Welcome to 計算化学Wiki!
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)。また、今後も必ずしも網羅的ではなく、筆者の知識の範囲で追記をしていく予定です。
プログラム一覧
・ AMBER (Assisted Model Building with Energy Refinement)
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。以降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。
- チュートリアル
- 効率的な構造サンプリング手法
- AmberToolsによるシミュレーション結果の解析
・ NAMD (Nanoscale Molecular Dynamics)
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。
- チュートリアル
- 効率的な構造サンプリング手法
・ OpenMM
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を想定して解説しています。
- チュートリアル
- pytrajを使ったトラジェクトリ解析
- nglviewを使ったjupyter notebookでの分子構造の描画
- Anacondaによる環境構築
・ DeepChem
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を想定して解説しています。
- Google Colaboratory環境を使用する
・ VMD (Visual Molecular Dynamics)
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を想定して解説しています。
・ Useful links
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。