分子对接只是找到最佳构象,而整个化学反应过程就需要分子动力学模拟,而分子动力学模拟就离不开GROMACS,研究生阶段拿到的分子动力学结果都是公司给的。 它就像是分子的“设计蓝图”,告诉模拟软件如何计算分子内部和分子之间的作用力。 它包含了体系的所有原子及其在空间中的最终坐标,这个结构是进行正式动力学模拟的初始结构,已经消除了严重的原子间冲突,并满足了模拟的物理条件(如电中性)。 要开始真正的动力学模拟,我们必须对蛋白质周围的溶剂和离子进行平衡(equilibrate)(NVT与NPT)。 npt.tprgmx mdrun -deffnm nptgmx energy -f npt.edr -o pressure.xvg密度gmx energy -f npt.edr -o density.xvg第六步、分子动力学模拟
技术背景 分子动力学模拟在新材料和医药行业有非常重要的应用,这得益于分子动力学模拟本身的直观表述,用宏观的牛顿力学,结合部分微观的量子力学效应,就能够得到很好的符合统计力学推断的结果。 简单点评一下这两个基于VQE的分子动力学模拟的工作的话,就是只适用于当下量子芯片的Demo使用,距离真在在分子动力学模拟场景下的应用还非常的遥远。 因此,我们在分子动力学模拟的演化过程中,还需要考虑这些控制和约束的方法。 总结概要 分子动力学模拟是一个跨越众多学科领域的强大工具,从物理学的角度来看分子动力学模拟的话,其基于量子力学(量子化学)构建模型,通过牛顿力学进行演化迭代,最后能够在时间平均上等同于统计力学的系综平均 本文就当前分子动力学模拟的框架进行了整体介绍,其中并不展开讲解各项技术内容,但是也为感兴趣的研究人员提供一个简单的入口。
今天我们继续分子动力学,其实在单细胞空间基因组培训上说过突变对蛋白的影响,当时想达到的目的是通过计算的方法计算出某个点突变对蛋白结构、酶活的影响,当时由于知识面比较少,以为没有,后来有个做分子动力学模拟的同学告诉我是可以的 今天我们来分享蛋白配体结合的分子动力学模拟(教程)。当然了,我们先学会用,深层次的内容需要一步一步扩展了。 去除晶体水、PO4和BME分子。注意这种操作并非普遍适用(例如结合活性位点水分子的情况)。 请务必验证新参数化分子的拓扑!至少需要对照力场中现有基团检查电荷量和分配的原子类型。虽然CHARMM格式的JZ4拓扑很好,但要在GROMACS中运行模拟还需转换格式。 接下来可以移除位置约束并开始正式的数据采集分子动力学模拟。该流程与之前操作类似——将利用包含压力耦合信息的检查点文件作为grompp的输入,并运行10纳秒的MD模拟(相关脚本可在此处获取)。
技术背景 在前面的MindSponge教程系列博客中,我们已经介绍过MindSponge分子动力学模拟框架的基础功能使用方法,例如MindSponge的安装与使用、定义分子系统、计算单点能和迭代器等等。 使用逻辑 在MindSponge分子动力学模拟框架中,原生的支持了多batch的计算模式,这个场景跟深度学习中处理Dataset时用到的batchwise是非常类似的。 在分子模拟中,我们可以给定同一个体系的多个初始位置,可以相同也可以不同,然后使用同一个力场和迭代器进行优化、更新,最终得到不同的轨迹和不同的构象。 总结概要 随着硬件算力的发展,以及AI技术的日益增进,我们不仅可以借助深度学习框架来加速分子动力学模拟,以及降低分子模拟开发的门槛。 还可以实现高通量模拟,使得用最小的开销并行的运行多个分子模拟成为可能。
