分子模拟一般性步骤
分子模拟的原理与实践
分子模拟的原理与实践分子模拟是指通过模拟分子之间的相互作用以及其运动状态，探究物质的性质和行为。
它是一种全面深入的研究物质结构与性质的手段，已经广泛应用于化学、生物、材料科学等诸多领域。
本文就与大家分享一下分子模拟的原理、方法及其在科学研究中的实践。
一、基本原理分子模拟的基本原理是建立分子在不同环境的各种状态下的量子力学或分子力学模型，依据这些模型来计算物质的结构、动力学和力学性质，从而得到物质性质的定量预测。
分子模型可以从两个方面考虑。
一是通过量子力学来描述分子的电子结构和原子核的运动。
二是通过分子力学来表示分子内部和分子间力的作用以及分子的构象状态和运动。
分子动力学模拟是分子模拟的一种重要方法。
它是基于牛顿力学原理和统计力学原理，模拟分子的运动和实验条件下的动力学行为，来预测它们的结构和性质。
二、模拟方法（一）分子动力学模拟分子动力学模拟是分子模拟中最为常用的方法之一。
它可以通过计算机模拟分子内部的各种物理状态，如位置、速度和位能等，在一定时间内计算出分子内部和分子间的相对位置、角度和速度等信息。
分子动力学模拟需要考虑各种参数，如能量、时间、温度等。
首先需要设置分子初始状态的坐标和速度，然后计算相互作用力和分子运动等参数，最后输出分子的位置和速度等相关信息。
（二）量子力学模拟材料和生物体系具有很强的量子效应，尤其是涉及到电子云的计算，需要使用量子力学方法进行模拟。
量子化学模拟一般使用哈密顿算符来表示能量。
通过求解薛定谔方程来计算体系的波函数，进而计算体系的电子密度和各种分子性质，如键长、键角等。
（三）平衡分子动力学模拟平衡分子动力学模拟是指使用一定温度下的分子动力学方法，模拟出物质在其中的行为和物态，从而使分子和材料结构达到动态平衡状态。
平衡分子动力学模拟可以提供有关热力学性质（如自由能、盐度等）和相对稳定性（比如液体晶体形态等）的信息。
它也可以为材料科学研究提供重要的参考依据。
三、实践案例分子模拟已经被广泛应用于生物、材料科学、纳米科技、药物研究及环境科学等领域。
分子动力学模拟分析
分子动力学模拟分析分子动力学模拟（Molecular Dynamics Simulation，简称MD）是一种计算模拟分子运动的方法，可以研究分子的结构、动力学和相互作用等，对物质性质和功能的研究有重要作用。
在材料科学、化学、生物学等领域中得到广泛应用。
本文将从MD模拟基础、模拟流程及分析研究结果三个方面进行阐述。
一、MD模拟基础MD模拟的基础是牛顿力学和统计物理学，其中牛顿三定律和万有引力定律描述了分子的运动和相互作用；玻尔兹曼分布定律、统计力学中的最大熵原理以及热力学第二定律等描述了系统的宏观性质和热力学性质。
MD模拟将牛顿力学和统计物理学相结合，通过数值计算方法，从初状态的分子坐标、速度和势能等信息出发，重复计算分子在某个温度、压力下的运动轨迹和性质，模拟时间可以从纳秒到毫秒，有关联的分子之间，模拟精度可达到亚埃。
二、模拟流程MD模拟的主要流程包括体系构建、体系平衡和体系生产等阶段。
体系构建需要先定义体系的边界、所包含分子种类及其数量、分子初始坐标等，这一阶段可以是手动构建，也可以是从实验数据中获取分子坐标信息进行加工。
体系平衡一般需要先进行一个大规模的能量最小化，在此基础上，对体系进行一个温度和压力逐步升高或下降的过程，使体系逐步达到平衡态，也可以调整体系的偏倚参数，如盒子尺寸等，最终得到较为合理的平衡态体系。
