino acid that has been inserted into an α-helix. PDB code 3QHB. 分子相互作用分析工具 RMSF计算 RMSF(Root Mean Square Fluctuation)是分析蛋白质柔性重要指标: https://www.researchgate.net/post/How-can-I-calculate-the-RMSF-of-a-protein-in-VMD 距离计算工具 分子间距离计算对于分析相互作用模式非常重要: https://www.researchgate.net/post/How_can_I_calculate_distance_between_two_C-alpha_atoms_in_Gromacs 数据处理与可视化库 数据分析与绘图 Python中的数据处理和可视化工具为计算化学研究提供了强大支持: def regression_plot(df, label1, label2): https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.html 色彩映射设置 在数据可视化中,色彩映射的选择对于数据的表达非常重要: In the context of seaborn.diverging_palette(), h_neg and h_pos refer to the anchor hues that define the endpoints of the color spectrum for the diverging palette. These hues are specified in the HUSL (Hue, Saturation, Lightness) color space, where hue is an angle on the color wheel ranging from 0 to 360 degrees. Matplotlib高级功能 Matplotlib提供了丰富的可视化定制功能: In Matplotlib, the axes can be easily hidden by calling the set_visible() method on the axes object and setting it to False. This can be done either by using the axes object itself or by looping through the list of axes in a figure. 雨云图(Raincloud Plots) 雨云图是一种结合了箱线图、散点图和密度图的可视化方法: https://medium.com/@alexbelengeanu/getting-started-with-raincloud-plots-in-python-2ea5c2d01c11 深度学习与分子建模 分子相互作用指纹 LUNA工具包提供了将蛋白质-配体相互作用编码为指纹的方法: Therefore, we propose LUNA, a Python 3 toolkit that calculates and encodes protein–ligand interactions into new hashed fingerprints inspired by Extended Connectivity FingerPrint (ECFP): EIFP (Extended Interaction FingerPrint), FIFP (Functional Interaction FingerPrint), and Hybrid Interaction FingerPrint (HIFP). LUNA also provides visual strategies to make the fingerprints interpretable. DeepChem化学信息学 DeepChem是一个专注于化学和药物发现的深度学习库: import deepchem as dc 拓扑指纹生成 RDKit的拓扑指纹生成器为分子结构表征提供了更多选择: https://rdkit.org/docs/source/rdkit.Chem.rdFingerprintGenerator.html#rdkit.Chem.rdFingerprintGenerator.GetTopologicalTorsionGenerator 分子网格显示工具 Mols2Grid交互式显示 Mols2Grid提供了一个交互式的分子网格显示工具: We can use mols2grid to display and scroll through the cluster samples 分子网格显示优化 分子网格显示的优化对于大规模化合物库的浏览非常重要: mols2grid doesn’t require parallel processing as it’s already optimized internally 文件操作与数据处理 Zip文件处理 在处理大量数据时,文件压缩和解压是必要的技能: Working with Zip Files 文件压缩操作指南: https://docs.hostdime.com/hd/command-line/how-to-tar-untar-and-zip-files Git版本控制 版本控制对于科研项目的管理至关重要: git config advice.addIgnoredFile false git config –global user.name “gxf1212” 包管理与环境配置 合理的包管理和环境配置是科学计算的基础: conda install conda-forge::libmamba pip install -e .[dev] 统计分析与误差评估 误差分析指标 在科学计算中,正确理解和使用误差指标非常重要: “平均无符号误差”(MUE)通常是指平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE),它衡量了预测值与真实值之间绝对差值的平均大小 优化性能分析 性能分析是优化计算效率的关键: Optimal pipeline for huge data: fast_histogram + memory mapping fast_histogram doesn’t require parallel processing as it’s already optimized internally 总结与最佳实践 工具选择:根据具体研究需求选择合适的计算化学工具,RDKit适合化学信息学,VMD适合可视化,PyMOL适合结构分析 性能优化:合理使用并行计算和内存映射技术,提高大规模数据处理效率 可视化:掌握多种可视化方法,从基本的分子显示到高级的数据图表 版本控制:建立良好的版本控制习惯,确保研究过程的可重现性 环境管理:使用conda等工具管理科学计算环境,确保依赖包的兼容性 通过这些工具和技巧的有效组合,可以显著提高计算化学研究的效率和质量。 参考资源 RDKit博客 - Morgan指纹教程 PyMOL RMSD计算文档 VMD CG工具集 STRIDE二级结构分析程序 雨云图Python教程 LUNA分子相互作用指纹工具包 文件压缩操作指南
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· 2025-10-11
GROMACS拓扑文件中comb-rule与非键参数详解
title: “GROMACS Defaults in Topology Files: Understanding comb-rule and nonbond_params” date: “2025-05-31” description: “详细解析 GROMACS 拓扑文件中 defaults 指令下的组合规则和非键参数。深入理解分子动力学力场参数,为模拟配置和参数优化提供完整指南。” tags: [gromacs, topology, nonbond-params, comb-rule, force-field, molecular-dynamics, parameters] thumbnail: “/assets/img/thumbnail/dsygx.png” image: “/assets/img/thumbnail/dsygx.png” — GROMACS 中 comb-rule 与 [nonbond_params] 参数解析 本文档旨在详细解释 GROMACS 拓扑文件中 [defaults] 指令下的 comb-rule(组合规则)以及 [atomtypes] 和 [nonbond_params] 部分中非键参数(特别是 Lennard-Jones 参数)的含义和解释方式。 一、[defaults] 指令详解 在 GROMACS 的拓扑文件(通常是 .top 文件或力场主 .itp 文件)中,[defaults] 指令用于设定非键相互作用的全局默认行为。 