技术背景 在上一篇文章中,我们讨论了在分子动力学里面使用LINCS约束算法及其在具备自动微分能力的Jax框架下的代码实现。约束算法,在分子动力学模拟的过程中时常会使用到,用于固定一些既定的成键关系。 例如LINCS算法一般用于固定分子体系中的键长关系,而本文将要提到的SETTLE算法,常用于固定一个构成三角形的体系,最常见的就是水分子体系。 对于一个水分子而言,O-H键的键长在模拟的过程中可以固定,H-H的长度,或者我们更常见的作为一个H-O-H的夹角出现的参量,也需要固定。 还可以从另外一个角度来查看施加约束前后的两个三角形的平面关系: image.png 速度更新公式 当SETTLE应用在分子模拟当中的时候,不仅仅是更新约束前后的位置,相对应的,速度也需要更新。 总结概要 继上一篇文章介绍了分子动力学模拟中常用的LINCS约束算法之后,本文再介绍一种SETTLE约束算法,及其基于Jax的实现方案。
技术背景 在传统的分子动力学模拟软件中,对于分子体系的控制,例如控制体系的相对位置亦或是绝对位置,通常都是通过施加一些约束算法来实现的。 体系建模 首先我们要构建一个用于模拟的体系,这里只是为了演示,我们用一个简单的体系:丙氨酸二肽加上一个水分子。那么如果只有一个丙氨酸二肽的pdb文件,怎么加水分子呢? ([cv_x, cv_y, cv_z], [-0.9, -0.7, -1.1]) uwall = UpperWall([cv_x, cv_y, cv_z], [1.7, 1.8, 1.2]) # 构建分子模拟的操作对象 其他控制 在统计力学中,恒温恒压可以对应于不同的统计系综,对应于分子动力学模拟中的温度控制模块和压强控制模块。 总结概要 本文是一个比较泛的分子体系控制器实现方案,因为MindSponge分子动力学模拟框架基于Python编程语言和MindSpore框架开发,因此在高度定制化的控制器实现上有先天的优势。
在运行分子动力学模拟程序的过程中,我们可能会有记录一些能量、力、速度、轨迹的需求,这时候就需要调用回调函数,对相应的内容进行输出。目前比较常用的回调函数,是RunInfo和WriteH5MD。 之所以我们可以使用AI框架来实现一个分子动力学模拟的框架,正是得益于分子动力学模拟与AI训练/推理之中的共性。 在神经网络的训练中我们可以使用优化器来迭代损失函数,而在分子动力学模拟中就可以使用积分器(如Leap-Frog和Velocity-Verlet)来迭代势能函数。 partition:近邻表。 总结概要 分子模拟具有众多的应用场景,比如制药领域和材料领域,做好分子模拟的工作,可以极大程度上缩减新药物新材料的研发成本和研发周期。 因此基于AI的框架和模型,对比AI训练与分子模拟之间的共性,可以实现一个面向AI时代的分子模拟框架。本文主要介绍基于MindSpore框架实现的,MindSponge分子动力学模拟框架的软件架构。
技术背景 在前面的几篇博客中,我们已经介绍了MindSponge的基本使用方法,比如定义一个分子系统、计算分子的单点能以及迭代器的使用等。 有了这些基础的教程,用户以及可以执行一些比较简单的模拟任务,比如可以跑一个能量极小化,或者是NVT过程。 当我们去执行一个模拟任务时,比较关键的一个指标是给定时间内可模拟的总时长,总时长直接决定了我们能不能看到其中的一些过渡态。当然,现在有很多改进的思路。比如可以使用硬件加速,缩减单步模拟的时长。 一个不包含约束的MindSponge分子动力学模拟代码如下: from mindspore import nn, context from sponge import ForceField, Sponge 这里我们先介绍第一种约束条件,对水分子施加一个SETTLE约束,简单来说,就是固定住水分子的三个原子所形成的三角形。
GROMACS是常用的分子动力学模拟软件之一,利用GPU加速可较快地运行模拟。 在作者进行的不严谨的速度测试中,模拟的包含水分子在内的约6万个原子的蛋白质体系,24核CPU上速度约20 ns/day,利用-pme gpu -nb gpu -bonded gpu -update gpu 可见利用GPU加速可较大促进模拟速度。 一. GROMACS的安装: GROMACS是免费开源的分子动力学软件,目前最新版本是2022.1。 1.
