martini-拓扑映射

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了martini-拓扑映射相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

如何为一个新的分子创建拓扑文件? 这是martini应用的关键。http://jerkwin.github.io/2016/08/31/Martini%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%97%AE%E9%A2%98/#输入参数

以下为部分摘录和个人总结:

第一步 映射到CG表示: 第一步包括将完整的分子划分为小的化学构建单元, 最好是每四个重原子组成一个构建单元. CG粒子类型到化学构建单元的映射,因为大多数分子不可能被完全地分成每四个重原子为一组的映射, 一些组的原子数可能会多于或少于四个. 事实上, 没有理由将一个CG粒子映射到整数个原子. 例如, 十五烷映射成四个C1粒子, 这意味着每个CG珠子代表3?个(亚)甲基基团. 当与标准映射方案偏差较大时, 可以对其进行微小的调整. 

第二步 选择键合相互作用: 对绝大多数分子来说, 使用标准键长(0.47 nm)和力常数K = 1250 kJ mol-1 nm-2是合适的. 当使用其他值来描述化学结构更好时, 可以适当调整这些键合参数的值. 对于线性的链状分子, 标准力常数K = 25 kJ mol-1 nm-2, 平衡键角φ = 180°获得的分布与更精细模拟的结果符合得最好. 顺式不饱和键的键角可能需要设置更小的值(单个顺式不饱和单键的力常数K = 45 kJ mol-1 nm-2, 键角φa = 120°), 一般情况下模拟结果更接近平衡结构. 为了保持环状结构的平面性, 应添加异常二面角项. 对于更复杂的分子结构(如胆固醇), 有多种方法来定义键合相互作用. 当使用30-40 fs的首选时间步长时, 并非所有这些可能的方法都能得到稳定的体系(实际模拟时间内). 你可能需要进行一些试错才能选出最佳的设置.

第三步 优化: 对体系进行粗粒化时, 粒子类型和键合相互作用的指定并不唯一. 改进粗粒化模型的一种有效方法是与全原子水平的模拟进行比较, 类似于使用量子化学计算来改进原子模型. 对键合相互作用的优化, 结构比较尤为有用.  例如, 使用前面描述的映射过程, CG三粒子的键角分布函数可以直接与全原子模拟得到的分布相比较, 并从中提取出平衡键角和力常数的最优值. 对于粒子类型的分配, 热力学行为比较是决定性测试. 全原子水平的模拟(如膜内部探针的优先位置)和实验数据(如分子在不同相之间的分配自由能)对于提高模型的质量都很有帮助. 决定分配行为的力平衡可能十分微妙. 粒子类型的轻微改变可能显著地改善模型. 再次强调, 文献[1]的Table III只用作指导; 与全原子模拟和实验数据的比较是选择参数的最终决定因素.注意, 使用教程中的逆转换工具Reverse Transformation Tool可以很容易地比较粗粒化模拟和全原子模拟的结果.

 

以上是关于martini-拓扑映射的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

martini-实例-脂质双分子层

martini-参数(mdp)

golang martini 源码阅读笔记之inject

martini-能量最小化参数(mdp文件)

golang 使用Martini和Redigo在Go中编写的一个小例子API

QI Chapter 1