示例 [ defaults ] ; nbfunc comb-rule gen-pairs fudgeLJ fudgeQQ 1 2 no 1.0 1.0 参数解释 nbfunc (Non-bonded function type):定义非键势函数类型。 1:Lennard-Jones 势。这是绝大多数经典力场(如 AMBER, CHARMM, OPLS, Martini)使用的形式。 2:Buckingham 势。注意:根据 GROMACS 文档和社区讨论,Buckingham 势 (nbfunc = 2) 自 GROMACS 2019 版本后可能已被弃用或不再完全支持。 参考链接:https://gromacs.bioexcel.eu/t/how-use-desired-mixing-rule-in-gromacs/10409/3 comb-rule (Combination rule):定义当 [nonbond_params] 部分没有显式给出不同原子类型 i 和 j 之间的非键参数时,如何从各自的原子类型参数([atomtypes] 部分的参数)计算出交叉项参数。 gen-pairs (Generate 1-4 pairs):决定是否自动生成1-4相互作用对(即通过3个键连接的原子对)。 yes:根据成键信息自动生成,并通常与 fudgeLJ 和 fudgeQQ 联用。 no:不自动生成,1-4相互作用需要在 [pairs] 或 [pairtypes] 部分显式定义,或者由力场设计本身通过其他方式处理(如Martini)。 fudgeLJ:如果 gen-pairs = yes,此参数定义了1-4相互作用中 Lennard-Jones 部分的缩放因子。 fudgeQQ:如果 gen-pairs = yes,此参数定义了1-4相互作用中静电部分的缩放因子。 GROMACS comb-rule:对 [atomtypes] 参数的解释及交叉项的计算 comb-rule 的设置直接影响 GROMACS 如何解释 [atomtypes] 部分中的 V 和 W 列参数,以及在 [nonbond_params] 中没有显式定义一对原子类型间的非键参数时,如何计算这些交叉项参数。 https://manual.gromacs.org/current/reference-manual/topologies/parameter-files.html#non-bonded-parameters 1. [atomtypes] 中 V 和 W 参数的解释 根据 GROMACS 手册: 如果 comb-rule = 1: $V_{ii}$ 代表 $C_{6,ii} = 4 \epsilon_{ii} \sigma_{ii}^6$ (单位:kJ mol⁻¹ nm⁶) $W_{ii}$ 代表 $C_{12,ii} = 4 \epsilon_{ii} \sigma_{ii}^{12}$ (单位:kJ mol⁻¹ nm¹²) 此时 Lennard-Jones 势能通常写作: \[V_{LJ}(r) = \frac{C_{12,ij}}{r^{12}} - \frac{C_{6,ij}}{r^6}\] 如果 comb-rule = 2 或 3: $V_{ii}$ 直接代表 $\sigma_{ii}$ (单位:nm) $W_{ii}$ 直接代表 $\epsilon_{ii}$ (单位:kJ mol⁻¹) 此时 Lennard-Jones 势能通常写作: \[V_{LJ}(r) = 4 \epsilon_{ij} \left[\left(\frac{\sigma_{ij}}{r}\right)^{12} - \left(\frac{\sigma_{ij}}{r}\right)^6\right]\] 2. 交叉项参数的计算 (如果未在 [nonbond_params] 中显式定义) 对于 comb-rule = 1 和 3: GROMACS 使用几何平均来组合 $C_6$ 和 $C_{12}$ 参数: \[C_{6,ij} = \sqrt{C_{6,ii} \times C_{6,jj}}\] \[C_{12,ij} = \sqrt{C_{12,ii} \times C_{12,jj}}\] 注意:如果 comb-rule = 3,[atomtypes] 中的 $V_{ii}$ 和 $W_{ii}$ 被解释为 $\sigma_{ii}$ 和 $\epsilon_{ii}$。GROMACS 内部会先将它们转换为 $C_{6,ii}$ 和 $C_{12,ii}$,然后再应用上述几何平均规则。 对于 comb-rule = 2 (Lorentz-Berthelot 规则): GROMACS 使用算术平均组合 $\sigma$ 参数,使用几何平均组合 $\epsilon$ 参数: \[\sigma_{ij} = \frac{\sigma_{ii} + \sigma_{jj}}{2}\] \[\epsilon_{ij} = \sqrt{\epsilon_{ii} \times \epsilon_{jj}}\] 关于常见力场的组合规则说明 注意:常见力场(CHARMM、AMBER、OPLS等)与 GROMACS 中 comb-rule 参数的对应关系在文献中并不十分明晰,以下信息基于有限的资料整理推测: 力场 σ 组合规则 ε 组合规则 可能的 GROMACS 设置 备注 CHARMM 算术平均 几何平均 comb-rule = 2 如果 [atomtypes] 中提供的是 $\sigma_{ii}$ 和 $\epsilon_{ii}$ AMBER 算术平均 几何平均 comb-rule = 2 明确使用 Lorentz-Berthelot 规则 OPLS 几何平均 几何平均 comb-rule = 3 通常在 [nonbond_params] 中显式定义所有交叉项 算术平均是Lorentz提出的,几何平均是Berthelot提出的 也就是说,comb-rule = 1当然是万能的,但全原子一般是给出 $\sigma$ 和 $\epsilon$,其中comb-rule = 2 即Lorentz-Berthelot 规则,comb-rule = 3 即均为几何平均。 CHARMM:使用 Lorentz-Berthelot 规则。对 $\sigma$ (或NAMD里面,等效的 $R_{min}$) 使用算术平均,对 $\epsilon$ 使用几何平均。 \(R_{min,ij} = \frac{R_{min,ii} + R_{min,jj}}{2} \text{(等效于 $\sigma$ 的算术平均)}\) \[\epsilon_{ij} = \sqrt{\epsilon_{ii} \times \epsilon_{jj}}\] 参考:NAMD Mailing List - https://www.ks.uiuc.edu/Research/namd/mailing_list/namd-l.2009-2010/3885.html AMBER:明确使用 Lorentz-Berthelot 规则。根据 AMBER 手册节选:”For Amber force fields, cross terms involving different atom types i and j are evaluated according to the Lorentz/Berthelot mixing rules…“,可以自行查找 OPLS:OPLS 力场通常对 Lennard-Jones 参数 $\sigma$ 和 $\epsilon$ 都使用几何平均。 OPLS 力场的 GROMACS 实现通常没有 [nonbond_params] 。 NAMD参考文末 二、[atomtypes] 和 [nonbond_params] 中的参数解释 GROMACS 通过 [atomtypes] 和 [nonbond_params] (或 [pairtypes]) 这两个主要部分来定义非键相互作用参数。 参考:GROMACS Manual - Non-bonded parameters - https://manual.gromacs.org/current/reference-manual/topologies/parameter-files.html#non-bonded-parameters [atomtypes] 部分 此部分定义了每种原子类型自身 (ii) 的基本非键参数。这些参数的解释(是 $\sigma$, $\epsilon$ 还是 $C_6$, $C_{12}$)取决于 [defaults] 中设置的 comb-rule。 示例 (OPLS-AA 风格,通常 comb-rule = 1,意味着 V, W 是 $C_6$, $C_{12}$) [ atomtypes ] ;name at.num mass charge ptype V(c6) W(c12) ; V 和 W 的含义取决于 comb-rule O 8 15.99940 0.000 A 0.22617E-02 0.74158E-06 ; V(c6) = C6_ii, W(c12) = C12_ii OM 8 15.99940 0.000 A 0.22617E-02 0.74158E-06 ... [nonbond_params] 部分 此部分用于显式定义特定原子类型对 i 和 j 之间的非键相互作用参数。