本サイトは分子動力学（Molecular Dynamics, MD）シミュレーションをはじめとした計算化学プログラムの解説や知識の共有を行います。
Python等のプログラミング言語を用いた分子構造やそのダイナミクスの解析、物性予測といった方法についても紹介します。

基本的には、各プログラムやライブラリの説明、原論文を読むのが一番だと考えていますが、初学者の方やそこまで読んでいる暇が無い方のスムーズな学習などに役立てていただけると幸いです。当ページの内容は、著者の所属組織の意見・見解を代表しません。また、内容の正確性については一切保証いたしません（誤りを見つけた場合はコメント欄などでお知らせいただけると有難いです）。

AMBERは主に生体分子におけるMDシミュレーションを実行するための数十ものプログラムから構成されたパッケージです。
※説明はAmber 2016に対応しています。Amber 2018についての変更点はAMBERの公式ページ：http://ambermd.org/を参照して下さい。
有償のソフトウェアであり、読者の多くはインストールされている環境で用いると想定されるため、インストールの解説は行っていません。

1. チュートリアル
   1. 計算を実行するために必要な情報
   2. インプットファイルの作成
   3. エネルギー最小化計算
   4. 昇温シミュレーション
   5. NPTアンサンブルでの体積決定のためのシミュレーション
   6. NVTアンサンブルでの本計算（サンプリング）
2. 拘束力の導入方法
3. 陰溶媒モデルの種類と使い方
4. 効率的な構造サンプリング手法
   1. Replica exchange molecular dynamics
5. AMBER maskの解説
6. AmberToolsによるシミュレーション結果の解析
   1. 二次構造
   2. 二面角
   3. RMSD
   4. 水素結合
   5. 重心間距離
   6. Cα距離分布
   7. filterによる構造抽出
7. サンプルスクリプト置き場

NAMD (Nanoscale Molecular Dynamics)は大規模生体分子のシミュレーション用に作成された分子動力学パッケージです。
※説明は主にNAMD-2.11に対応しています。以降の変更点は、公式ページ：http://www.ks.uiuc.edu/Research/namd/を参照して下さい。

1. NAMDのインストール
2. チュートリアル
   1. NAMDのディレクトリ構成
   2. 計算を実行するために必要なファイル
   3. インプットファイルの作成
   4. エネルギー最小化計算
   5. 昇温シミュレーション
   6. 平衡化計算
   7. 本計算(サンプリング)
3. configuration parametersの解説
4. 効率的な構造サンプリング手法
   1. Replica exchange molecular dynamics
   2. Replica exchange solute tempering
   3. Metadynamics
5. NAMDのトラジェクトリをcpptrajで解析する
6. サンプルスクリプト置き場

ここではOpenMMについて説明します(公式ページ：http://openmm.org/）。※openmm-7.4.0以降を想定して解説しています。

1. OpenMMのインストール
2. チュートリアル
   1. 計算の概要
   2. シミュレーションの設定
   3. エネルギー極小化計算
   4. 本計算（サンプリング）
3. pytrajを使ったトラジェクトリ解析
   1. pytrajのインストール
   2. チュートリアル
4. nglviewを使ったjupyter notebookでの分子構造の描画
   1. nglviewのインストール
   2. チュートリアル
5. Anacondaによる環境構築
   1. AnacondaによるPython環境構築
   2. リモートでJupyter Notebookを使うには

ここではDeepChemについて説明します（公式ページ：https://deepchem.io/）。※DeepChem 2.1.0以降を想定して解説しています。

1. DeepChemのインストール
2. Google Colaboratory環境を使用する
   1. GPU環境を使用する
   2. Google ColaboratoryのGPU環境でTensorFlow2.0を設定する
      
   3. Google Colaboratoryでのファイルの読み書き
      

ここではVMDについて説明します（公式ページ：http://www.ks.uiuc.edu/Research/vmd/）。※VMD 1. 9. 3以降を想定して解説しています。

1. VMDのインストール（For Mac）
2. Tk Consoleのクイック解説
3. トラジェクトリーの全フレームを同時に表示する
4. VMDで動画作成（GIF, MPEG形式）
   

発展的なMDシミュレーションや解析を行うために有益なページを以下に紹介します。

• RCSB PDB (https://www.rcsb.org/)：

　　　蛋白質と核酸の3次元構造の構造座標を蓄積している国際的な公共のデータベースです。

• CHARMM-GUI (http://www.charmm-gui.org/)：

　　　生体膜等のシミュレーションのインプットファイル作成をサポートしています。

• GLYCAM-Web (http://glycam.org/)：

　　　糖鎖に関連したインプットファイルの作成をサポートしています。

• RESP ESP charge Derive Server Development (https://upjv.q4md-forcefieldtools.org/REDServer-Development/)：

　　　新規な分子や分子フラグメントのためのRESP電荷の導出といったパラメータの生成や、力場のライブラリ作成をサポートしています。

• Statistical Mechanics: Algorithms and Computations (https://www.coursera.org/learn/statistical-mechanics)：

　　　ここではモンテカルロ法からはじまり、統計力学のアルゴリズムや計算についてWerner Krauth教授の授業を受講することが出来ます。

• PyEMMA (http://emma-project.org/latest/)：

　　　Markov State ModelingのためのPythonライブラリです。

• pymbar (https://pymbar.readthedocs.io/en/master/)：

　　　Reweighting法の１つであるMultistate Bennett Acceptance Ratio (MBAR)のPythonライブラリです。