Занятие 6.

Изучение работы методов контроля температуры в GROMACS.

Суть задания состоит в изучении реализации контроля температуры в молекулярной динамике на примере GROMACS. Объект исследования это одна молекула этана.

1. Начнем с того, что подготовим файл координат и файл топологии. С прошлого занятия возьмем gro файл с 38 молекулами этана. Создадим индекс файл, в котором будет группа из одной молекулы этана:

   make_ndx -f box_38.gro -o 1.ndx

   После запуска команды появится приглашение к вводу. Сначала ознакомимся с программой - нажав "h" + enter. Выберем остаток номер 1. Нажмем enter и увидим, что появилась новая группа.
   Теперь создадим gro файл с одной молекулой и зададим ячейку . При запуске ediconf выберем номер соответствующей группы из одной молекулы.

   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

   Необходимо исправить файл топологии et.top из прошлого задания. Нужно в разделе [ molecules ] изменим количество молекул этана (исправим 38 на 1).

2. Даны 5 файлов с разными параметрами 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.
   

3. Сначала построим входные файлы для молекулярно-динамического движка mdrun с помощью grompp: 

   grompp -f ${i}.mdp -c et.gro -p et1.top -o et_${i}.tpr
   # где i: be,vr,nh,an,sd список mdp файлов

4. Для каждого из полученных 5 tpr файлов запускаем mdrun:

   mdrun -deffnm et_${i} -v -nt 1

5. Теперь можно перейти к анализу результатов. Для визуального анализа проведем для каждой из 5 систем конвертацию в pdb:

   trjconv -f et_${i}.trr -s et_${i}.tpr -o et_${i}.pdb

   Наблюдения:

   Метод Берендсена  Сначала молекулы слегка колеблются и вращаются, а потом амплитуда колебаний уменьшается и молекулы начинают быстро вращаться. (Посмотреть ролик.)

   
   Метод Андерсена Наблюдаются колебания только по длинам связей и углам, вращения нет, поэтому скорее всего эта модель хорошо отражает систему, в которой этан прочно связан (в кристалле). (Посмотреть ролик.)

   
   Метод Нуза-Хувера Происходят различные вращения, причем в различных конформациях, а также небольшие колебания по связям, поэтому метод похож на реальное поведение молекулы.(Посмотреть ролик.)

   
   Метод стохастической молекулярной динамики описывает случайное перемещение молекулы в пространстве, плохо видно вращение и колебание связей молекулы. (Посмотреть ролик.)

   
   Метод "Velocity rescale" Данный метод похож на метод Нуза-Хувера, но уменьшено вращение и увеличена амплитуда. (Посмотреть ролик.)

6. Сравним потенциальную энергию связи и кинетическую энергию для каждой из 5 систем: 
   

   g_energy -f et_${i}.edr -o et_${i}_en.xvg

   
   Построим графики изменения энергий. Воспользуемся Gnuplot: 
   

   set datafile commentschars "#@&"
   plot "./et_be_en.xvg" using 1:2, "./et_be_en.xvg" using 1:3
   ....
   plot "./et_sd_en.xvg" using 1:2, "./et_sd_en.xvg" using 1:3

   Полученные в результате графики для разных методов представлены ниже:
   метод Берендсена:
   
   метод "Velocity rescale":
   
   метод Нуза-Хувера:
   
   метод Андерсена:
   
   метод стохастической молекулярной динамики:
   
   
   

7. Рассмотрим распределение длины связи C-C за время моделирования. Сначала создадим индекс файл b.ndx с одной связью:

   [ b ]
   1 2

   Запустим утилиту по анализу связей g_bond:

   g_bond -f et_${i}.trr -s et_${i}.tpr -o bond_${i}.xvg -n b.ndx

   Построим графики распределения длин связей, используя boxes в Gnuplot: 
   

   plot "./bond_be.xvg" with boxes
   ....
   plot "./bond_sd.xvg" with boxes

   Полученные в результате графики для разных методов представлены ниже:
   метод Берендсена:
   
   метод "Velocity rescale":
   
   метод Нуза-Хувера:
   
   метод Андерсена:
   
   метод стохастической молекулярной динамики:
   
   
   
8. Сравним полученные наблюдения с распределением Максвелла-Больцмана:
   
   Данное распределение похоже на графики методов Нуза-Хувера, "Velocity rescale" и стохастической молекулярной динамики. Исходя не только из распределения и роликов данных сиситем, можно сказать, что наиболее реалистичны методы Нуза-Хувера и "Velocity rescale".
    
   

   
   <<Обратно на шестой семестр
   <<Обратно на главную страницу

   ©Лелекова Мария,2011