这里定义的参数将覆盖任何通过组合规则计算得到的参数。 示例1 ( comb-rule = 1 配合,参数为直接的 $C_{6,ij}$ 和 $C_{12,ij}$) [ nonbond_params ] ; i j func V(c6) W(c12) ; 列标题指明了是 C6 和 C12 O O 1 0.22617E-02 0.74158E-06 ; O-O 相互作用的 C6_ij 和 C12_ij O OA 1 0.22617E-02 0.13807E-05 ; O-OA 相互作用的 C6_ij 和 C12_ij ... V(c6):该原子类型对的 Lennard-Jones $C_{6,ij}$ 参数 (单位:kJ mol⁻¹ nm⁶)。 W(c12):该原子类型对的 Lennard-Jones $C_{12,ij}$ 参数 (单位:kJ mol⁻¹ nm¹²)。 示例2 (Martini 风格,参数为直接的 $\sigma_{ij}$ 和 $\epsilon_{ij}$) [ nonbond_params ] ; i j func sigma epsilon ; 列标题通常会指明是 sigma 和 epsilon P6 P6 1 0.470 4.990 ; P6-P6 相互作用的 sigma_ij 和 epsilon_ij P6 P5 1 0.470 4.730 ; P6-P5 相互作用的 sigma_ij 和 epsilon_ij ... i, j:相互作用的原子类型。 func:函数类型,1 表示 Lennard-Jones 12-6 势。 sigma:该原子类型对的 Lennard-Jones $\sigma_{ij}$ 参数 (单位:nm)。 epsilon:该原子类型对的 Lennard-Jones $\epsilon_{ij}$ 参数 (单位:kJ/mol)。 关键点:[nonbond_params] 中参数的含义(是 $\sigma$/$\epsilon$ 还是 $C_6$/$C_{12}$)直接由该力场文件在该部分的列定义(通常通过注释中的列标题)决定。func=1 只是表示它是一个12-6型的Lennard-Jones势,但参数的表达形式可以有两种。 三、Martini 力场的特殊性 对于 Martini 力场 (例如 martini_v3.0.0.itp): 参考文献:PCT Souza, et al., Nat. Methods, 2021. DOI:10.1038/s41592-021-01098-3 (看SI的表) [defaults] 指令 Martini 3 的主 .itp 文件通常包含: [ defaults ] ; nbfunc comb-rule 1 2 ; (通常 gen-pairs no, fudgeLJ/QQ 不适用或设为1.0) 这里的 comb-rule = 2 设定了默认的参数类型。 [atomtypes] 部分(真实示例) 在 Martini 3 中,[atomtypes] 部分的 $\sigma$ 和 $\epsilon$ 值都设为 0.0,因为 Martini 的核心在于珠子类型之间的相互作用矩阵: [ atomtypes ] ; name mass charge ptype sigma epsilon P6 72.0 0.000 A 0.0 0.0 P5 72.0 0.000 A 0.0 0.0 ... 这里的 sigma 和 epsilon 都是 0.0,表明它们仅是占位符。 [nonbond_params] 部分(真实示例) 这是 Martini 力场定义非键相互作用的关键。Martini 不依赖 GROMACS 的组合规则来生成不同珠子类型之间的相互作用参数。相反,它在 [nonbond_params] 部分显式地定义每一对珠子类型之间的 $\sigma_{ij}$ 和 $\epsilon_{ij}$: [ nonbond_params ] P6 P6 1 4.700000e-01 4.990000e+00 P6 P5 1 4.700000e-01 4.730000e+00 ... 注意这里: 没有列标题注释,但根据 Martini 文档,这些参数是 $\sigma_{ij}$ (第4列) 和 $\epsilon_{ij}$ (第5列) 所有珠子对的相互作用都被显式定义 因此,当 grompp 处理 Martini 拓扑时,它会优先使用 [nonbond_params] 中为特定珠子对定义的 $\sigma_{ij}$ 和 $\epsilon_{ij}$。只有当某一对珠子类型的相互作用没有在 [nonbond_params] 中显式定义时,才会退回到使用 [defaults] 中指定的 comb-rule 和 [atomtypes] 中的参数来尝试计算(但由于 [atomtypes] 中的值都是 0.0,实际上不会产生有意义的相互作用)。 详见上一篇: 总结 对于标准的 Martini 3 力场文件: [atomtypes] 中的 $\sigma$/$\epsilon$ 都是 0.0:它们是占位符,不用于计算。 核心的异类珠子对相互作用参数来自 [nonbond_params]:这是Martini设计的核心。 [nonbond_params] 中提供的是针对特定珠子对 ij 的 $\sigma_{ij}$ 和 $\epsilon_{ij}$:这些不是 $C_{6,ij}$ 和 $C_{12,ij}$。 [defaults] 中的 comb-rule = 2 在 Martini 中更多的是一个形式上的设定:因为所有相关的珠子对相互作用参数都是在 [nonbond_params] 中显式提供的。 四、总结:如何判断参数类型 判断 .itp 文件中非键参数是 ($\sigma$, $\epsilon$) 还是 ($C_6$, $C_{12}$) 的关键步骤: 1. 查看 [defaults] 指令中的 comb-rule 如果 comb-rule = 1,那么 [atomtypes] 中的 V 和 W 列倾向于是 $C_{6,ii}$ 和 $C_{12,ii}$。 如果 comb-rule = 2 或 3,那么 [atomtypes] 中的 V 和 W 列倾向于是 $\sigma_{ii}$ 和 $\epsilon_{ii}$。 2. 仔细阅读 [atomtypes] 和 [nonbond_params] 部分的列标题注释 如果列标题明确写着 sigma 和 epsilon,那么这些值就是 $\sigma$ 和 $\epsilon$。 如果列标题明确写着 V(c6) 和 W(c12),那么这些值就是 $C_6$ 和 $C_{12}$。 假定开发者不至于搞错,这是最直接的判断依据。 3. 查阅相应力场的原始文献和手册 这是最权威的判断依据。力场开发者会明确说明其参数的定义和使用方式。 实用建议 对于您的脚本而言,如果它需要同时处理可能来自不同力场的 .itp 文件,建议: 通过一个参数来指定当前处理的ITP文件中的非键参数是哪种类型 或者通过智能解析列标题来判断 对于 Martini 这样的特殊情况([atomtypes] 中都是 0.0),直接使用 [nonbond_params] 中的参数 其他参考资料 GROMACS Manual - MDP Options for LJ-PME combination rule: https://manual.gromacs.org/current/user-guide/mdp-options.html#mdp-lj-pme-comb-rule NAMD 的相关设置 NAMD Mailing List:https://www.ks.uiuc.edu/Research/namd/mailing_list/namd-l.2009-2010/3885.html “Yes, as is standard for the CHARMM force field NAMD uses arithmetic mean for sigma, geometric mean for epsilon by default. You can change this by adding ‘vdwGeometricSigma yes’ in the config file to support, e.g., OPLS.” NAMD User Guide:https://www.ks.uiuc.edu/Research/namd/3.0.1/ug/node25.html#7012 “vdwGeometricSigma:Use geometric mean, as required by OPLS, rather than traditional arithmetic mean when combining Lennard-Jones sigma parameters for different atom types.”