在体系平衡的基础上，进行体系生产，对于所需要的性质，如动力学参数、能量铁达方程、径向分布函数、自相关函数等，在进行生产时需要对体系进行约束，如固定温度、压力、含水量等，得到精确的分子性质描述。
三、分析研究结果对MD模拟结果的分析对研究者而言极为重要，主要是对数据的可视化及其统计分析。
一般可以采用分析软件如VMD、GROMACS等对MD的轨迹文件进行可视化，对于分子的运动、某些物理性质的演化、分子图像变化等，可以做出一系列的动画或动图。
对于性质的统计分析，一般需要进行采样过程，对一定时刻内的数值进行平均，这样可减小误差。
分子动力学的原理和分子模拟方法
分子动力学的原理和分子模拟方法在化学、物理、材料科学等领域中，分子动力学是一种常用的模拟方法。
分子动力学是指在分子水平上，模拟在某种宏观条件下，分子之间相互作用和运动的物理过程。
该方法由于其实验数据的准确性和计算机模拟的灵活性，已经成为研究复杂系统（如蛋白质、材料等）的重要手段。
分子动力学方法的实现需要以下重要的基本步骤：首先，构建初始模型，确定计算所需的力场和初始运动状态。
然后，根据时间步进，以一定的时间间隔计算每个分子的位移、速度和加速度等，根据运动规则和分子之间相互作用的基本原理，通过计算机模拟分子之间的相互作用以及相对位置等，来模拟复杂系统中的物理和化学过程。
最后，分析模拟结果，解读分子之间的相互作用，为实验和研究提供参考和指导。
正如分子动力学方法不同于传统的灌注式实验，它的准确性和可信度取决于所使用的控制变量和物理模型的选择。
分子动力学模拟预测的准确性的关键因素是所选用的力场模型和分子动力学算法的有效性。
在构建力场时，一般需要利用大量的实验数据和理论计算结果，来估计不同原子之间相互作用的力项，以及分子中不同的化学键强度和键长等参数。
同时，需要根据所研究体系的特点，选择适当的时间步进和模拟温度等参数，以达到尽可能准确的模拟结果。
目前，分子动力学方法的应用越来越广泛，从材料科学、生物医学、化学反应、环境科学、天体物理等领域中得到广泛应用。
其中最重要的应用领域之一是分子模拟。
分子模拟涉及到材料科学的一系列问题，如研究分子聚合物的力学、光学、热学性质、研究分子和基质之间相互作用，在生物医学领域则可以利用分子动力学模拟的结果，研究蛋白质、DNA和药物之间的相互作用，分析分子的结构和动态行为，为药物设计和精准医学提供基础和依据。
当分子动力学模拟方法被应用于大量实验数据的验证和预测时，它的可重复性、准确性以及计算速度的重要性便显得尤为重要。
因此，当计算机硬件和计算技术的发展也就成为了关键因素，可以明显加速分子模拟的计算速度。
分子动力学基本知识
分子动力学基本知识分子动力学模拟基本步骤起始构型：进行分子动力学模拟的第一步是确定起始构型，一个能量较低的起始构型是进行分子模拟的基础，一般分子的起始构型主要来自实验数据或量子化学计算。
分子动力学在确定起始构型之后要赋予构成分子的各个原子速度，这一速度是根据波尔兹曼分布随机生成的，由于速度的分布符合波尔兹曼统计，因此在这个阶段，体系的温度是恒定的。
另外，在随机生成各个原子的运动速度之后须进行调整，使得体系总体在各个方向上的动量之和为零，即保证体系没有平动位移。
平衡相：由上一步确定的分子组建平衡相，在构建平衡相的时候会对构型、温度等参数加以监控。
