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。
分子动力学模拟的若干基础应用和理论
分子动力学模拟的若干基础应用和理论一、本文概述分子动力学模拟是一种基于经典力学的计算方法，通过求解分子体系的牛顿运动方程，模拟分子在特定条件下的动态行为。
该方法广泛应用于物理、化学、生物和材料科学等领域，为研究者提供了一种有效的工具，以深入理解和预测分子系统的宏观性质。
本文旨在探讨分子动力学模拟的若干基础应用和理论，从基础概念出发，阐述其基本原理、模拟方法以及在各个领域中的应用实例。
我们将详细介绍分子动力学模拟的核心技术，包括力场模型、初始条件设定、积分算法和模拟结果的解析等。
本文还将讨论分子动力学模拟的局限性以及未来的发展方向，以期为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。
二、分子动力学模拟的理论基础分子动力学模拟（Molecular Dynamics Simulation, MDS）是一种强大的计算技术，通过求解分子体系的牛顿运动方程，模拟分子在特定条件下的动态行为。
其理论基础主要建立在经典力学、统计力学以及量子力学之上，但在大多数应用中，由于计算能力的限制，经典力学是主要的工具。
在经典力学中，每个分子的运动可以通过牛顿第二定律来描述，即力等于质量乘以加速度（F=ma）。
在分子动力学中，这些力通常是分子间相互作用力，包括范德华力、氢键、库仑力等。
这些力可以通过分子力学模型或量子力学方法计算得出。
分子动力学模拟通常包括以下几个主要步骤：需要设定模拟的初始条件，包括分子的初始位置、速度和模拟的温度、压力等环境参数。
然后，根据分子间的相互作用力，通过求解牛顿运动方程，计算出每个分子在下一时刻的位置和速度。
这个过程会不断重复，直到模拟达到预设的时间长度或达到某种平衡状态。
在模拟过程中，为了处理大量的分子和长时间的模拟，通常会采用一些近似和简化的方法，如截断半径、周期性边界条件等。
由于分子间的相互作用力往往非常复杂，因此在模拟中通常会采用一些经验性的力场模型，如Lennard-Jones势、Morse势等。
MS分子动力学模拟具体实施步骤
第3章 铁基块体非晶合金‐纳米晶转变的动力学模拟过程 3.1 Discover模块3.1.1 原子力场的分配在使用Discover模块建立基于力场的计算中，涉及几个步骤。
主要有：选择力场、指定原子类型、计算或指定电荷、选择non‐bond cutoffs。
在这些步骤中，指定原子类型和计算电荷一般是自动执行的。
然而，在某些情形下需要手动指定原子类型。
原子定型使用预定义的规则对结构中的每个原子指定原子类型。
在为特定的系统确定能量和力时，定型原子使工作者能使用正确的力场参数。
通常，原子定型由Discover使用定型引擎的基本规则来自动执行，所以不需要手动原子定型。
然而，在特殊情形下，人们不得不手动的定型原子，以确保它们被正确地设置。
图 3-11）计算并显示原子类型：点击Edit→Atom Selection，如图3‐1所示图3-2弹出对话框，如图3‐2所示从右边的…的元素周期表中选择Fe，再点Select，此时所建晶胞中所有Fe原子都将被选中，原子被红色线圈住即表示原子被选中。
再编辑集合，点击Edit →Edit Sets，如图3‐3、3‐4所示。
图3-3图3-4弹出对话框见图3‐4，点击New...，给原子集合设定一个名字。
这里设置为Fe，则3D视图中会显示“Fe”字样，再分配力场：在工具栏上点击Discover按钮，从下拉列表中选择Setup，显示Discover Setup对话框，选择Typing选项卡，见图3‐5。
图3-5在Forcefield types里选择相应原子力场，再点Assign（分配）按钮进行原子力场分配。
注意原子力场中的价态要与Properties Project里的原子价态（Formalcharge）一致。
3.1.2力场的选择1）Energy，见图3‐6。
图3-6力场的选择：力场是经典模拟计算的核心，因为它代表着结构中每种类型的原子与围绕着它的原子是如何相互作用的。
对系统中的每个原子，力场类型都被指定了，它描述了原子的局部环境。
分子动力学简介
➢ 在此过程中收集用来计算宏观性 质的有关信息
