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gmx make_edi生成主成分动力学抽样的输入文件gmx make_edi [-f [<.trr/.cpt/...>]] [-eig [<.xvg>]] [-s [<.tpr/.tpb/...>]] [-n [<.ndx>]] [-tar [<.gro/.g96/...>]] [-ori [<.gro/.g96/...>]] [-o [<.edi>]] [-nice ] [-xvg ] [-mon ] [-linfix ] [-linacc ] [-radfix ] [-radacc ] [-radcon ] [-flood ] [-outfrq ] [-slope ] [-linstep ] [-accdir ] [-radstep ] [-maxedsteps ] [-eqsteps ] [-deltaF0 ] [-deltaF ] [-tau ] [-Eflnull ] [-T ] [-alpha ] [-[no]restrain] [-[no]hessian] [-[no]harmonic] [-constF ] gmx make_edi用于产生一个主成分动力学(ED, essential dynamics)抽样的输入文件供gmx mdrun使用, 产生方法基于来自协方差矩阵(gmx covar)或简正模式分析(gmx nmeig)的特征向量. 在模拟过程中, ED抽样可用于沿集约坐标(特征向量)操控(生物)大分子的位置. 特别地, 通过促使体系沿这些集约坐标探测新的区域, ED抽样可用于提高MD模拟的抽样效率. 有大量的算法可以驱使体系沿特征向量运动(-linfix, -linacc, -radfix, -radacc, -radcon), 维持沿确定(系列)坐标的位置固定(-linfix), 或者仅仅监测位置在这些坐标上的投影(-mon) 运行时程序会提示选择一个或者多个索引组, 它们对应于特征向量, 参考结构, 目标位置等. -mon: 监测坐标在选定特征向量上的投影 -linfix: 沿选定特征向量进行固定步数的线性扩张 -linacc: 沿选定特征向量进行可接受线性扩张. (接受期望方向上的步进, 拒绝其他的) -radfix: 沿选定特征向量进行固定步数的径向扩张. -radacc: 沿选定特征向量进行可接受径向扩张. (接受期望方向上的步进, 拒绝其他的). 注意: 默认将使用起始MD结构作为第一次径向扩张循环的起点. 如果指定了-ori选项, 可以读入一个结构文件定义外部起点. -radcon: 沿选定特征向量进行可接受径向收缩, 收缩指向的目标结构由-tar选项指定. 注意: 每个特征向量只能选择一次. -outfrq: 将投影等写入.xvg文件的频率(以步数为单位) -slope: 可接受径向扩张的最小斜率. 如果半径的瞬时增长率(以nm/step为单位)小于规定数值, 将开始一个新的扩张循环. -maxedsteps: 在开始一个新循环前, 径向扩张中每个循环的最大步数. 并行实现的注意点: 由于ED抽样的”全局性”(集约坐标等), 至少在”蛋白质”方面, 从实现的角度看ED抽样并不太适合并行. 因为并行ED需要一些额外的通讯, 除非运行性能低于不受约束的MD模拟, 尤其是当进程数目很大和/或当ED组包含大量原子时. 同时请注意如果你的ED组包含不止一个蛋白质, 那么.tpr文件必须包含ED组的正确PBC表示. 查看一下参考结构的初始RMSD值, 这个数值在模拟一开始就会输出; 如果此数值远远高于期望值, 某个ED分子可能沿盒向量方向平移了几个单位. gmx mdrun程序中所有与ED相关的输出作为时间的函数都写在一个.xvg文件中, 输出的间隔步数由-outfrq指定. 注意, 如果一开始合并了多个.edi文件, 在一个模拟中你可以(在不同分子上)施加多个ED约束和洪泛势能. 约束的施加顺序按照它们出现在.edi文件中的顺序. 根据.edi输入文件中的指定, 对每个ED数据集, 输出文件中可能包含以下内容: 分子叠合到参考结构的RMSD值位置在选定特征向量上的投影洪泛 使用-flood选项, 你可以指定使用哪个特征向量计算洪泛势能, 它将导致额外的力, 将结构排除出由协方差矩阵描述的某些区域. 如果你使用了-restrain选项, 势能将反转, 可以将结构保持在特定区域内. 模拟起始点通常是存储在eigvec.trr文件中的平均结构. 使用-ori选项, 可以把起始点更改为构象空间中的任意一个位置. 使用-tau, -deltaF0和-Eflnull选项, 你可以控制洪泛的行为. Efl为洪泛强度, 根据自适应洪泛的规则进行更新. Tau为自适应洪泛的时间常数, 大的τ值意味着自适应慢(即增长慢). DeltaF0为经过tau皮秒模拟之后想达到的洪泛强度. 如果想使Efl为常数, 可将-tau设置成零. -alpha为控制洪泛势能宽度的经验参数. 当其值为2时, 对于蛋白质洪泛的大多数标准例子都能给出很好的结果. α基本用于考虑抽样的不完整性. 如果进行更多的抽样, 系综宽度将会增大, 这可以通过α>1来模拟. 对限制, α&#lt;1得到的限制势的宽度更小. 洪泛模拟的重新开始: 如果你想重新开始一个已经崩溃的洪泛模拟, 请在输出文件中找到deltaF和Efl的值, 然后手动地将它们分别放入.edi文件中DELTA_F0和EFL_NULL中.
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