生产相：在这个过程中，体系总能量不变，但分子内部势能和动能不断相互转化，从而体系的温度也不断变化请大家注意：温度是体系中分子动能的宏观体现关于势能函数：在计算宏观体积和微观成分关系的时候主要采用刚球模型的二体势，计算系统能量，熵等关系时早期多采用Lennard-Jones、morse势等双体势模型，对于金属计算，主要采用morse势，但是由于通过实验拟合的对势容易导致柯西关系，与实验不符，因此在后来的模拟中有人提出采用EAM等多体势模型，或者采用第一性原理计算结果通过一定的物理方法来拟合二体势函数。
但是相对于二体势模型，多体势往往缺乏明确的表达式，参量很多，模拟收敛速度很慢，给应用带来很大的困难，因此在一般应用中，通过第一性原理计算结果拟合势函数的L-J，morse等势模型的应用仍然非常广泛。
时间步长：就是抽样的间隔，因而时间步长的选取对动力学模拟非常重要。
太长的时间步长会造成分子间的激烈碰撞，体系数据溢出；太短的时间步长会降低模拟过程搜索相空间的能力，因此一般选取的时间步长为体系各个自由度中最短运动周期的十分之一。
但是通常情况下，体系各自由度中运动周期最短的是各个化学键的振动.分子动力学模拟应用很广泛，也正应为如此我们在使用的时候需要根据自己的特殊状况，对模拟中的很多状况加以选取与约束。
分子模型实验报告
分子模型实验报告篇一：分子模拟实验实验报告生物大分子分子模拟实验作业——生物大分子一、实验部分12-3-1获得PDB号为“1HCK”的蛋白（human-cyclin-dependent kinase 2,i,e.,CKD2和ATP的结合晶体结构），并采用不同的模型观察其特点①分别用卡通模型和丝带模型显示生物大分子结构，并用球棍模型、棒状模型显示其中小分子、金属离子等。
参考文献：Analysis of CDK2 Active-SiteHydration: A Method to Design New Inhibitors Zdeneˇk Krˇ?′zPROTEINS: Structure, Function, and Bioinformatics 55:258–274 (XX)12.2 分子对接①聚合物对接前效果图②聚合物对接后效果图对接后实际距离和设置的最优值12-3-2在样本文件中，创建冰的晶体结构，分别做温度为260K，273K，298K，373K下的分子动力学模拟（10 ps），观察晶体机构的变化情况，并做定性解释。
①不同温度下冰晶体结构图：原始冰晶体结构图由冰晶体在不同温度下的结构可见，随温度升高，冰晶体的各个水分子之间的距离不断增加，晶体结构趋向于分散无序状。
②不同温度下，冰晶体分子动力学模拟图③不同温度下体系的总能量与势能由曲线形状可见，经过分子动力学模拟之后，体系的能量降低，变得更加稳定。
由计算结果可见，体系的总能量和势能随温度的升高而增大。
因为当温度升高时，分子的热运动加剧，使分子的伸缩、转动、振动势能增加从而使分子总能量增加，而体系的是能增加是因为非键相互作用尤其是分子间氢键相互作用减弱。
二、实验心得与体会本次实验主要进行了生物大分子的模拟。
生物大分子一般包含上千个原子，目前还不能应用量子化学从头计算方法模拟，常用的方法有QM/MM方法，和纯粹的分子动力学模型。
1.关于分子力学要求掌握四点内容：（1）分子力学中，离子间的相互作用势能函数是什么？（2）势函数中存在特定的参数，怎么给参数赋初值？（3）原子类型怎样确定？（4）力场有哪些？各自的适用范围是什么？下面详细解释：（1）V（r）有四项，前三项对应于键伸缩势能、弯曲势能和扭转势能。
分子模拟教程
(1) 蒙特卡罗方法 (Monte Carlo, MC) (2) 分子动力学方法 (Molecular Dynamics, MD) (3) 混合方法 (hybrid method，HM)