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· 2025-10-08
【笔记整理|2024年上半年】科学可视化工具实用技巧集锦
【笔记整理|2024年上半年】科学可视化工具实用技巧集锦 VMD使用技巧 基本设置与渲染 渲染模式优化: VMD默认使用称作Normal的Rendermode,但此时有些材质的显示效果很差,甚至Transparent材质根本没法正确显示出透明效果。因此通过以下命令将默认的Rendermode设为效果好得多的GLSL: display rendermode GLSL VMD脚本与命令 TCL脚本中执行bash命令: 可以在TCL脚本中直接执行bash命令: exec grep 'ATOM' ${i}.pdb >> ${outputFile} 动画控制: animate goto 296 播放MVD文件: play view.mvd VMD路径与集成 Windows上的VMD路径: /mnt/c/Program\ Files/VMD/vmd.exe 在WSL中使用Windows版VMD: alias vmd='vmd.exe' VMD插件路径: /lib/vmd/plugins/LINUXAMD64/bin/catdcd5.2 VMD坐标变换 transabout命令详解 语法和参数: # 绕指定轴和向量旋转的变换矩阵 transabout v amount [deg|rad|pi] 参数说明: v:旋转轴向量,格式为 {x y z},如 {0 0 1} 表示绕Z轴旋转 amount:旋转角度的数值 deg|rad|pi:角度单位,分别表示度、弧度或π的倍数 实际应用示例: # 绕Z轴旋转90度 set rot_matrix [transabout {0 0 1} 90 deg] # 绕任意向量{1 1 1}旋转π/4弧度 set rot_matrix [transabout {1 1 1} 0.25 pi] # 应用变换到原子选择 set sel [atomselect top "protein"] $sel move $rot_matrix 变换原理:生成绕通过原点沿给定向量的轴逆时针旋转指定角度的4x4齐次变换矩阵,可以与其他变换(平移、缩放)组合使用。 VMD变换命令文档: https://www.ks.uiuc.edu/vmd/current/ug/node194.html 嵌套列表处理问题详解 问题背景:VMD中获取原子坐标时经常遇到嵌套列表格式问题,这是VMD Tcl脚本编程中的常见陷阱。 问题表现: # 错误的坐标格式(嵌套列表) set coords [$atm get {x y z}] # 结果: {{10.5 20.3 30.7}} - 注意双重大括号! # 期望的格式(简单列表) # 结果: {10.5 20.3 30.7} - 单层大括号 为什么会出现嵌套列表: VMD的get命令返回的是列表的列表 每个原子的坐标作为一个子列表存储 即使只有一个原子,也会返回包含一个元素的列表 解决方案: # 方法1:使用lindex提取第一个元素 set coord1 [lindex [$atm get {x y z}] 0] # 方法2:处理多个原子的坐标 set sel [atomselect top "protein"] set coords [$sel get {x y z}] foreach coord $coords { set x [lindex $coord 0] set y [lindex $coord 1] set z [lindex $coord 2] # 处理单个原子坐标 } # 方法3:计算两点间距离的完整示例 set sel1 [atomselect top "resid 1 and name CA"] set sel2 [atomselect top "resid 10 and name CA"] set coord1 [lindex [$sel1 get {x y z}] 0] set coord2 [lindex [$sel2 get {x y z}] 0] set distance [vecdist $coord1 $coord2] VMD用户邮件列表参考: https://www.ks.uiuc.edu/Research/vmd/mailing_list/vmd-l/2584.html 高级坐标变换技巧 组合变换: # 先平移再旋转 set trans_matrix [transoffset {5 0 0}] # 沿X轴平移5埃 set rot_matrix [transabout {0 0 1} 45 deg] # 绕Z轴旋转45度 set combined_matrix [transmult $rot_matrix $trans_matrix] $sel move $combined_matrix 分子对齐: # 将分子质心移到原点,然后旋转 set sel [atomselect top "backbone"] set center [measure center $sel] set trans_to_origin [transoffset [vecscale -1 $center]] $sel move $trans_to_origin $sel move $rot_matrix PyMOL操作指南 基本操作 菜单操作: 启动VMD后按”Push Menus” 蛋白质轨迹对齐: 在PyMOL中,使用intra_fit命令将蛋白质轨迹对齐到第一帧: intra_fit PyMOL设置优化 正交投影设置: set orthoscopic, on PyMOL正交投影文档: https://pymolwiki.org/index.php/Orthoscopic PyMOL轨迹制作 电影制作教程: PyMOL电影制作指南: https://pymol.org/tutorials/moviemaking/ PyMOL提供了完整的轨迹电影制作功能,适合制作高质量的分子动画。 ChimeraX高级功能 视图设置 正交视图: camera ortho 相机设置文档: ChimeraX相机命令: https://www.cgl.ucsf.edu/chimerax/docs/user/commands/camera.html 晶胞显示 显示晶胞轮廓: unitcell outline 这对于显示周期性边界条件下的分子动力学模拟结果特别有用。 尺寸控制 对象尺寸调整: ChimeraX尺寸命令文档: https://www.cgl.ucsf.edu/chimerax/docs/user/commands/size.html PBC盒子显示 在Chimera中显示蛋白质-配体系统周围的PBC盒子/单元晶胞,这对于MD模拟结果的可视化很重要。可以用于录制MD模拟后的影片。 螺旋圆柱显示 ChimeraX提供了螺旋圆柱显示功能,可以更好地展示蛋白质的二级结构。 ChimeraX螺旋圆柱命令文档: https://www.cgl.ucsf.edu/chimerax/docs/user/commands/spiral.html 系统兼容性检查 WSL中的显示问题: WSL中的VMD,display功能无法正常显示任何内容,建议使用原生Linux版本或Windows版本。 如果PyMOL和ChimeraX都有问题,那就是系统级别的问题。需要检查: 显卡驱动是否正常 OpenGL支持是否完整 系统库文件是否缺失 分子结构文件处理 坐标文件转换 从坐标和拓扑文件生成PDB: ambpdb -p topology-file < coordinates-file > filename.pdb Amber文件转换示例: ambpdb -p cram.prmtop -c min_qmmm.rst > min_qmmm.rst.pdb 分子重心平移 将mol2文件的质心平移到(0,0,0)是常见的分子预处理操作,可以通过坐标计算和平移实现。 轨迹分析与可视化 文件上传与目录结构保持 上传所有mapping.png文件并保持父目录结构时,简单的scp不太理想。更强大简洁的方法是结合tar和ssh: tar -czf - mapping.png | ssh user@remote 'cd /target/dir && tar -xzf -' 主成分轴长度计算 在MDAnalysis中计算蛋白质三个主成分轴的长度: import MDAnalysis as mda # 计算惯性张量和主成分轴 # 然后计算每个轴的长度 这对于分析蛋白质形状变化很有用。 数据可视化选择 图表库选择 在现代web开发中,推荐使用: Tailwind CSS:用于布局和样式设计 Chart.js:用于标准图表 Plotly.js:用于复杂图表,确保使用Canvas/WebGL渲染 所有图表和图示都应该避免使用SVG和Mermaid JS,转而使用HTML/CSS、Unicode字符或Canvas来实现。 分子网格显示 mols2grid使用: import mols2grid # 显示和滚动浏览聚类样本 mols2grid.display(molecules) 这对于大量分子的筛选和比较非常有用。 小结 科学可视化工具的选择和配置对研究效率有重要影响。VMD适合复杂的轨迹分析和脚本化操作,PyMOL在分子图形制作方面表现出色,ChimeraX则提供了现代化的用户界面和强大的渲染能力。正确配置这些工具,结合合适的数据处理流程,能够显著提升科学研究中的可视化质量和效率。同时,了解跨平台兼容性问题和性能优化技巧,有助于构建稳定高效的可视化工作环境。
