1]

gmx插入分子[ -f  [<.gro / .g96 / ...>] ] [ -ci  [<.gro / .g96 / ...>] ]
[ -ip [<.dat>] ] [ - n [<.ndx>] ] [ -o [<.gro / .g96 / ...>] ]
[ -replace <选择> ] [ -sf <文件> ] [ -selrpos <枚举> ]
[ -box < vector> ] [ -nmol <int> ] [ -try <int> ] [ -seed <int> ]
[ -radius <真实> ] [-scale <real> ] [ -dr <vector> ]
[ -rot <enum> ]

描述

gmx insert-molecules插入输入文件中-nmol指定的系统的副本-ci。插入发生在给出的溶质构象的空白空间中-f,或者发生在给出的空盒中-box。同时指定-f 和的-box行为类似于-f,但是在插入之前在溶质周围放置一个新框。存在的任何速度都将被丢弃。

也可以插入溶剂化构型并用插入的原子代替溶剂原子。为此,用于 -replace指定标识可被替换原子的选择。该工具假定此选择中的所有分子均由单个残基组成:与该插入分子重叠的该选择中的每个残基都将被去除,而不是阻止插入。

默认情况下,插入位置是随机的(初始种子由指定-seed)。程序反复进行,直到-nmol 分子已插入框中。如果存在的原子与所插入分子的任何原子之间的距离小于两个原子的范德华半径之和,则不插入分子。vdwradii.dat程序读取范德华半径的数据库(),并且将所得到的半径缩放为-scale。如果在数据库中未找到半径,则将这些原子分配给(预先缩放的)距离-radius

放弃之前,总共进行了-nmol*次-try插入尝试。-try如果您要填补几个小漏洞,请增加。Option -rot指定插入分子在插入尝试之前是否随机取向。

或者,分子只能插入在position.dat(-ip)中定义的位置。该文件应具有3列(x,y,z),该列给出与输入分子位置(-ci)相比较的位移。因此,如果该文件应包含绝对位置,则在使用之前(例如,来自gmx editconf),分子必须以(0,0,0)为中心 。该文件中以#开头的注释将被忽略。选项 定义了插入试验期间的最大允许位移。 并以默认模式运行(请参见上文)。gmx insert-molecules -center-dr-try-rot

选项

指定输入文件的选项:

-f [<.gro / .g96 /…>](protein.gro)(可选)
现有的配置插入到:GROG96PDB BRK耳鼻喉科ESP TPR
-ci [<.gro / .g96 /…>](insert.gro)
配置插入:GROG96PDB BRK耳鼻喉科ESP TPR
-ip [<.dat>](positions.dat)(可选)
预定义的插入试验位置
-n [<.ndx>](index.ndx)(可选)
额外索引组

指定输出文件的选项:

-o [<.gro / .g96 /…>](out.gro)
插入后的输出配置:grog96pdb brk ent esp

其他选项:

-replace <选择>
重叠时可以去除的原子
-sf <文件>
提供文件中的选择
-selrpos <枚举>(原子)
选择参考位置:atom,res_com,res_cog,mol_com,mol_cog,whole_res_com,whole_res_cog,whole_mol_com,whole_mol_cog,part_res_com,part_res_cog,part_mol_com,part_mol_cog,dyn_res_com,dyn_res_cog,dyndres_comg,dyn_res_cog,
-box <向量>(0 0 0)
包装盒尺寸(单位:nm)
-nmol <int>(0)
要插入的额外分子数
-try <int>(10)
尝试插入-nmol-try
-seed <int>(0)
随机生成器种子(0表示生成)
-radius <真实>(0.105)
默认范德华距离
-scale <真实>(0.57)
在share / gromacs / top / vdwradii.dat中从数据库乘以范德华半径的比例因子。默认值为0.57,则水中蛋白质的密度接近1000 g / l。
-dr <向量>(0 0 0)
允许从-ip文件位置以x / y / z位移
-rot <枚举>(xyz)
随机旋转插入的分子:xyz,z,无
2] genbox-->insert-molecules && solvate
OLD:
genbox -cp box.gro -ci met.gro -nmol 299 -o in.gro
genbox -cp em-vac.gro -cs spc216.gro -p fws.top -o fws-b4ion.gro
NEW:
gmx insert-molecules -ci melamine_GMX.gro -nmol 5 -box 5.5 5.5 5.5 -o box.gro   ;insert **.gro into a  Blank box
gmx_mpi insert-molecules -f box.gro -ci met.gro -nmol 299 -o in.gro    ;insert **.gro into an existing box
gmx solvate -cp em-vac.gro -cs spc216.gro -p fws.top -o fws-b4ion.gro
 
 
 

gromacs2018使用踩坑记--insert-molecules的更多相关文章

  1. gromacs2018使用踩坑记--grompp 为啥要用-r

    1. GMX grompp 概要 gmx grompp [ -f [<.mdp>] ] [ -c [<.gro / .g96 / ...>] ] [ -r [<.gro ...

  2. Spark踩坑记——数据库(Hbase+Mysql)

    [TOC] 前言 在使用Spark Streaming的过程中对于计算产生结果的进行持久化时,我们往往需要操作数据库,去统计或者改变一些值.最近一个实时消费者处理任务,在使用spark streami ...

