分子模拟周刊:第 15 期

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刊首语

子曰:朝闻道,夕死可矣。

  ——《论语·里仁》

上士闻道,勤而行之;中士闻道,若存若亡;下士闻道,大笑之。不笑不足以为道。

  ——《道德经·第四十一章》

周刊第7期中我说过自己的编程经历, 也提到目前主要写C代码. 我对C并不是很排斥, 因为它毕竟是我接触的第一门计算机语言, 印象不错. 但是我对于C++就很排斥, 因为它实在是 太 复 杂 了, 复杂到没有人敢说自己精通C++, 连IT公司都只能为C++划定一个范围, 程序员只能使用范围之内的C++. C++这个名字明明白白地表明了我对它的态度. 如果有人给我说, C++就是扩展的C, 我只想说, 艹. 如果我说艹艹, 那我指的是C#. 不过这是另外一个故事了.

我内心十分排斥C++, 遇到它就绕道走, 惹不起咱还躲不起么? 可生活有时就是这样, 你越是刻意回避, 越是会狭路相逢, 不得不硬着头皮会面. 最近的一个编程项目需要使用运算符重载. 查了一圈, 熟悉的语言中只有Fortran, C++, python支持. python做数值计算太慢, 就不考虑了. Fortran算是我的旧爱, 可以考虑, 但别人写的库代码压根就没有Fortran的份, 只有C++. 我倒是可以改写为Fortran的, 但是扪心自问了一下, 这样不累么? 算了, 改写成Fortran也学不到新东西, 还容易引入bug, 还是入C++的道吧. 能省则省.

这样看起来, 我虽然对语言有很强的倾向性, 却不是原教旨主义者, 一切都以实用为主. 我可以很排斥, 甚至讨厌某种语言, 比如python, english, 但我也不会有多坚持, 该用的时候还是会用起来. 这就是我常常自嘲的理想现实主义者. 如果遵照忠诚不绝对, 绝对不忠诚的说法, 那我妥妥该算作叛徒了.

资源工具

1. gmx_mmpbsa脚本支持非组合规则的对势

以前, 这个脚本计算MM相互作用的时候支持两种组合规则, 分别对应AMBER规则和OPLSAA规则. 可有些力场却不使用任何组合规则, 原子之间的相互作用参数都是直接指定的. 虽然从优雅度上看, 这些力场都属于异端, 烧死最好. 但是不优雅的却可以很现实, 给出的结果可能更好. 毕竟, 大自然不是因为优雅而存在的, 优雅有时只是理论家的臆想或偷懒的理由. 所以我的脚本还是支持这种作法吧.

2. gmxtop支持更多力场

我一直想要把这个工具更新一下, 现在总算慢慢做起来了. 我决定让它支持AMBER, CHARMM, OPLSAA, UFF, MMFF94力场, 当然都是用于处理小分子的. 前几个都好弄, 最后一个有点麻烦. 好在像我在第2期中说的, Jmol已经有了一个MMFF94力场的实现, 所以我就先借助Jmol好了.

3. pymol去水印

pymol的默认设置不用怎么魔改就能出效果不错的图. 有免费版的pymol, 但与正式版相比有不少差距. 试用版的pymol渲染图带有水印, 总让人觉得不爽, 就想着能不能想个办法把水印去了. 寻了一圈, 网上也没找到破解或去水印的方法. 当然, 如果你有授权文件, 或者用图片后处理去水印的方法, 就没有什么难度了. 既然没找到已有的解决方法, 那就试着自己做吧, 虽然这不是值得夸耀的事情, 事实证明也是如此. 最简单的方法, 将程序反汇编一下看看能不能找到点蛛丝马迹. 为此, 还专门学习了一下软件破解的知识, 毕竟以前还真没弄过这个. 试验了半天, 一无所获, 看来是超出了我目前的能力范围, 放弃了. 既然没法直接去掉水印, 那能不能在渲染的时候转个角度, 让水印出现在不需要的位置, 然后直接切除呢? 啊哈, 你很聪明, 可写程序的人也不傻, 他们早就想到有人可能会这么做, 所以图片中水印出现的位置是随机的, 每次渲染都不一样. 还是不行, 放弃了. 旋转水印不行, 那能不能把相机和分子转一转, 然后渲染呢? 试验证明还是不行, 水印是和相机关联在一起的, 并不是和屏幕关联在一起. 唉, 黔驴技穷了, 放弃吧.