计算机分子模拟的发展历史：
1. 蒙特卡罗方法（MC）
1953 Metropolis, Ulam, Rosenbluth and Tell Los Alamos National Lab Monte Carlo simulation of hard sphere.
优点：精确，时间可逆； 缺点：速度有较大误差，轨迹与速度无关，无法与热 浴耦联
Leapfrog形式 优点：轨迹与速度有关，可与热浴耦联 缺点：速度近似；比Verlet算子多花时间
预测－校正格式
3.4 经典分子动力学的分类：
NVE分子动力学 恒温分子动力学 恒压分子动力学 恒温恒压分子动力学
❖ 在多相催化研究中的应用：
➢ 对催化剂进行表征 ➢ 表面吸附与脱附过程及表面性质的模
拟 ➢ 催化剂表面反应机理的模拟
5.3 介观层次材料的计算机模拟
结构是多层次、多尺度的，并且不仅要研究平衡结构， 还要研究结构随时间的演变。所谓结构，就是粒子在空 间有规律的分布。（胡英院士）
结
微观结构（前纳米），分子本身
2.3 Gibbs Ensemble MC (GEMC)
特点:
❖ 尤其适用于研究纯流体或混合物的相平衡问题； ❖ 此方法不能用于涉及到非常稠密流体的相平衡问题； ❖ 此方法能同时获得共存相的各自密度及其组成； ❖ 此方法避免了共存相界面的问题。
GEMC 的配分函数
对于原子系统，位型（构型）的配分函数
Metropolis GCMC algorithm
分子模拟一般性步骤
Below is presented a generalised procedure for performing a simulation. Theexact steps and processes involved will vary depending on exactly what is being attempted. Use as a general guide only!1> Clearly identify the property / phenomena of interest to be studied by performing the simulation.2>Select the appropriate tools to be able to perform the simulation and observe the property / phenomena of interest. It is important to read and familiariseyourself with publications by other researchers on similar systems. Tools include:- software to perform the simulation with, consideration of force field may influence this decision.- force field which describes how the atoms / particles within the system interact with each other . Select one that is appropriate for thesystem being studied and the property / phenomena of interest. Very important and non-trivial step!3>Obtain / generate the initial coordinate file for each molecule to be placedwithin the system.4>Generate the raw starting structure for the system by placing the molecules within the coordinate file as appropriate. Molecules may be specifically placed or arranged randomly.5>Obtain / generate the topology file for the system, using (for example)pdb2gmx, PRODRG or your favourite text editor in concert with chapter 5 of the GROMACS Manual.6>Describe a simulation box (e.g. using editconf) whose size is appropriate forthe eventual density you would like, fill it with solvent (e.g. using genbox), andadd any counter-ions needed to neutralize the system (e.g. using grompp and genion). In these steps you may need to edit your topology file to staycurrentwith your coordinate file.7>Run an energy minimisation simulation on the system (using grompp and mdrun). This is required to sort out any bad starting structures causedduringgeneration of the system, which may cause the production simulation to crash.8>Select the appropriate simulation parameters for the equilibration simulation (defined in .mdp file). You need to be consistent with how force field wasderived. You may need to simulate at NVT with position restraints on yoursolvent and/or solute to get the T almost right, then relax to NPT to fix thedensity , then move further (if needed) to reach your production simulation ensemble (e.g. NVT, NVE).9>Run the equilibration simulation for sufficient time so that the system relaxes sufficiently to allow the production run to be commenced (using grompp and mdrun, then g_energy and trajectory visualisation tools).10>Select the appropriate