初始能量优化方法
➢ 去除某些可能存在的原子重叠 ➢ 去除某些严重扭曲的键长、键角、扭矩等
➢ 方法
➢ 最速下降法 ➢ 牛顿拉夫森方法 ➢ 其他
➢ 一般优化几千到几万步
积分方法
➢ Verlet法 ➢ 简单易行，但是有精度损失 ➢ Leap-frog法，Verlet法的变种
➢ 单个处理器：~12天
➢ 16个并行处理器：~1天
或者
MPI
➢ Message Passing Interface
➢ 90年代初制定和完善的一套并行语法 ➢ 支持Fortran, C, C++ ➢ 简单易学
MPI Init 初始化 Size,Rank 是否正常初始化？ 是否Rand0 MPI Send
➢ 简单的液体，不涉及太多的界面性质
➢ 小分子体系，势能模型不是很复杂 ➢ 几百个分子，可能涉及到静电作用，可能需要长程校正 ➢ 用微机也可以处理，计算时间一般几小时~几天
大型（复杂）体系和并行算法
➢ 必要性
➢ 体系越来越大 ➢ 模拟时间越来越长
➢ 解决办法
➢ 制造更快的处理器 ➢ 并行计算机
➢ 例子：~50000原子的生物 体系，1ns模拟
是否Rand0
MPI Recv Program 是否非Rand0 MPI Send
是否Rand0
close MPI... End
close MPI... End
close MPI... End
close MPI... End
GPU计算架构
GPU Init 初始化 是否正常初始化？ 将数据传输到显存中
分子动力学模拟
分子动力学模拟分子动力学就是一门结合物理,数学与化学的综合技术。
分子动力学就是一套分子模拟方法,该方法主要就是依靠牛顿力学来模拟分子体系的运动,以在由分子体系的不同状态构成的系统中抽取样本,从而计算体系的构型积分,并以构型积分的结果为基础进一步计算体系的热力学量与其她宏观性质。
这门技术的发展进程就是:1980年:恒压条件下的动力学方法(Andersenの方法、Parrinello-Rahman法)1983年:非平衡态动力学方法(Gillan and Dixon)1984年:恒温条件下的动力学方法(能势‐フーバーの方法)1985年:第一原理分子动力学法(→カー?パリネロ法)1991年:巨正则系综的分子动力学方法(Cagin and Pettit)、最新的巨正则系综,即为组成系综的系统与一温度为T、化学势为μ的很大的热源、粒子源相接触,此时系统不仅同热源有能量交换,而且可以同粒子源有粒子的交换,最后达到平衡,这种系综称巨正则系综。
进行分子动力学模拟的第一步就是确定起始构型,一个能量较低的起始构型就是进行分子模拟的基础,一般分子的其实构型主要就是来自实验数据或量子化学计算。
在确定起始构型之后要赋予构成分子的各个原子速度,这一速度就是根据玻尔兹曼分布随机生成,由于速度的分布符合玻尔兹曼统计,因此在这个阶段,体系的温度就是恒定的。
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与为零,即保证体系没有平动位移。
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。
进入生产相之后体系中的分子与分子中的原子开始根据初始速度运动,可以想象其间会发生吸引、排斥乃至碰撞,这时就根据牛顿力学与预先给定的粒子间相互作用势来对各个例子的运动轨迹进行计算,在这个过程中,体系总能量不变,但分子内部势能与动能不断相互转化,从而体系的温度也不断变化,在整个过程中,体系会遍历势能面上的各个点,计算的样本正就是在这个过程中抽取的。
分子模拟 (MS)
扭角能
2
非平面角角能
qi q j C12 C6 [ 12 6 ] rij 4 0 j rij i j rij
范德华相互作用能 静电作用能
6
Bond b0 Bond Angle
0
Dihedral Angle (i-j-k-l)
δ ＝ ０或 π n= 1,2,3,4,5,6
力场由两大要素构成：势能函数形式和相关参数（力参
数、几何参数等）。
5
势函数
Vi (r ) Vi (r1 , r2 ......rN ) 1 1 2 ２ K b (b b0 ) Kθ ( θ 0 ) θ b 2 键伸缩能 θ 2 键角能 Kφ ( Cos(n δ ） K ( 0 ) １ φ
10
CHARMM（Chemistry