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· 2025-10-08
【笔记整理|2024年上半年】分子动力学模拟实用技巧与经验总结
【笔记整理|2024年上半年】分子动力学模拟实用技巧与经验总结 MD模拟技巧 轨迹分析与处理 Amber轨迹重启时间设置问题 ncdump -v time [path to your rst7 file] 当重启模拟时,初始时间从重启文件中读取。可以用上述命令检查重启文件中的时间设置。 Amber轨迹文件合并 使用cpptraj工具合并多个.nc轨迹文件: cpptraj -p topology.prmtop trajin file1.nc trajin file2.nc trajout combined.nc cpptraj是AmberTools套件中处理轨迹文件的多功能程序,可以处理包括合并在内的各种操作。 温度耦合组优化设置 在GROMACS中,温度耦合组(tc-grps)的设置需要根据体系各组分的动力学特性进行合理分组,以平衡温度控制的精度和计算效率。针对脂双层膜-水-溶质体系,建议: 脂质分子单独成组 水分子单独成组 蛋白质/小分子溶质单独成组 动态负载平衡设置 -dlb auto # 默认开启 -dlb yes # 显式指定 在粒子分布不均或相互作用强度不同的情况下动态调整域大小。 注意:在GPU常驻模式(使用-update gpu)时,动态负载平衡会被关闭。 伞形采样与PMF计算 拉动参数优化 拉动力常数建议 拉动力常数建议设置在1000-5000之间比较合适,需要根据具体体系进行调试。 收敛性检查 gmx wham -b 50000 # 只包含最后50ns gmx wham -b 75000 # 只包含最后25ns 检查收敛性时,可以只包含每个模拟的最后50ns或25ns数据,通过-b选项控制。 PMF解读注意事项 PMF表面上最多计数的区域不一定对应能量最小值。这是因为PMF模拟施加了偏置势来采样特定区域,在能量计算时会去除这个偏置。如果用”无偏”模拟估算自由能,最小值才对应最大采样区域。 伞形采样窗口设置 结合位点附近窗口密度 对于蛋白质-配体结合体系,可能需要在结合位点附近设置更多的窗口,而不是单纯延长每个窗口的模拟时间。 长距离拉动设置 Direction-periodic选项应该只用于需要拉动超过半个盒子长度距离的情况。这种情况很少见,拉动大型聚合物可能是一个有效的使用场景。建议拉动距离略小于完整盒子尺寸,以避免周期性映像间的相互作用。 Martini粗粒化力场 Martini 3.0 参数和设置 Colvars使用 Colvars: https://colvars.github.io - 集合变量库,可用于增强采样和自由能计算。 Martini 3.0甾醇参数 Martini 3.0甾醇参数: https://github.com/Martini-Force-Field-Initiative/M3-Sterol-Parameters/blob/main/martini_v3.0_sterols_v1.0.itp Martini 3.0脂质参数 Martini脂质参数库: https://github.com/Martini-Force-Field-Initiative/M3-Lipid-Parameters 镁离子表示 镁离子用一个TQ3p珠子表示,带电荷+1。 几何结合规则设置 vdWGeometricSigma参数 vdwGeometricSigma yes 在Martini力场中使用几何结合规则计算范德华相互作用参数。 NAMD高级应用 多拷贝/副本交换设置 多拷贝副本交换脚本接口 NAMD提供专门的脚本接口用于多拷贝/副本交换模拟设置。 命令行参数传递 namd3 --outputenergies 100 --run 100 可以通过–keyword value参数对直接在命令行指定配置参数。 配置文件路径管理 工作目录自动切换 执行时NAMD会自动切换到包含配置文件的目录,使配置文件中的所有文件路径都相对于配置文件目录。可以指定多个配置文件,但所有文件路径都相对于第一个调用”run”命令的配置文件,或如果没有调用”run”则相对于最后一个配置文件。 轨迹可视化技巧 ChimeraX使用技巧 正交投影设置 camera ortho 在ChimeraX中设置正交投影视图,便于科学可视化。 晶胞显示 unitcell outline 显示周期性边界条件的晶胞轮廓。 调整显示尺寸 参考ChimeraX尺寸命令文档: https://www.cgl.ucsf.edu/chimerax/docs/user/commands/size.html PyMOL轨迹制作 PyMOL轨迹电影制作 参考PyMOL电影制作教程: https://pymol.org/tutorials/moviemaking/ PyMOL正交投影设置 PyMOL正交投影文档: https://pymolwiki.org/index.php/Orthoscopic GROMACS选择语法 距离计算和选择 距离计算命令 gmx distance -s md_smd.tpr -f md_smd.xtc -n index.ndx -oav dist.xvg 计算指定原子组间的距离变化。 gmx select工具 gmx select # 基本动态选择数据输出 gmx help selections # 详细选择语法帮助 gmx select可以输出动态选择的基本数据,用于简单分析或与其他程序组合进行更复杂的计算。 编译与安装问题 库文件依赖解决 glibc库链接问题 ln -s /usr/lib64/libz.so.1 /path/to/glibc/lib ln -s /usr/lib64/libstdc++.so.6 /path/to/glibc/lib ln -s /usr/lib64/libgcc_s.so.1 /path/to/glibc/lib 编译安装新版本glibc时,需要手动链接系统中的其他必要库文件。 CUDA兼容性 CUDA 12.2支持 CUDA版本12.2已被检测到,需要相应修改cmake/CudaConfig.cmake配置文件以确保兼容性。 相关资源 GROMACS社区 GROMACS论坛: https://gromacs.bioexcel.eu - GROMACS官方技术支持论坛 GROMACS PMF讨论: https://gromacs.bioexcel.eu/t/how-can-i-get-smooth-pmf-from-umbrella-sampling/3629 伞形采样直方图问题: https://gromacs.bioexcel.eu/t/problem-with-umbrella-histograms/9216 技术博客 GROMACS分子间相互作用计算: https://jerkwin.github.io/2019/09/06/%E4%BD%BF%E7%94%A8GROMACS%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%88%86%E5%AD%90%E9%97%B4%E7%9B%B8%E4%BA%92%E4%BD%9C%E7%94%A8/ 小结 分子动力学模拟涉及众多技术细节,从参数设置到结果分析都需要丰富的经验积累。合理的温度耦合、动态负载平衡、以及针对性的采样策略是获得可靠结果的关键。同时,可视化工具的熟练使用能够帮助更好地理解模拟结果和发现问题。
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· 2025-10-08
【笔记整理|2023-09】VMD和PyMOL分子可视化实用技巧
【笔记整理|2023-09】VMD和PyMOL分子可视化实用技巧 分子可视化是结构生物学和计算化学研究中的重要环节。本文总结了在VMD和PyMOL使用过程中的实用技巧和常见问题解决方案。 VMD使用技巧 WSL环境下使用Windows VMD 在WSL (Windows Subsystem for Linux) 中可以直接调用Windows版本的VMD,避免Linux版本的安装和配置问题: # 设置别名以便使用 alias vmd='vmd.exe' # 或者使用完整路径 /mnt/c/Program\ Files/VMD/vmd.exe 注意事项: 加载分子时需要使用Windows路径格式 vmd.exe 在WSL中可以正常工作 路径中包含空格的需要用反斜杠转义 VMD基本操作技巧 启动和界面 # 启动后按"Push Menus"来显示菜单 press "Push Menus" after vmd startup 分子显示控制 显示/隐藏分子:双击分子列表中的”D”(Display)来显示或隐藏分子 当D灰化时,分子被隐藏;双击D可以切换显示状态 分子对齐技巧 将蛋白质主向量对齐到z轴,便于分析和可视化: # 计算分子的惯性矩和主轴 set sel [atomselect top "protein"] set I [inertia $sel] set eigenvecs [lindex $I 2] set z_axis {0 0 1} # 对齐到z轴 set transformation [transvecinv [lindex $eigenvecs 2]] $sel move $transformation 轨迹分析和动画制作 轨迹导航 # 跳转到特定帧 animate goto 296 # 播放预设的视角动画 play view.mvd 制作分子动画 VMD MovieMaker插件可以制作高质量的分子动画: # 加载MovieMaker插件 package require