simulation parameters for the productionsimulation (defined in .mdp file), in particular be careful not to re-generate the velocities.You still need to be consistent with how the force field was derived and how to measure the property / phenomena of interest.11>Run the production simulation for sufficient time so that property/ phenomena of interest can be observed in required detail (using grompp/tpbconv and mdrun).12>Analyse / visualise the resulting trajectory and data files to obtain information on the property / phenomena of interest.分子模拟一般性步骤[ 转载]以下是做模拟的一般性步骤，具体的步骤和过程依赖于确定的系统或者是软件，但这不影响我们把它当成一个入门指南：1）首先我们需要对我们所要模拟的系统做一个简单的评估, 三个问题是我们必须要明确的：做什么（what to do）为什么做（why to do）怎么做（how to do）2）选择合适的模拟工具，大前提是它能够实现你所感兴趣的目标，这需要你非常谨慎的查阅文献，看看别人用这个工具都做了些什么，有没有和你相关的，千万不要做到一半才发现原来这个工具根本就不能实现你所感兴趣的idea,切记！考虑1：软件的选择，这通常和软件主流使用的力场有关，而软件本身就具体一定的偏向性，比如说，做蛋白体系，Gromacs，Amber，Namd 均可；做DNA, RNA 体系，首选肯定是Amber；做界面体系，DI_POLY比较强大，另外做材料体系，Lammps 会是一个不错的选择考虑2：力场的选择。
分子动力学模拟技术的使用技巧
分子动力学模拟技术的使用技巧简介：分子动力学模拟（Molecular Dynamics Simulation，简称MD）是一种用于模拟分子体系行为的计算方法。
它通过数值计算分子间的相互作用，模拟出分子的运动轨迹和物理性质。
在材料科学、生物医学、化学等领域，MD模拟技术已经成为一种常用的工具，用于深入研究分子系统的动态行为。
本文将介绍一些使用MD模拟技术的技巧和注意事项。
一、系统建模在进行MD模拟之前，我们首先需要建立系统的几何模型和参数设置。
建模过程需要注意以下几点：1. 选择适当的力场：不同的分子体系需要采用适合的力场模型。
一般可以选择常用的力场模型如Amber、CHARMM、OPLS等。
2. 确定原子排布和边界条件：根据实际问题和研究目的，确定分子体系中原子的初始位置和速度，并设置边界条件，如周期边界条件。
3. 添加溶剂模型：对于溶液模拟，需要添加适当的溶剂模型，并考虑其浓度、大小等参数。
二、模拟参数设定在进行MD模拟之前，我们需要设定一些重要的模拟参数，如时间步长、温度、压力等，以确保模拟的准确性和可靠性。
以下是一些常见的参数设定技巧：1. 时间步长选择：较小的时间步长可以提高模拟的准确性，但也会增加计算量。
一般可以通过试验不同的时间步长来选择合适的数值。
2. 温度控制：可以使用恒定温度算法，如Berendsen算法或者Nosé-Hoover算法，来控制模拟系统的温度，并达到平衡状态。
3. 压力控制：在模拟中可以使用恒定压力算法，如Berendsen算法或者Parrinello-Rahman算法来控制模拟系统的压力，并保持平衡状态。
三、模拟过程控制在进行MD模拟过程中，我们需要关注模拟过程的控制和调试。
以下是一些常用的技巧：1. 平衡模拟：在进行有限模拟之前，可以进行一段时间的预处理，用于让体系达到平衡状态。
通常可以通过模拟体系内部能量的变化和物理性质的平衡来判断平衡状态是否达到。
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Below is presented a generalised procedure for performing a simulation. Theexact steps and processes involved will vary depending on exactly what is beingattempted. Use as a general guide only!1> Clearly identify the property / phenomena of interest to be studied by performing the simulation.2>Select the appropriate tools to be able to perform the simulation and observe the property / phenomena of interest. It is important to read and familiariseyourself with publications by other researchers on similar systems. Tools include:- software to perform the simulation with, consideration of force field mayinfluence this decision.- force field which describes how the atoms / particles within the system interact with each other. Select one that is appropriate for the system being studied and the property / phenomena of interest. Very important and non-trivial step!3>Obtain / generate the initial coordinate file for each molecule to be placedwithin the system.4>Generate the raw starting structure for the system by placing the moleculeswithin the coordinate file as appropriate. Molecules may be specifically placed or arranged randomly.5>Obtain / generate the topology file for the system, using (for example)pdb2gmx, PRODRG or your favourite text editor in concert with chapter 5 of the GROMACS