Практические занятия для курсов по Моделированию нано- и биоструктур¶
Упоров И.В., Головин А.В.¶
Презентации к лекциям¶
- Лекция l6.pdf
Практическое занятие по молекулярной динамике в курсе моделирования нано- и биоструктур¶
Цель данного занятия ознакомится с возможностями моделирования молекулярной динамики.
В этом занятии мы будем рользоваться пакетом молекулярной динамики Gromacs. Это программное обеспечение распостраняется под лицензией GPL, т.е. пользователь может скачать исходный код и свободен его изменять по своему усмотрению.
Общие положения¶
Подсказки по использованию оболочки bash в Linux.
Вы будете работать на машине с адресом vsb.fbb.msu.ru порт 22025. Копирование файлов делать с помощью WinSCP.
Типы файлов:
- gro - файл с координатами системы.
- top - файл с описанием ковалентных и нековалентных взаимодействий в молекулах.
- mdp - файл с описанием параметров для работы молеклярно-механического движка.
- tpr - файл для молеклярно-механического движка по сути есть объединение gro, top и mdp.
- trr, xtc - файл с координатами после рассчёта.
Основные программы из пакета, которые будут использованны на занятии:
Программы запускаются в командной строке Linux, флаги запуска программ начинаются с -, например -f.
Как правило после флага следует либо имя файла либо значение параметра. Смотрите примеры ниже.
- editconf - манипуляция форматом координат и самими координатами. Пример:
editconf -f my.gro -o my.pdb
- genbox - наполнение ячейки растворителем.Пример:
genbox -cp my.gro -cs mysolvent.gro -p my.top -o my_solvated.gro
- genion - утилита для замены n молекул растворителя на ионы.
genion -s my.tpr -np 10 -p my.top -o my_ions.gro -np это добавить 10 положительно заряженых ионов
- grompp - объединение и проверка gro, top и mdp в tpr.
grompp -f my.mdp -c my.gro -p my.top
- mdrun - молеклярно-механический движок. На входе принимает tpr файл.
mdrun -deffnm my.tpr здесь параметр -deffnm означает, что выходные файлы будут называться как и входной файл, только с другими расщирениями
Настройка соединения с суперкомпьютером Chebyshev¶
Доступ к суперкомпьютеру возможен только по ssh ключам.
Проверьте соединение:
ssh skif
Объекты для практикума¶
На этом занятии Вам предлагается 4 различных систем для моделирования. Перейдите по ссылке для подробных инструкций по выполнению каждого задания.
Анализ результатов¶
Пакет программ Gromacs предоставляет много инструментов для анализа траекторий и свойств динамики. Суть любого анализа сводится к пониманию специфики динамики конкретной системы.
Результаты анализа выдаваемые GROMACS имеют расширение xvg ( программа GRACE), но формат самих файлов текстовой, так что построение графиков можно делать в excel.
Предлагаю называть результаты анализа согласно общему шаблону: * Tool_system_param, где * Tool- это название программы которой проводили анализ * sytem- это либо b (бислой) либо dna (ДНК). * param- это некое дполнительное описание.
- Пример : g_rmsd_dna_1
Внимание ! Опции программы анализа вы можете узнать, набрав: имя_программы –h
Связи с тем, мы работаем с разными системами, то для каждой системы предлагается свой подход к анализу:
- Анализ результатов моделирование самосборки липидного бислоя
- Анализ результатов моделирование перехода А-формы ДНК в В-форму в воде
- Анализ результатов плавления ДНК в формамиде
- Анализ результатов плавления пептида в формамиде
Для копирования результатов надо использовать scp на shadbox в своей директории:
scp skif:mfk/chem/Ivanov/*pdb .
Вместо pdb можно написать xvg для копирования результатов анализа
Любой анализ начинают с визуального анализа движений молекул.
Зависимости можно построить в Excel.
Вам предлагается сделать это в gnuplot или используйте matplotlib в IPython Notebook.
Для matplotlib:
%matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import optimize
a = np.loadtxt("bond")
x_o=a[:,0]
y_o=a[:,1]
print "initial data:", y_o
#function is f(x)=k(b-x)^2 + a
fitfunc = lambda p, x: p[0]*pow(p[1]-x,2) + p[2] # Target function
errfunc = lambda p, x, y: fitfunc(p, x) - y # Error function
p0 = [1,1, -79] # Initial guess for the parameters
p1, success = optimize.leastsq(errfunc, p0[:], args=(x_o, y_o))
print "Optimized params:", p1
#Plot it
plt.plot(x_o, y_o, "ro", x_o,fitfunc(p1,x_o),"r-",c='blue',alpha=0.5)
plt.xlim(1.3,1.8)
plt.show()
Для Gnuplot:
Запустите Xming->XLaunch. Выберите тип расположения окон, удобно использовать Multiple windows. Next. Выберите Start Program. Run Remote-> Putty. Дальше всё как обычно: kodomo, username. <<BR>>
Перейдите в рабочую директорию. Запустите Gnuplot:
gnuplot
введите команду для игнорирования ненужных строк
set datafile commentschars "#@&"
Постройте зависимость энергии от длины связи, просто введите : plot "bond"
У вас должен появиться график с точками похожими на параболу. Теперь нам надо найти коэффициенты в функции f(x)=a+k(x-b)^2 которые бы позволили наиболее близко описать наблюдаемую зависимость. Для этого воспользуемся возможностями Gnuplot. Сначала зададим функцию в развернутом виде, в строке gnuplot введём:
f(x)=a + k*x*x - 2*k*x*b + k*b*b
И зададим стартовые значения коэффициентов:
a=-80 k=1 b=1.5
Проведём подгонку коэффициентов под имеющиеся точки в файле bond:
fit f(x) "bond" via a,k,b
Сохраните значения коэффициентов. Постройте графики функции и значений энергии из GAMESS.
plot "bond", f(x)