vmdmovie # 基本设置 set MovieMaker::renderer tachyon set MovieMaker::framerate 30 set MovieMaker::movietype trajectory set MovieMaker::trjstep 200 # 通常使用30帧就够了 # 生成动画 MovieMaker::buildmovie 动画制作技巧: 较大的屏幕尺寸可以提高动画清晰度,但提升不是很明显 合理设置帧间隔(trjstep)来平衡文件大小和流畅度 常见问题解决 残基处理问题 甘氨酸N端如果出现”failed to guess coordinates for HA”错误: # 使用GLYP残基类型代替GLY PRES GLYP 1.00 ! Glycine N-terminus 猜测坐标的原子occupancy会被设为0.0 GLYP专门用于处理甘氨酸N端的坐标生成问题 插件和工具 # catdcd工具位置 /lib/vmd/plugins/LINUXAMD64/bin/catdcd5.2 # VMD movie制作脚本位置 /opt/vmd1.9.4a57/lib/vmd/plugins/noarch/tcl/vmdmovie1.9/vmdmovie.tcl PyMOL使用技巧 基础显示和预设 蛋白质界面分析 使用预设显示蛋白质界面:A → preset → protein interface 二硫键显示 PyMOL有专门的二硫键显示功能: 点击”S”菜单 将光标移到”disulfides” 选择想要的表示方式显示二硫键 透明水盒子绘制 在分子动力学体系可视化中,经常需要显示透明的水盒子来展示溶剂环境。 结构分析功能 序列搜索和对齐 findseq命令:用于在结构中搜索特定序列 参考:PyMOL Findseq文档:https://pymolwiki.org/index.php/Findseq mcsalign命令:用于多个结构的对齐 参考:PyMOL Mcsalign文档:https://pymolwiki.org/index.php/Mcsalign RMSD矩阵计算 对于多个PDB文件的配对RMSD分析: 使用PyMOL API计算配对RMSD矩阵(对齐后) 可以批量处理多个PDB文件 生化性质显示 显示蛋白质的生化性质(如疏水性、电荷分布等): 参考:PyMOL生化性质显示指南:https://pymolwiki.org/index.php/Displaying_Biochemical_Properties 脚本和自动化 从脚本启动 PyMOL支持从脚本启动和批量操作: 参考:从脚本启动PyMOL:https://pymolwiki.org/index.php/Launching_From_a_Script 比较:VMD vs PyMOL VMD的优势 轨迹分析:优秀的轨迹播放和分析功能 大体系处理:处理大型分子体系性能更好 插件丰富:大量的分析和可视化插件 脚本化:Tcl脚本支持强大的自动化功能 PyMOL的优势 图像质量:更精美的渲染效果 易用性:更直观的用户界面 结构分析:丰富的结构比较和分析工具 出版质量:更适合制作论文插图 建议使用场景 MD轨迹分析:优先使用VMD 静态结构展示:优先使用PyMOL 批量处理:VMD的Tcl脚本更灵活 交互式分析:PyMOL界面更友好 文件格式兼容性 跨平台注意事项 VMD在Windows和Linux间加载分子时注意路径格式差异 某些插件可能对路径中的空格敏感 建议使用标准PDB格式以确保兼容性 轨迹文件处理 使用catdcd等工具进行轨迹格式转换 注意不同MD程序输出格式的差异 大轨迹文件可能需要分段处理 性能优化建议 VMD性能优化 合理设置显示级别,避免显示过多细节 使用选择表达式限制显示的原子数量 大轨迹分析时适当跳帧 PyMOL性能优化 复杂场景可以关闭实时渲染 使用LOD(Level of Detail)控制显示精度 批量操作时使用命令行模式 扩展资源 官方文档 VMD用户指南:https://www.ks.uiuc.edu/Research/vmd/current/ug/ PyMOL Wiki:https://pymolwiki.org 社区资源 VMD邮件列表:https://www.ks.uiuc.edu/Research/vmd/mailing_list/ PyMOL讨论区:https://pymolwiki.org/index.php/Category:Script_Library 本文基于2023年9-12月技术讨论记录整理,包含实际使用中遇到的问题和解决方案
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· 2025-10-08
【笔记整理|2023-09】Amber和GROMACS分子动力学模拟实用指南
【笔记整理|2023-09】Amber和GROMACS分子动力学模拟实用指南 本文总结了在使用Amber、GROMACS和NAMD进行分子动力学模拟时的实用技巧、常见问题和最佳实践。 AmberTools使用经验 版本更新和兼容性 AmberTools22改进 AmberTools22解决了早期版本的Python兼容性问题 参数生成工具改进 parmchk2 vs parmchk: parmchk2(Amber14引入)比parmchk更优秀 parmchk2对所有子结构进行搜索打分,比较所有参数后选择最适合的参数 parmchk只检查某几个子结构的参数文件来获取缺失参数 # 使用parmchk2生成缺失参数 parmchk2 -i ligand.mol2 -f mol2 -o ligand.frcmod AmberTools更新管理 # 更新AmberTools ./update_amber --update # 检查可用的bug修复 # 参考:[Amber Bug修复页面](https://ambermd.org/BugFixes.php):https://ambermd.org/BugFixes.php 小分子参数化 antechamber使用 # 从Gaussian输出文件生成mol2文件 antechamber -i bay.log -fi gout -o bay.mol2 -fo mol2 # acpype工具依赖关系问题 # acpype依赖于AmberTools但Amber不包含acpype # 通过conda安装会获取另一个ambertools版本 # 解决方案:在base环境中使用pip安装 pip install acpype GROMACS使用技巧 性能优化 GPU使用限制 GROMACS大部分体系用多GPU,和单GPU比很难获得有效的提升 GROMACS 4.6.x后支持CPU/GPU混合模式 短程非键相互作用在GPU上计算,长程和键相互作用在CPU上计算 通过调整短程相互作用截断距离来优化GPU/CPU负载平衡 建议GROMACS版本选择 # 对于PLUMED用户,建议使用GROMACS 2022.5而非2023版本 gq says use gmx 2022.5 instead of 2023 for plumed 常见操作命令 基础模拟运行 # 能量最小化 gmx mdrun -deffnm em_tpr # 自由能计算脚本示例 bash gmx_fep_re_sep_conti.sh WT-M132-re quick 3 2>error.log 力场和膜体系 CHARMM36力场移植 CHARMM36 GROMACS移植讨论:https://gromacs.bioexcel.eu/t/newest-charmm36-port-for-gromacs/868/9 注意力场兼容性和参数一致性问题 膜体系模拟设置 推荐设置来避免生物分子跑出盒子: # 在mdp文件中设置 comm-grps = protein comm-mode = angular 这样可以持续消除蛋白质的平动和转动。 膜体系构建最佳实践 构建工具对比 PACKMOL的局限性 虽然也可以用Packmol构建蛋白质、核酸浸在溶剂环境中的体系,但是这样做明显不如用动力学程序自带的专用工具好,因为: - Packmol产生的水的密度偏低 - 水的分布特征和实际体相水相差较大 - NPT模拟后盒子变形、收缩得厉害 - 可能出现溶质与其镜像最近距离太近的问题 推荐构建方法 使用MD程序专用的溶剂化工具: # GROMACS推荐使用gmx solvate # 使用事先NPT平衡好的溶剂盒子(如spc216.gro) # 通过平移复制来填充真空区,溶剂分布更理想 Amber膜体系构建 可用工具和力场 构建Amber膜体系的工具选择: AMBAT:Amber自带工具 CHARMM-GUI:图形界面,支持多种力场 DABBLE:第三方工具 PACKMOL-Memgen:最新推荐工具 LIPID21力场: LIPID21 is the latest and recommended lipid force field. 力场兼容性 Stockholm lipids (SLipids): Parameters are available for saturated and unsaturated PC, PS, PE, PG, SM lipids and cholesterol. They are supposed to work with AMBER99SB/AMBER99SB-ILDN/AMBER03/GAFF FF for proteins and small molecules. 