Практические занятия для курсов по Моделированию нано- и биоструктур

Упоров И.В., Головин А.В.

Презентации к лекциям

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:

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)

l6.pdf (4.39 MB) Andrey Golovin, 22.03.2014 12:15