Занятие 6. Изучение работы методов контроля температуры в GROMACS.

    Цель - изучение реализации контроля температуры в молекулярной динамике на примере GROMACS.
    Объект исследования - это одна молекула этана.
  1. Подготовка файлов координат и топологии.
    На основе gro файла с 38 молекулами этана с прошлого занятия был создан индекс файл, в котором будет группа из одной молекулы этана.
    make_ndx -f box_38.gro -o 1.ndx
    
    (После запуска команды появляется приглашение к вводу. Для ознакомления с помощью надо нажать кнопку "h" + enter. Далее был выбран остаток номер 1 -> enter -> появилась новая группа). Для создания gro файла с одной молекулой и задания ячейки была введена следующая команда:
    editconf -f box_38.gro -o et1.gro -n 1.ndx
    #зададим ячейку и расположим молекулу по центру ячейку
    editconf -f et1.gro -o et.gro -d 2 -c
    
    (При запуске ediconf надо выбрать номер, соответствующий группе из одной молекулы).
    В результате был получен файл et.gro. Также я исправила файл топологии et.top из прошлого задания: в разделе [ molecules ] надо было просто изменить количество молекул этана (вместо 38-ми 1).
  2. Разные параметры контроля температуры.
    be.mdp - метод Берендсена для контроля температуры.
    vr.mdp - метод "Velocity rescale" для контроля температуры.
    nh.mdp - метод Нуза-Хувера для контроля температуры.
    an.mdp - метод Андерсена для контроля температуры.
    sd.mdp - метод стохастической молекулярной динамики.
    Скрипт по работе с 5ю системами одновременно: смотреть.
  3. Разбор скрипта.
    Входные файлы были построены для молекулярно-динамического движка mdrun с помощью grompp:
    grompp -f ${i}.mdp -c et.gro -p et.top -o et_${i}.tpr
    # где i: be,vr,nh,an,sd -  см. выше список mdp файлов
    
    Для каждого из 5 полученных tpr файлов запускается mdrun.
    mdrun -deffnm et_${i} -v -nt 1
    
    Для визуального анализа необходимо конвертировать каждую из 5 систем в pdb:
    trjconv -f et_${i}.trr -s et_${i}.tpr -o et_${i}.pdb
    
    Полученные pdb-файлы для дальнейшего просмотра в PyMOL:
    - et_be.pdb
    - et_an.pdb
    - et_nh.pdb
    - et_sd.pdb
    - et_vr.pdb

    Наблюдения, сделанные на основе визуального анализа:
    1) В методе Берендсена в начале видны небольшие колебания и вращение молекулы, но достаточно быстро скорость вращения начинает увеличиваться, а амплитуда колебаний затихать. Такая система выглядит довольно неправдоподобно.
    2) В методе Андерсена видны небольшие колебания по длинам связей и валентным углам, однако молекула при этом не вращается. Возможно, такое состояние характерно для достаточно низких температур, когда молекулы образуют кристалл.
    3) В методе Нуза-Хувера длина связи С-С в молекуле этана практически не изменяется (по ркайней мере, визуально), можно наблюдать лишь вращение. Хотя в основном молекула находится в более выгодной заторможенной конформации, иногда можно заметить заслонённую.
    4) В методе стохастической молекулярной динамики трудно оценить по какому принципу молекула движется, т.к. она очень быстро перемещается, меняя свое направление то ли случайно, то ли при столкновении с другими молекулами, которые просто здесь не представлены.
    5) Метод "Velocity rescale" и метод Нуза-Хувера весьма похожи друг на друга, разница лишь в том, что в первом методе вращение по связи меньше, а амплитуда колебаний больше. Невыгодные конформации, близкие к заслонённой, также видны достаточно редко.

    Для сравнения потенциальной энергии связи и кинетической энергии для каждой из 5 систем:
    g_energy -f et_${i}.edr -o et_${i}_en.xvg
    
    На этом месте работа скрипта закончилась.
  4. Графики изменения энергий.
    С помощью Gnuplot были построены графики изменения энергий (рекомендуемый вид - dot-plot). Зеленым цветом выделена кинетическая энергия, и зеленым потенциальная.
    1) В методе Андерсена значения потенциальной и кинетической энергий примерно одинаковые и очень маленькие. Поэтому не верится, что такой термостат хорошо подходит для передачи молекуле необходимой энергии для того, чтобы она попала в глобальный минимум;

    2) В методе Берендсена потенциальная энергия довольно быстро уменьшается, а вот кинетическая выходит на плато. Значения кинетической энергии выше, чем в методе Андерсена, но все равно еще достаточно невелики;

    3) В методе Нуза-Хувера можно увидеть единичные достаточно высокие значения кинетической энергии.


    4) В методе стохастической молекулярной динамики видны средние, примерно постоянные, значения кинетической энергии;


    5) В методе "Velocity rescale" ситуация сходна с тем, что происходит в методе стохастической молекулярной динамики.


  5. Графики распределения длин связей. Для анализа распределения длины связи С-С за время моделирования в текстовом редакторе был создан индекс-файл b.ndx с одной связью. Его содержимое:
    [ b ]
    1 2 
    
    После этого была запущена утилита по анализу связей g_bond:
    g_bond -f et_${i}.trr -s et_${i}.tpr -o bond_${i}.xvg -n b.ndx 
    Графики распределения длин связей были также построены в Gnuplot:
    1) Метод Андерсена


    2) Метод Берендсена


    3) Метод Нуза-Хувера


    4) Метод стохастической молекулярной динамики


    5) Метод "Velocity rescale"


  6. Распределение Больцмана.
    Форма распределения Больцмана:

    Этому распределению совершенно не соответствуют графики методов Андерсена и Берендсена, а вот с графиками методов стохастической молекулярной динамики и "Velocity rescale" соответствие неплохое.
    Исходя из всех полученных наблюдений, можно сказать, что наиболее вероятны 2 метода: стохастической молекулярной динамики и "Velocity rescale". Однако в то же время визуальное представление метода стохастической молекулярной динамики в Pymol довольно сложно интерпретировать, по крайней мере, в данном конкретном случае. Поэтому, по моему мнению, метод, который позволяет наиболее реалистично поддерживать температуру в системе, - "Velocity rescale".
Меню
· Главная
· Результаты исследований
· Семестры
· Полезные ссылки
· Контакты
© Ирина Поверенная, 2008