at Harvard Molecular Mechanics） 力场， 此力场可应用于研究许多分子系统, 包括小的 有机分子, 溶液, 聚合物, 生化分子等。除了有机金属分 子外,几乎皆可得到与实验值相近的结构, 作用能, 构型 能, 转动能垒, 振动频率, 自由能及许多与时间相关的物 理量。 CHARMM是蛋白质和核酸分子比较好的力场。 AMBER与CHARMM的区别：前者主要针对酶， 后者应用范围广且可计算生化反应自由能。
13
微观尺度材料模拟 分子动力学
分子动力学是在原子、分子水平上求解多体问题的
重要的计算机模拟方法，可以预测纳米尺度上的材料 动力学特性。是时下最广为采用的计算庞大复杂系统 的方法。
在分子动力学中，粒子的运动行为是通过经典的运
动方程（牛顿运动方程、拉格朗日方程等 ）所描述。
通过求解所有粒子的运动方程，分子动力学方法可以
分子动力学模拟的原理与方法
分子动力学模拟的原理与方法分子动力学模拟是通过计算机模拟分子间的相互作用和运动轨迹，揭示物质的宏观行为和微观机理的一种理论计算方法。
它广泛应用于物理、化学、生物、材料科学等领域，为科学研究和新材料的设计提供了一种高效、精确、可重复的手段。
本文将着重介绍分子动力学模拟的基本原理和主要方法。
分子动力学模拟的基本原理分子动力学模拟的基本原理是牛顿运动定律和能量守恒定律。
假设体系中的粒子之间只有经典力作用，粒子之间的相互作用可以用势函数U(r)表示，r为粒子之间的距离，那么牛顿第二定律可以表示为：F = ma = -∇U其中F为粒子所受的力，m为质量，a为加速度，-∇U为势函数U对位置矢量的负梯度，在力的方向上作用于粒子。
结合牛顿第三定律，确定粒子之间的相互作用及其大小方向，就可以用以上的定律进行模拟。
能量守恒定律是指系统总能量守恒，它表示为：E = K + U其中E为系统总能量，K为粒子运动的动能，U为势能。
在模拟开始前，系统的总能量是已知的，但在模拟过程中，会因为粒子之间的相互作用而发生能量转化，因此为了计算系统在模拟过程中的总能量，需要对粒子的位置和速度进行更新和修正。
分子动力学模拟的主要方法分子动力学模拟的主要方法主要可以分为以下几个步骤：选择模型、建立初始状态、确定粒子间的相互作用、求解模拟方程、更新状态、分析结果。
选择模型：在分子动力学模拟中，需要选择合适的数学模型来描述体系中的粒子。
常用的模型有原子模型和粗粒子模型。
原子模型是将分子看作由离子、原子或分子结构单元构成的，而粗粒子模型则是将分子看成是由几个粒子团组成的。
建立初始状态：建立系统的初始状态是分子动力学模拟的第一步，主要包括确定系统的温度、压强、化学组成和初始位置和速度。
其中，温度和压强是模拟过程中的重要参数，化学组成则是模拟对象的关键。
确定粒子间的相互作用：在分子动力学模拟中，粒子之间的相互作用是用势能函数表示的，常用的势能函数有Lennard-Jones势函数、Coulomb势函数等。
分子模拟 (MS)
2fs，常规分子1fs，对水分子0.1-0.2fs
19
MD模拟常用的系综(ensemble)
系综是指在一定的宏观条件下，大量性质和结构完 全相同的、处于各种运动状态的、各自独立的系统的 集合。全称为统计系综。
可以通过以下简单的譬喻来理解吉布斯的“系综原理”
骰子有6个面，分别刻着点数1、2、3、4、5和6。6个 面上点数的平均值，可以用算术(1+2+3+4+5+6)/6=3.5。 如果用“实验”方法，可以将一颗骰子掷很多次，比 如1000次（作1000次测量），将向上一面的点数的总 和除以1000，就求得每个面点数的平均值。掷的次数 20 越多，结果就越趋近于真实值3.5。
11
能量最小化 (Energy minimization)
分子力学重要的应用之一是根据适合的力场计算分
子各种可能构象的势能。势能愈低，构象愈稳定，在 系统中出现的几率愈大。
寻找势能最低点（最稳定的构象）
的过程称为能量最小化 (Energy Minimization, MM)。
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一般势能面上有许多最小点， 其中只有一个或几个能量最低， 称全局最小点(global e.m.)，其 它均为局部最小点(local e.m.)。