技术背景 在MindSponge教程合集中我们已经介绍了很多使用MindSponge进行分子动力学模拟的方法,这里主要介绍在MindSponge中自定义一个力场。 在传统的MD软件中,如果你希望去开发一个自己的力场,或者是添加一些分子动力学模拟方法如增强采样等,会面临不少编程上的困难。 然后再把力场信息、系统信息和迭代器信息传给Sponge类,就可以来时进行模拟了。根据定义的迭代器的不同,既可以完成能量优化的功能,也可以实现分子动力学模拟的过程,在框架上实现了统一。 那么,如何去快速的开发一个新的力场,在传统的MD模拟软件中其实可能是一个不小的门槛,而基于MindSpore框架开发的MindSponge分子动力学模拟软件,则具有这种便捷开发的特性。 本文通过一个简单的示例,介绍了如何在MindSponge分子动力学模拟框架内构建一个自定义的分子力场,可以正常的执行分子动力学模拟迭代过程并保存相应的结果和输出。
技术背景 在前面的几篇博客中,我们介绍了MindSponge分子动力学模拟框架的基本安装和使用和MindSponge执行分子动力学模拟任务的方法。 本文将会介绍,如何在基于深度学习框架MindSpore的分子动力学模拟软件MindSponge中,去定义一个CV。 力和速度等参数保留到一个hdf5文件中,文件后缀为h5md cb_h5md = WriteH5MD(system, 'test.h5md', save_freq=10, write_image=False) # 开始执行分子动力学模拟 此时我们会发现,在代码中定义的metrics中几个CV物理量,也会被同步保存到h5md轨迹文件中: 总结概要 随着分子动力学模拟技术的应用推广、AI软件的发展和硬件算力水平的提升,我们可以更快的在分子层面去观察和研究分子体系内的相互作用 本文主要介绍分子动力学模拟软件MindSponge在这一领域的应用和代码实现。
那么就像深度学习中的损失函数,或者目标函数,这里分子力学的主要目标函数就是势能(也有动能项,但动能项更多的来源于分子动力学模拟的过程,而不是实验中的参数)。 这一项虽然看起来只是一个参数,但其实最能够体现使用AI框架来做分子动力学模拟的优势,后面会专门写一篇文章来介绍。其主要作用是添加一些偏置势能项,用于约束分子系统,向期望的方向演化。 由于近邻表在分子模拟的过程中有可能直接决定了分子模拟的速度,或者是可模拟体系的大小,因为近邻表所产生的最大Tensor维度有可能为(B,A,N,D),是所有Tensor中最大的。 但是我们做分子模拟,需要快速的演化和迭代,如果使用计算化学的方法,速度是无法满足计算的需求的。 需要注意的是,不同的分子模拟软件所使用的默认输出单位也是不一样的。
技术背景 在前面两篇文章中,我们分别介绍了分子动力学模拟软件MindSponge的软件架构和安装与使用教程。 那么分子模拟的第一步,我们就需要在MindSponge中去定义一个分子系统Molecule()。 一般给定的pdb文件会丢失一些氢原子和溶剂分子的信息,这些都可以在做模拟之前手动补上。 在深度学习或者MindSponge分子动力学模拟的过程中,我们会使用到回调函数CallBack来对输出内容进行追踪。 有了最基础的分子系统之后,后面就可以开始定义一些能量项和迭代器,开始分子动力学模拟。
技术背景 周期性边界是分子动力学模拟中常用的一种技术手段,不仅可以完整的概述完整的分子体系的特性,在一部分场景下还可以提升计算的效率,从作用上来看更像是一类的近似模型(假设有一个原子逃出这个周期性边界封装的盒子 无符号整数和带符号的整数都是周期性的锯齿形函数,但是无符号整数取得的空间都在正数上,所以在分子动力学模拟中更倾向于取无符号整数来处理周期性边界问题。 总结概要 本文从分子动力学模拟中的周期性边界处理角度出发,介绍了无符号整数和带符号整数的一些应用的技巧,使用这些格式转换的技术有可能在程序的性能优化中带来一定的效果。 同时为了更加直观的展示分子模拟的效果,我们用animation展示了一个简单的动态图绘制的案例,其中还包含了多个子图的绘图技术。