在CHARMM-GUI中使用Amber力场 回答”setup a lipid bilayer full of popc in Amber force field with charmm-gui”的问题: 在Force Field Options步骤中可以选择Amber力场,这是在任何构建模块的最后一步(通常是输入生成步骤)。 磷脂分子理解 sn-2位置含义 sn-2 hydrocarbon in phospholipid指磷脂分子甘油骨架上第二个碳原子所连接的脂肪酸链。 sn来自stereochemical numbering(立体化学编号),用于区分甘油分子的三个碳原子位置。 高级功能和技巧 牵引和约束 GROMACS Pull Code 使用pull code在配体和脂质双分子层质心之间添加距离约束: # 在mdp文件中设置pull参数 pull = yes pull_ngroups = 2 pull_group1_name = ligand pull_group2_name = membrane_com pull_coord1_type = distance pull_coord1_geometry = distance PLUMED集成 # PLUMED使用与GROMACS相同的内部单位 PLUMED internal units: the same as gromacs # 在PLUMED中添加约束的示例 RESTRAINT ARG=d1 KAPPA=1000 AT=2.0 力场开发和修改 GROMACS力场扩展性问题 rtp文件其实并不难写,和rtf的复杂度几乎相同,扩展参数的复杂度和prm也基本相同。 问题是gmx建模的可扩展性极差,频繁更改力场文件令人难以接受,所以也没人开发自动转化为rtp等格式、自动加入gmx格式力场的程序。 解决方案 对非聚合物体系,暂且忍受现有限制 对特殊聚合物,往往需要用VMD/tleap建模再转换 对偶尔使用的residue,手动添加到GROMACS力场中 常见错误和解决方案 编译和安装问题 Boost库依赖 # 检查Boost版本和组件 Found Boost: /path/to/anaconda3/envs/AMBER22/lib/cmake/Boost-1.78.0/BoostConfig.cmake (found version "1.78.0") found components: thread system program_options iostreams regex timer chrono filesystem graph 构建工具链问题 # cgenff工具编译 pyinstaller -F cgenff_charmm2gmx_py3_nx2.py 文件格式和拓扑问题 GROMACS vs Amber拓扑差异 只有GROMACS在.top文件中可能有moleculetype(Amber/NAMD:列出所有原子), 所以从其他程序转换的拓扑只能列出所有原子,使得复杂约束生成非常困难! sed脚本处理拓扑 # 在topol.top中添加包含文件 sed -i "/\#endif/a\#include \"LIG.itp\"" topol.top sed -i "/\#endif/a\n\#include \"LIG.itp\"" topol.top 资源和参考 官方教程 Amber基础教程4b:https://ambermd.org/tutorials/basic/tutorial4b/ Amber膜体系教程:https://ambermd.org/tutorials/MembraneSystems.php Amber高级教程16:https://ambermd.org/tutorials/advanced/tutorial16/ Amber高级教程38:https://ambermd.org/tutorials/advanced/tutorial38/index.php 第三方资源 AMBER antechamber指南:https://emleddin.github.io/comp-chem-website/AMBERguide-antechamber.html PACKMOL用户指南:https://m3g.github.io/packmol/userguide.shtml GROMACS伞型采样教程:https://group.miletic.net/en/tutorials/gromacs/5-umbrella/ 社区讨论 GROMACS论坛:https://gromacs.bioexcel.eu Amber邮件列表:http://archive.ambermd.org 总结 选择合适的MD程序和工具组合是成功进行分子模拟的关键: Amber: 适用于生物分子体系,参数化工具成熟 GROMACS: 高性能,适合大规模并行计算 NAMD: 灵活的参数控制,适合复杂体系 建议根据具体研究需求和计算资源选择最合适的工具组合。 本文基于2023年9-12月技术讨论记录整理,涵盖实际模拟中遇到的问题和解决方案
Techniques
· 2025-10-08
【笔记整理|2023-09+2024年上半年】RDKit和Gaussian计算化学工具使用经验
【笔记整理|2023-09+2024年上半年】RDKit和Gaussian计算化学工具使用经验 本文总结了在使用RDKit进行化学信息学处理和Gaussian进行量子化学计算时的实用技巧、常见问题和解决方案。 RDKit分子处理 基础分子操作 分子导入和基本处理 from rdkit import Chem from rdkit.Chem import AllChem, rdFMCS # 读取分子 mol = Chem.MolFromMol2File('molecule.mol2') mol = Chem.AddHs(mol) # 添加氢原子 分子片段连接 RDKit提供了强大的分子片段连接功能: from rdkit.Chem import rdmolops def connect_mols(mol1, mol2, atom1, atom2): # 连接两个分子片段的函数 # atom1和atom2是连接点的原子索引 pass # 参考资源:[RDKit片段连接指南](https://iwatobipen.wordpress.com/2020/10/16/easy-way-to-connect-fragments-rdkit-tips-memo/):https://iwatobipen.wordpress.com/2020/10/16/easy-way-to-connect-fragments-rdkit-tips-memo/ 分子片段处理 # 获取分子片段 from rdkit.Chem.rdmolops import GetMolFrags # 处理虚原子标记片段 # 在RDKit中,虚原子可以用来标记这是一个片段 分子组合 from rdkit.Chem import CombineMols # 组合多个分子 combined_mol = CombineMols(mol1, mol2) 分子可视化和绘制 网格图像生成 from rdkit.Chem import Draw # 生成分子网格图像 注意:目前rdkit.Chem.Draw.MolsToGridImage函数没有直接设置图例字体大小的选项。 高级绘制选项 # 分子绘制选项设置 from rdkit.Chem.Draw import MolDrawing, rdMolDraw2D # 分子绘制选项 # 参考: [RDKit绘制选项文档](https://www.rdkit.org/docs/source/rdkit.Chem.Draw.MolDrawing.html#rdkit.Chem.Draw.MolDrawing.DrawingOptions): https://www.rdkit.org/docs/source/rdkit.Chem.Draw.MolDrawing.html#rdkit.Chem.Draw.MolDrawing.DrawingOptions # 分子2D绘制选项 # 参考: [RDKit 2D绘制选项](https://www.rdkit.org/docs/source/rdkit.Chem.Draw.rdMolDraw2D.html#rdkit.Chem.Draw.rdMolDraw2D.MolDrawOptions): https://www.rdkit.org/docs/source/rdkit.Chem.Draw.rdMolDraw2D.html#rdkit.Chem.Draw.rdMolDraw2D.MolDrawOptions 多分子高亮显示 RDKit高亮显示博客: https://greglandrum.github.io/rdkit-blog/posts/2021-08-07-rgd-and-highlighting.html 注意:DrawMolsToGridImage()不支持多重高亮显示功能。 