  3. 记一次 Spring 事务配置踩坑记

    记一次 Spring 事务配置踩坑记 问题描述:(SpringBoot + MyBatisPlus) 业务逻辑伪代码如下.理论上,插入数据 t1 后,xxService.getXxx() 方法的查询条 ...

  4. [转]Spark 踩坑记:数据库(Hbase+Mysql)

    https://cloud.tencent.com/developer/article/1004820 Spark 踩坑记:数据库(Hbase+Mysql) 前言 在使用Spark Streaming ...

  5. Spark踩坑记——数据库(Hbase+Mysql)转

    转自:http://www.cnblogs.com/xlturing/p/spark.html 前言 在使用Spark Streaming的过程中对于计算产生结果的进行持久化时,我们往往需要操作数据库 ...

  6. Spark踩坑记——Spark Streaming+Kafka

    [TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark strea ...

  7. 【踩坑记】从HybridApp到ReactNative

    前言 随着移动互联网的兴起,Webapp开始大行其道.大概在15年下半年的时候我接触到了HybridApp.因为当时还没毕业嘛,所以并不清楚自己未来的方向,所以就投入了HybridApp的怀抱. Hy ...

  8. Spark踩坑记——共享变量

    [TOC] 前言 Spark踩坑记--初试 Spark踩坑记--数据库(Hbase+Mysql) Spark踩坑记--Spark Streaming+kafka应用及调优 在前面总结的几篇spark踩 ...

  9. Spark踩坑记——从RDD看集群调度

    [TOC] 前言 在Spark的使用中,性能的调优配置过程中,查阅了很多资料,之前自己总结过两篇小博文Spark踩坑记--初试和Spark踩坑记--数据库(Hbase+Mysql),第一篇概况的归纳了 ...

随机推荐

  1. ArcEngine介绍

    一.ArcEngine简介ArcEngine被定位为一个嵌入式的产品,它并非面向最终用户,而是一个面向开发者的产品.对于繁冗的GIS开发工作而言,理想的解决方案是一个基于组件的实用的开发框架,且该框架 ...

  2. CDH5.16.1的Yarn提交任务默认资源分配

    1 同时运行5个Spark任务的资源分配截图 2 每个任务占用3个Container 3个core以及4.5GB内存 也就是说一个Container需要 1个core 以及 512MB的内存 如果资源 ...

  3. ShuffleNet系列学习笔记

    ShuffleNet是旷世提出的高效轻量化网络,是一款很值得一提的轻量化网络,其相关论文也是很有价值的. ShuffleNet V1 该网络提出于2017年,论文为<ShuffleNet: An ...

  4. io:轻松地创建缓存

    介绍 io模块是python中专门用来进行流处理的模块 StringIO 提供字符串形式的缓存,可以不断地往里面写入数据,最后一次性读出 import io # 创建相应的缓存 buf = io.St ...

  5. 一、Nginx多站点配置

    一.下载 目录文件: 二.运行方式 (1)直接双击nginx.exe,双击后一个黑色的弹窗一闪而过 (2)打开cmd命令窗口,切换到nginx解压目录下,输入命令 nginx.exe 或者 start ...

  6. 【HEOI2015】小Z的房间

    题意 https://www.luogu.org/problemnew/show/P4111 题解 前置知识:矩阵树定理 不要问证明,我不会,用就完事了(反正一般也不会用到) 因为矩阵树定理就是求一张 ...

  7. Oracle 导入dump

    1. 准备好.dmp文件

  8. 给DataFrame的列命名或重命名

    1.读取文件的时候重命名 names = new_col,可以在读取文件的时候,给出新列名. new_col = ['new1', 'new2',... , 'newn'] pd.read_csv(' ...

  9. Acwing-91-最短Hamilton路径(状压DP)

    链接: https://www.acwing.com/problem/content/93/ 题意: 给定一张 n 个点的带权无向图,点从 0~n-1 标号,求起点 0 到终点 n-1 的最短Hami ...

  10. 详解python编译器和解释器的区别

    高级语言不能直接被机器所理解执行,所以都需要一个翻译的阶段,解释型语言用到的是解释器,编译型语言用到的是编译器. 编译型语言通常的执行过程是:源代码——预处理器——编译器——目标代码——链接器——可执 ...