系综是用统计方法描述热力学系统的统计规律性时 引入的一个基本概念。系综并不是实际的物体，构 成系综的系统才是实际物体。 在进行MD模拟之前必须确定选取何种系综。
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正则系综（NVT） ：系统的原子数N、体积V和温度 T保持不变，并且总动量为零(P=0) 。将等能系统放在 一恒温的大热源中，系统与大热源之间可以交换能量， 此时系统的能量可能有涨落，但温度保持恒定。
CHARMM力场则将氢键包含在范德华相互作用和静电 相互作用中。
新型药物物质的分子模拟研究
新型药物物质的分子模拟研究随着人类对药物研究的深入，传统的试错研究方法已经不能满足现代药物研究的需求。
因此，分子模拟技术逐渐成为药物研究的重要工具之一。
新型药物物质的分子模拟研究，已经被广泛应用于药物发现、理解药效与毒性基础机制等方面。
一、分子模拟技术分子模拟技术是一种计算机辅助的化学研究方法，通过计算机运算模拟分子体系的结构和性质，以解决实验难以探测或无法确定的化学问题。
分子模拟技术的实现需要多个步骤。
首先，需要确定所要处理的分子体系，并收集关于该体系的实验数据。
然后，需要对该分子体系进行建模，以确定其几何结构和必需的物理化学参数。
接下来，使用计算机运行相关算法，模拟该分子体系的动力学运动，并分析其一系列性质和反应过程，以预测药效和毒性等关键性能参数。
二、分子模拟在药物研究中的应用1.药物发现分子模拟技术在药物发现中有着重要的应用。
通过分子模拟技术，我们可以预测某些化合物的结构和性质，从而为药物设计和发现提供有价值的信息。
例如，可以在药物设计的早期阶段，使用分子模拟技术评估化合物的合适性。
通过模拟分析化合物的分子结构、特性、相互作用等方面，从而预测其生物活性，提前排除可能无效或有害的候选分子。
同时，针对分子药物、天然药物、蛋白药和小分子化合物药等类型的化合物，可以使用分子动力学模拟验证其适性。
2.药物毒性研究分子模拟技术也可以用于药物毒性研究。
实验室动物或临床试验前需要评估药物的毒性，一般需要进行多个试验和分析，而这些试验费用昂贵且耗时长。
通过分子模拟技术，可以预测药物对生物体系的毒性，帮助研究人员更快速、更准确地了解药物的危险性和其潜在副作用。
例如，可以通过在分子水平上分析某种分子的构象和相互作用能，从而预测其的化学中毒性机制、可达毒性程度和相关的慢性毒性程度等。
3.强大的计算能力分子模拟技术本身就有着强大的计算能力，因此可以简化诸如量子机械研究或其他计算化学方法的计算问题。
例如，可以通过量子计算方法，和分子错位之间和分子形状的不规整性之间的相互作用等因素，通过几何优化、热力学分析、傅立叶变换等方法来预测分子的动态和反应特性。
分子虚拟筛选一般步骤
分子虚拟筛选一般步骤
1. 确定目标和研究对象
- 明确研究目的,如发现新的潜在药物分子、优化现有分子或研究分子与靶点的相互作用等。
- 选择合适的靶点蛋白或受体,如酶、离子通道、转录因子等。
2. 准备分子库和靶点结构
- 构建分子库,包括已知活性化合物、商业化合物库或虚拟化合物库。
- 获取靶点蛋白或受体的三维结构,通过X射线晶体学、核磁共振等实验手段或同源建模方法。
3. 分子对接
- 使用分子对接软件,如AutoDock、GOLD、Glide等,将分子库中的化合物分子与靶点结构进行对接。
- 评估分子与靶点的结合模式和亲和力,根据评分函数或其他标准筛选出最佳结合模式。
4. 结构优化和虚拟筛选
- 对初步筛选出的化合物进行结构优化,如添加/删除基团、构建类似物等。
- 使用虚拟筛选方法,如药物相似性搜索、药物设计、QSAR建模等,从优化后的化合物库中进一步筛选出具有理想性质的潜在候选分子。
5. 评估和验证
- 对虚拟筛选出的顶级候选分子进行理化性质、ADME/Tox性质等评估。
- 使用实验方法,如酶活性测定、细胞实验等,验证候选分子与靶点的相互作用和生物活性。
6. 优化和后续研究
- 根据实验结果,对活性分子进行进一步优化,改善其理化性质、选择性、亲和力等。
- 开展后续研究,如动物模型实验、临床前研究等,为临床试验做准备。
虚拟筛选是药物发现过程中的一个重要环节,能够高效、经济地从海量化合物中识别出潜在的活性分子,为后续实验研究提供方向和基础。
分子模拟第一章
