6.4 Adaptive Steered Molecular Dynamics

理论背景:

SMD 利用施加steering力的伪粒子,以便以特定速度穿过反应坐标。 这个外力允许人们在MD模拟时间尺度的范围内观察分子的变化。 采用 Jarzynski 等式,在 SMD 模拟期间对系统执行的非平衡功可能与状态 A 和 B 之间的自由能差有关

ASMD整体感觉相当于“多条SMD+JE等式,然后取平均” 的另一种方式。对于SMD来说,必须多次运行,才能获得收敛的PMF曲线。ASMD已经被证明可以缓解这个问题,在ASMD中,预定的反应坐标被划分为段,在这些段中执行SMD,并在这个段中计算Jarzynski average (JA) 。在段之间,选择“work value”最接近JA平均值的轨迹,使用这个轨迹的最终坐标rst7用于初始化下一段的SMD。  这样,可以减少需要执行的SMD轨迹数量。

从 ASMD 模拟中获得的PMF(红色)示意图。 此外,突出显示的是每个段的work 分布(黑色)

计算过程:

1、首先对体系进行经典的MD,获得平衡构型。

2、执行ASMD

这一部分可以参考官网(http://ambermd.org/tutorials/advanced/tutorial26/section2.php),给出了shell脚本,可以方便地产生不同阶段的输入。

大致过程就是先将反应坐标分为若干段。首先考察第一段,运行多次SMD后,使用脚本计算Jarzynski average (JA),然后找到与JA最接近的SMD轨迹,然后使用这个SMD轨迹的最后一帧作为考察第二段的初始坐标,依次往后进行。

注意:①确定拉动速度→比如说100埃/ns,一共要拉伸4埃,那么拉伸的时间就设置为20000步(40000fs)②SMD会自动产生“目标距离,实际距离,力,和功”

3、重构PMF

ASMD完成后,需要拼接每个阶段的PMF输出,以获得不同速度下每个模拟的实际 PMF。这里提供了脚本 create.PMF.py. ,可以轻松完成这个工作。

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