В этом практикуме мы попробуем возспользоваться пакетом Gromacs. Конкретно, попытаемся смоделировать самосборку липидного бислоя из случайной стартовой конформации.
*Силовое поле - gmx.ff, размер ячейки - 6.26000 4.44300 5.77800, растворитель - spc вода. При утряске растворителя: шаг 0.0002, макс число шагов 1000, термостат - velocity rescaling, баростат - нет. При МД шаг - 0.005, макс число шагов - 10000000, интегратор - md, термостат - velocity rescaling, баростат - по Берендсену.
Сначала на основе одного липида мы создали ячейку с 64 липидами, добавили 2500 молекул воды.
Потом провели оптимизацию геометрии системы, чтобы удалить "плохие" контакты молекул. При этом максимальная сила в начале была 4.37969e+05, а в конце 3.59368e+02.
Еще провели "утряску" воды. Можем сравнить визуально, что изменилось.
from IPython.display import Image
Состояние до:
Image('pr8_1.png', width = 800)
Состояние после:
Image('pr8_2.png', width = 800)
Видим, что положение воды действительно поменялось.
Далее провели уже собственно моделирование (результат можно найти на kodomo:/tmp/md/renata). Посмотрим на движение молекул.
display(Image('pr8_movie1.gif', format='png'))