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课程内容
第四章 蒙特卡罗模拟方法 Metropolis，Monte Carlo 方法的理论背景和应用，分子的 方法的理论背景和应用，分子的Monte Carlo模 ， 模 高分子Monte Carlo模拟中的模型使用，‘Biased’ Monte Carlo 方 模拟中的模型使用， 拟，高分子 模拟中的模型使用 由不同系综的Monte Carlo，化学势的计算，The configuration 法，由不同系综的 ，化学势的计算， bias Monte Carlo 方法，通过 方法，通过Gibbs 系综 系综Monte Carlo 方法模拟相平衡， 方法模拟相平衡， Monte Carlo和分子动力学比较。 和分子动力学比较。 和分子动力学比较 第五章 构象分析 模型构建方法，构象空间搜索方法，结构数据和分子拟合， 模型构建方法，构象空间搜索方法，结构数据和分子拟合，簇算法和模式 识别技术，在预测肽和蛋白质结构中构象分析的规则。 识别技术，在预测肽和蛋白质结构中构象分析的规则。 第六章 利用分子模拟方法寻找和设计新分子 分子设计的基本原理，药物分子设计简介，高分子设计简介， 分子设计的基本原理，药物分子设计简介，高分子设计简介，分子筛设计 简介。 简介。 第七章 应用程序和分子图形简介 HyperChem，Pcmodel，Mopac，Origin and Chemsket 。 ， ， ，
4
常见的分子模型
线 框 模 型
CPK 模 型 棍 球 棍 模 模 型 型
5
状
常见的生物分子模型
片状管状模型 飘带模型2 飘带模型1 碳骨架模型
6
应用举例——分子动力学 分子动力学 应用举例
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分子模拟计算理论
根据基本原理的不同， 根据基本原理的不同，分子模拟主要有量子力学 模型和分子力学模型两类 考虑电子运动 状态 考虑核运动状 态（电子运动 作近似假设） 作近似假设）
模拟的一般步骤
模拟的一般步骤1.确定研究内容：包括研究对象，研究性质等2.根据研究就内容选择力场和程序1）一般来说做MOF材料的吸附用MC模拟，用本研究室开发的程序计算。
Sorption程序计算MOF材料骨架固定吸附；Casp程序计算MOF材料骨架运动的吸附。
2）计算MOF材料本身的结构和力学性质，客体分子在材料中的扩散用MD 模拟。
可以选用的程序：TINKER,LAMMPS,DL_POLY以及MS中的Discover模块。
这些程序在可处理的体系，以及可以采用的力场是不一样的，需要根据所研究的内容选择。
计算程序的详细信息请查看各自的手册文件。
3）力场可以参照他人类似的工作来选择。
同时要兼顾到所用的模拟程序是否含有所选力场的模型。
这里可以选出几套力场，通过后面的验证选择最好的一套。
力场的基础知识可以看陈正隆的《分子模拟讲义》第二章。
3. 验证1）如果是第一次使用某个程序，应该先验证是否真正掌握此程序。
最好的办法是选择一个用此程序计算的工作重复，看是否能得到相同的结果。
2）我们的模拟以力场为依据。
力场的准确性决定模拟结果的是否可信。
所以一个研究开始之前，力场的验证是必不可少的环节。
一般来说我们可以通过与某些实验得到的性质比较，来验证力场是否可靠。
比如，做吸附研究可以把计算的吸附等温线与实验测得的吸附等温线比较；做扩散，可以比较扩散系数。
做晶体结构和力学性质可以与实验的晶体结构，振动频率比较。
在某些情况下，我们也可以通过比较量化计算的结果证明力场可靠。
4. 模拟验证都没有问题后就可以按照自己的需要进行模拟计算。
这里要说明的是，本研究室所有计算都是在linux环境下。
对于习惯windows的人来说，linux上手有些困难。
可以参考下linuxmanual这个文件，里面总结了最常用的linux 命令，vi编辑器使用以及在本研究室计算任务的提交方法。
5. 数据处理我们需要的模拟结果，只有少部分能直接输出来，剩下的需要我们对数据进行处理。
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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。