技术背景 在分子动力学模拟过程中会遇到一些拓扑结构非常复杂的分子模型,所谓的复杂不仅仅是包含众多的原子,还有各种原子之间的成键关系与成键类型等。 另一个窗口用于显示输入分子模型的3D结构,如果没有输入任何分子模型数据的情况下,这个界面会展示一个一直旋转的VMD字样的模型: ? 但是这里我们仅仅为了可视化静态的3D分子模型,所以只介绍一些基本用法。首先我们需要在本地构建一个分子模型的文件,一般以.xyz结尾。 文件的格式为:开头的分子数,第二行的标记,这里使用的是mol这种标记,后面的所有行数是标定每一个分子的具体三维坐标,也就是空间位置。 总结概要 本文重点介绍了VMD分子动力学模拟可视化软件的安装与基本使用方法,VMD是一款非常小而精致的可视化工具,在业界也备受推崇。
技术背景 在分子动力学模拟的过程中,考虑到运动过程实际上是遵守牛顿第二定律的。 而牛顿第二定律告诉我们,粒子的动力学过程仅跟受到的力场有关系,但是在模拟的过程中,有一些参量我们是不希望他们被更新或者改变的,比如稳定的OH键的键长就是一个不需要高频更新的参量。 LINCS算法原理以及代码实现思路 首先我们提到了分子的动力学模拟过程还是遵守牛顿第二定律,也就是: 其中 是一个 的三维坐标体系,这里 是体系的原子数, 是一个 的对角矩阵,每一个对角元代表一个原子的质量 总结概要 本文通过完整的案例及其算法实现的过程,介绍了LINCS(Linear Constraint Solver)这一分子动力学模拟过程常用的约束算法。
分子动力学模拟依赖于精准的势能函数来描述分子间的相互作用。传统力场虽广泛应用,但其精度有限,难以捕捉复杂的量子效应。 然而,在长时间尺度的分子动力学模拟中,QMLF却常常暴露出稳定性问题。 在分子动力学模拟中,这种架构能够更加高效地处理原子间的复杂相互作用,准确更新参数,确保模拟的稳定性和准确性。此外,多尺度模型架构也为提升稳定性提供了新思路。 在分子动力学模拟中,过拟合会导致模型对训练数据过度依赖,在面对新的模拟场景时,参数更新不稳定,模拟结果偏差较大。 量子机器学习在分子动力学模拟中的参数更新稳定性提升,是一个涉及数据、模型架构和训练策略等多方面的系统性工程。
他们首先使用分子动力学(MD)模拟来探索耐药机制。随后,研究者进行了高通量虚拟筛选 (HTVS), 综合运用基于配体的相似性搜索、多构象对接和MD模拟。 选择对接分数低于-4.60 kcal/mol的分子,并使用分子动力学模拟验证了其结合模式和结合亲和力。 通过分子动力学模拟,发现L50F、E166V以及L50F+E166V突变对NMI-001和NMI-002的结合影响较小。 Q4:在分子动力学模拟中如何制备和设置系统? Q7:为什么分子对接之后还需要分子动力学模拟评估? A:尽管分子对接能够筛选出大量有潜力的抑制剂,但由于其本质上是基于静态结构的,因此在准确预测配体 - 蛋白相互作用方面存在局限性。
今天我们需要继续分子动力学,现在看文章基本上都有做一些药物预测,找一找靶点,形成一个闭环。 那么分子动力学,也是一个很大的工程,我们只能慢慢来了。 3.初始结构:通过实验数据或者某些工具得到体系内的每一个分子的初始结构坐标文件之后,把这些分子按照一定的规则或是随机的放在一起,从而得到整个体系的初始结构,这也是模拟的输入文件。 无溶剂• spc: SPC模型• spce: SPC/E模型• tip3p: TIP3P模型• tip4p: TIP4P模型• tip5p: TIP5P模型• tips3p: TIP3P改进版 在分子对接和分子动力学模拟中 位置限制文件(通常名为 posre.itp)是分子动力学模拟中一个非常重要的辅助文件。 在分子动力学模拟的标准流程中,位置限制文件主要在两个阶段发挥关键作用: 体系平衡阶段(最常用): 问题:当你将一个蛋白质放入充满溶剂(水)的盒子中,并添加离子后,溶剂分子和离子在初始状态下可能处于能量上不合理的
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