文件格式和兼容性 mol2文件处理 处理mol2文件时的常见问题: 价态错误处理: 如果遇到:”Explicit valence for atom # 8 N, 4, is greater than permitted” 这通常是因为氮原子的价态设置不正确 分子坐标处理 # 将分子质心移动到原点(0,0,0) def translate_mol_to_origin(mol): # 计算质心并进行平移变换 pass 高级分子处理 分子体积计算 from rdkit.Chem import rdMolDescriptors from rdkit.Chem.AllChem import ComputeMolVolume # 计算分子体积 volume = ComputeMolVolume(mol) RDKit分子体积计算文档: https://www.rdkit.org/docs/source/rdkit.Chem.AllChem.html#rdkit.Chem.AllChem.ComputeMolVolume 分子对齐与匹配 from rdkit.Chem import rdMolAlign # 分子对齐:提供原子映射,使用反向GetSubstructureMatch match = mol.GetSubstructMatches(cmn_core) RDKit分子对齐文档: https://www.rdkit.org/new_docs/source/rdkit.Chem.rdMolAlign.html 最大公共子结构(MCS) # MCS计算 from rdkit.Chem import rdFMCS # 计算最大公共子结构 mcs = rdFMCS.FindMCS([mol1, mol2]) RDKit MCS文档: https://rdkit.org/docs/source/rdkit.Chem.MCS.html 3D MCS应用: RDKit博客3D MCS文章: https://greglandrum.github.io/rdkit-blog/posts/2022-06-23-3d-mcs.html Gaussian计算 环境配置和权限问题 权限问题解决 Gaussian对文件权限要求非常严格: # 运行时如果提示"files in the gaussian directory are world accessible. this must be fixed" find . -type f -exec chmod a+x {} \; # 或者使用 chmod 750 -R * 原因:Gaussian如果发现其可执行文件对所有用户都可访问时就会拒绝运行,这是Gaussian的一个固执特点。 输入文件生成 从mol2文件生成Gaussian输入 # 常见需求:从mol2文件生成包含连接信息的Gaussian输入文件 # 可以使用antechamber进行转换 antechamber -i input.mol2 -fi mol2 -o output.gjf -fo gcrt 连接信息处理 注意:antechamber/G16猜测连接列表时,键序不一定正确,但需要保证合理性。 量子化学计算类型 RESP电荷计算 RESP (Restrained Electrostatic Potential) 电荷是分子动力学中常用的原子电荷: # 使用antechamber计算RESP电荷 antechamber -fi gout -fo ac -i pet.log -o pet.ac -c resp -pf y # 分离运行RESP计算 run resp separately.... AM1-BCC电荷方法 AM1-BCC stands for Austin Model 1 with Bond Charge Correction. 它是计算原子电荷的半经验方法。AM1方法是一种半经验量子化学方法,使用拟合到实验数据的参数集。BCC方法是对AM1电荷的修正,提高其准确性。 电荷约束设置 在antechamber或Multiwfn中手动指定电荷约束: 示例:残基末端的电荷为0 参考:Multiwfn手册 4.7.7.4 Example 4: 天冬氨酸残基的原子电荷评估,包含等价和电荷约束的示例。 高级计算设置 连接信息和拓扑 问题:Gaussian默认不提供连接信息,是否可能获得MD模拟的准确键、角度? 这是一个常见问题,通常需要: 使用其他工具(如antechamber)推断连接 手动指定键连接信息 使用分子编辑器预处理 文件格式处理 mol2格式详解 TRIPOS格式理解 TRIPOS mol2格式示例: @<TRIPOS>MOLECULE lig 45 47 0 0 0 SMALL GASTEIGER 常见格式问题 Gview导出时坐标格式的一致性 不同软件之间mol2格式兼容性 原子类型和电荷信息的处理 antechamber工具深度应用 基本用法 # 从Gaussian输出文件生成mol2 antechamber -i bay.log -fi gout -o bay.mol2 -fo mol2 # 支持的文件格式 # .mc文件支持:antechamber accept .mc file? Python集成 # 在Python中调用antechamber import subprocess def run_antechamber(input_file, output_file, input_format, output_format): cmd = f"antechamber -i {input_file} -fi {input_format} -o {output_file} -fo {output_format}" subprocess.run(cmd, shell=True) 力场参数优化 CGenFF参数优化器 自动优化功能 CGenFF Parameter Optimizer提供自动优化可旋转二面角的功能: 用户指定待优化的二面角 QM数据生成:协调生成量子力学目标数据 参数拟合:使用LSFitPar最小二乘拟合程序 多重度优化: 初始多重度由CGenFF程序分配 自动尝试多重度1, (1,2), (1,2,3), (1,2,3,6) 如果RMSE改善超过阈值(默认10%),选择更好的参数 QM计算集成 首先生成Psi4 QM任务 收集QM二面角扫描数据 拟合力场参数到这些目标数据 实用工具和脚本 Multiwfn应用 # Multiwfn可执行文件权限设置 chmod +x /path/to/Multiwfn_3.8_dev_bin_Linux/Multiwfn ACPYPE工具 结合AmberTools + ACPYPE + Gaussian创建小分子GAFF力场的拓扑文件: 参考:ACPYPE GAFF力场创建指南:https://jerkwin.github.io/2015/12/08/使用AmberTools+ACPYPE+Gaussian创建小分子GAFF力场的拓扑文件/ 在线工具和资源 RESP电荷计算工具 R.E.D. (RESP ESP charge Derive):在线RESP电荷计算程序 虽然界面设计较旧,但功能齐全 更新状态:Last update of the R.E.D. Home Page: June 16th, 2017 文档和教程 RESP电荷计算指南:https://jamesmccarty.github.io/research-wiki/RESP RDKit讨论区:https://sourceforge.net/p/rdkit/mailman/ mol2格式说明:http://chemyang.ccnu.edu.cn/ccb/server/AIMMS/mol2.pdf 常见错误和解决方案 RDKit相关错误 价态问题 reading mol2: Explicit valence for atom # 8 N, 4, is greater than permitted 解决方案: 检查mol2文件中氮原子的键连接 确认原子类型设置正确 必要时手动调整分子结构 导入问题 确保mol2文件格式正确 检查原子坐标和连接表的一致性 注意不同软件生成的mol2文件格式差异 Gaussian相关错误 权限错误 最常见的Gaussian错误之一,严格按照权限设置要求执行: chmod 750 -R gaussian_directory/ 连接猜测问题 Gaussian的连接猜测算法有时不准确 建议使用其他工具预处理分子结构 或手动指定连接信息 工作流程建议 典型的小分子参数化流程 结构优化:Gaussian几何优化 电荷计算:RESP或AM1-BCC电荷 参数生成:antechamber生成力场参数 验证检查:RDKit验证分子结构合理性 MD准备:转换为MD程序所需格式 质量控制检查点 分子几何的合理性 电荷分布的物理意义 力场参数的完整性 与实验数据的一致性 深度学习与化学信息学 DeepChem应用 基础使用 import deepchem as dc # DeepChem是用于药物发现和化学信息学的深度学习库 # 提供分子特征化、模型训练和预测功能 DeepChem是专门为药物发现和化学信息学设计的深度学习库,集成了多种分子表示方法、模型架构和评估指标。 分子可视化扩展工具 Mols2grid网格显示 import mols2grid # 显示和滚动浏览聚类样本 mols2grid.display(molecules) mols2grid提供了交互式的分子网格显示功能,特别适合大量分子的筛选和比较工作。 集成化学信息学工作流 现代化学信息学技术栈 RDKit: 核心分子处理和计算 DeepChem: 深度学习模型开发 Gaussian: 量子化学计算 Mols2grid: 交互式分子可视化 antechamber: 力场参数生成 推荐的集成工作流程 分子预处理: RDKit标准化和验证 特征提取: 结合传统描述符和深度学习特征 量子计算: Gaussian优化和性质计算 模型开发: DeepChem构建预测模型 结果可视化: mols2grid交互式展示 本文基于2023年9-12月和2024年上半年技术讨论记录整理,涵盖计算化学和化学信息学工具使用中的实际问题和解决方案
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· 2025-10-08
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