Manual.6>Describe a simulation box (e.g. using editconf) whose size is appropriate forthe eventual density you would like, fill it with solvent (e.g. using genbox), andadd any counter-ions needed to neutralize the system (e.g. using grompp andgenion). In these steps you may need to edit your topology file to staycurrentwith your coordinate file.7>Run an energy minimisation simulation on the system (using grompp andmdrun). This is required to sort out any bad starting structures caused duringgeneration of the system, which may cause the production simulation to crash.8>Select the appropriate simulation parameters for the equilibration simulation (defined in .mdp file). You need to be consistent with how force field wasderived. You may need to simulate at NVT with position restraints on yoursolvent and/or solute to get the T almost right, then relax to NPT to fix thedensity, then move further (if needed) to reach your production simulationensemble (e.g. NVT, NVE).9>Run the equilibration simulation for sufficient time so that the system relaxes sufficiently to allow the production run to be commenced (using grompp andmdrun, then g_energy and trajectory visualisation tools).10>Select the appropriate simulation parameters for the production simulation (defined in .mdp file), in particular be careful not to re-generate the velocities.You still need to be consistent with how the force field was derived and how tomeasure the property / phenomena of interest.11>Run the production simulation for sufficient time so that property / pheno-mena of interest can be observed in required detail (using grompp/tpbconv and mdrun).12>Analyse / visualise the resulting trajectory and data files to obtain information on the property / phenomena of interest.分子模拟一般性步骤[转载]以下是做模拟的一般性步骤，具体的步骤和过程依赖于确定的系统或者是软件，但这不影响我们把它当成一个入门指南：1）首先我们需要对我们所要模拟的系统做一个简单的评估, 三个问题是我们必须要明确的：做什么（what to do）为什么做（why to do）怎么做（how to do）2）选择合适的模拟工具，大前提是它能够实现你所感兴趣的目标，这需要你非常谨慎的查阅文献，看看别人用这个工具都做了些什么，有没有和你相关的，千万不要做到一半才发现原来这个工具根本就不能实现你所感兴趣的idea，切记！考虑1：软件的选择，这通常和软件主流使用的力场有关，而软件本身就具体一定的偏向性，比如说，做蛋白体系，Gromacs，Amber，Namd均可；做DNA, RNA 体系，首选肯定是Amber；做界面体系，Dl_POLY比较强大，另外做材料体系，Lammps会是一个不错的选择考虑2：力场的选择。
力场是来描述体系中最小单元间的相互作用的，是用量化等方法计算拟合后生成的经验式，有人会嫌它粗糙，但是它确确实实给我们模拟大系统提供了可能，只能说关注的切入点不同罢了。
常见的有三类力场：全原子力场，联合力场，粗粒化力场；当然还有所谓第一代，第二代，第三代力场的说法，这里就不一一列举了。
再次提醒注意：必须选择适合于我们所关注体系和我们所感兴趣的性质及现象的力场。
3）通过实验数据或者是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，我们需要按我们的想法把这些分子按照一定的规则或是随机的排列在一起，从而得到整个系统的初始结构，这也是我们模拟的输入文件。
4）结构输入文件得到了，我们还需要力场参数输入文件，也就是针对我们系统的力场文件，这通常由所选用的力场决定，比如键参数和非键参数等势能函数的输入参数。
5）体系的大小通常由你所选用的box大小决定，我们必须对可行性与合理性做出评估，从而确定体系的大小，这依赖于具体的体系，这里不细说了。
6）由于初始构象可能会存在两个原子挨的太近的情况（称之为bad contact），所以需要在正式模拟开始的第一步进行体系能量最小化，比较常用的能量最小化有两种，最速下降法和共轭梯度法，最速下降法是快速移除体系内应力的好方法，但是接近能量极小点时收敛比较慢，而共轭梯度法在能量极小点附近收敛相对效率高一些，所有我们一般做能量最小化都是在最速下降法优化完之后再用共轭梯度法优化，这样做能有效的保证后续模拟的进行。
7）以平衡态模拟为例，你需要设置适当的模拟参数，并且保证这些参数设置和力场的产生相一致，举个简单的例子，gromos力场是用的范德华势双截断来定范德华参数的，若你也用gromos力场的话也应该用双截断来处理范德华相互作用。
常见的模拟思路是，先在NVT下约束住你的溶质（剂）做限制性模拟，这是一个升温的过程，当温度达到你的设定后, 接着做NPT模拟，此过程将调整体系的压强进而使体系密度收敛。
经过一段时间的平衡模拟，在确定系统弛豫已经完全消除之后，就可以开始取数据了。
如何判断体系达到平衡，这个问题是比较技术性的问题，简单的讲可以通过以下几种方式，一，看能量（势能，动能和总能）是否收敛；二，看系统的压强，密度等等是否收敛；三看系统的RMSD是否达到你能接受的范围，等等。