4. Machine learning of interatomic potentials, Intelligence (AI) Solutions for Computational Chemistry & Organic Chemistry

ANI神经网络势开发者的幻灯片, 可用于了解其背景和发展.

论文采风

学艺术和建筑的, 经常要外出采风和写生. 做科研的也同样需要, 只不过换成了阅读文献和查看问题. 阅读别人的论文其实就是采风, 而尝试解决别人提出的问题, 就是写生了.

1. Extending the Applicability of the ANI Deep Learning Molecular Potential to Sulfur and Halogens

第2期中介绍过的ANI势, 到目前为止处理的元素已经扩展到H, C, N, O, F, Cl, S. 有了S, 就可以处理蛋白了. 但正式的参数网上没找到, 问了下作者, 原来文章还没正式出来, 等正式出来后, 参数就会发布到网上. 他们的下一篇文章应该会给出P的参数, 这样DNA也能处理了. 不过薛定谔早已经有了H, C, N, O, F, Cl, S, P的参数, 虽然不是免费的.

2. Boosted neural networks scoring functions for accurate ligand docking and ranking

等集齐了ANI参数之后, 我想看看这个ANI势能到底能不能用来做对接, 方法可以参考这篇文章.

3. GalaxyDock2: Protein-ligand docking using beta-complex and global optimization

这是一篇对接程序的文章, 写对接程序的时候可以参考.

4. Machine Learning and Network Analysis of Molecular Dynamics Trajectories Reveal Two Chains of Red/Ox-specific Residue Interactions in Human Protein Disulfide Isomerase

这篇论文的图都很漂亮, 其中的PCA图很多人都不知道怎么做, 先放在这里, 等我搞定了pymol之后就那它来试刀.

问题写生

请问,对接程序哪家强?

Gold dock6 sybyl, 特别是dock6有很多BUG的功能

Gold 据说评测分很高,但我没见过几篇文章。

我觉得gold打分函数不错,操作也简单. 所以通常不用复杂的设置,结果就可以

比较公认的准确度比较高的是薛定谔的gilde,还有一个是gold。免费的应该是auto dock vina吧,也有人说ledock准确度高,但是有人用100多个晶体数据做比对的时候发现结果并不怎么好(数据库名称不记得了……中科院一个人做的)一说igmdock也不错,但是结合口袋比较难弄,弄不好很容易出错。rostta对于对接软件测评的论文很少涉及到,因为比较难用,所以不知道准确度如何

多肽对对接

网上有不少多肽对对接的服务器

如何确定模拟收敛?

  1. 做多了就有经验, 知道多长时间能平衡好. 刚开始做时没有经验, 一般是看能量是不是达到平台了, 然后是其他密度等性质, 最后看RMSD或RMSF, 总之是平衡后每个量都要达到平台期, 没有明显的上升或下降趋势
  2. 不是总体趋势, 是你关心的性质, 做多次平行模拟, 所关心的性质应该收敛, 至于做多少次能收敛, 需要测试. 有些性质收敛快, 有些收敛慢. 比如表面张力, 你就需要做很多次或很长时间的模拟, 才能收敛到合理的值

能不能模拟F3O4结晶过程?

你的设想可行, 但有两个问题不好解决: 1. Fe3O4的力场, 这是一种无机物, 很可能找不到合适的力场; 2. 模拟结晶过程可能需要很长长长长长长长长长长长的时间, 因为体系可能会过冷, 处于亚稳态很长时间. 这里的很长是相对MD的模拟时间来的, 微秒以上就算很长了, 实际中过冷液体至少可维持秒的时间

网络文摘

1. 《JavaScript 20 年》中文版

程序语言史记之JavaScript传.

2. 中文在世界上的影响力

翻译目标语言中文是第13位,原创性处在第16位。

语言网络中,中文还是边缘孤岛处境,区区一亿人使用的日文的中心性都比中文高,翻译量是中文的两倍。

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