Gromacs&g_mmpbsa安装教程

环境:linux CentOS 7.3 安装均为单机版本,默认安装,且使用二进制文件。

1、下载安装cmake-3.14.1
不好使用yum直接安装cmake因为yum下载的cmake版本过低,不适用于gromacs的编译
cmake官网下载安装包https://cmake.org/download/
cmake二进制版本下载

# wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.14.1/cmake-3.14.1-Linux-x86_64.tar.gz
# tar xvfz cmake-3.14.1-Linux-x86_64
# vim /etc/profile
>>>i进入编辑,在最后一行添加
>export  PATH=$PATH:/安装位置/cmake-3.14.1-Linux-x86_64/bin
>>>esc推出编辑模式,输入 :wq 退出环境变量设置
#source /etc/profile
# cmake -version
>>>进行安装成功验证,若成功则会返回版本信息

cmake版本信息
2、gromacs安装
官网的安装步骤:
http://manual.gromacs.org/documentation/5.1.5/install-guide/index.html

# wget http://ftp.gromacs.org/pub/gromacs/gromacs-5.1.5.tar.gz
# tar xfz gromacs-5.1.5.tar.gz
# cd gromacs-5.1.
<think>好的,用户需要寻找关于GROMACS和MMPBSA的计算教程或指南。首先,我得确认MMPBSA在GROMACS中的常见做法。通常,MMPBSA结合分子动力学模拟来计算结合自由能,但GROMACS本身不直接提供MMPBSA工具,可能需要第三方工具如g_mmpbsa或者结合AmberTools的MMPBSA.py。 接下来,我应该整理现有的资源。记得GMX的官方文档可能没有直接支持,但社区可能有相关教程。比如,一些研究机构或大学实验室的网页可能有详细步骤。另外,第三方工具如g_mmpbsa的GitHub页面可能有安装和使用说明。 用户可能还需要结合AmberTools的情况,因为MMPBSA方法通常与Amber相关,可能需要将GROMACS的轨迹文件转换为Amber支持的格式,比如使用ambpdb或cpptraj工具。这中间可能有格式转换的步骤需要注意,比如拓扑文件和轨迹文件的处理。 然后,我应该考虑用户的实际操作中可能遇到的问题,比如依赖项的安装、环境配置、参数设置是否正确等。常见的错误可能包括文件路径问题、权限不足,或者输入文件格式不正确。 另外,引用方面,需要确认提到的文献或工具是否准确。例如,g_mmpbsa的引用文献是否正确,以及AmberTools的官方文档是否适用。确保提供的链接和引用来源可靠,避免用户进入错误或过时的页面。 最后,生成的相关问题需要覆盖用户可能进一步的需求,比如不同工具的比较、结合自由能计算的替代方法,或者处理轨迹文件的具体技巧。这些问题应该帮助用户扩展他们的知识,或者解决在操作过程中可能遇到的后续问题。</think>### GROMACS MMPBSA计算教程指南 MMPBSA(分子力学泊松-玻尔兹曼表面积法)常用于计算蛋白质-配体结合自由能。虽然GROMACS本身不直接支持MMPBSA计算,但可通过以下方法实现: 1. **使用第三方工具g_mmpbsa** - **安装步骤**: ```bash git clone https://github.com/Valdes-Tresanco-MS/g_mmpbsa.git cd g_mmpbsa ./configure make ``` - **计算流程**: - 生成GROMACS轨迹文件(.xtc)和拓扑文件(.tpr) - 运行命令提取能量项: ```bash g_mmpbsa -s input.tpr -f trajectory.xtc -n index.ndx -i mm_pbsa.in ``` - 结果文件`energy.xvg`包含各帧的结合自由能[^1]。 2. **结合AmberTools的MMPBSA.py** - **步骤**: - 将GROMACS轨迹转换为Amber格式(使用`ambpdb`或`cpptraj`) - 编写输入文件`mm_pbsa.in`定义计算参数 - 执行命令: ```bash MMPBSA.py -O -i mm_pbsa.in -cp complex.prmtop -y trajectory.nc ``` - 关键参数需包含GB模型、熵修正方法等[^2]。 3. **在线资源推荐** - [g_mmpbsa官方GitHub](https://github.com/Valdes-Tresanco-MS/g_mmpbsa) 提供完整示例文件 - [MMPBSA.py官方手册](http://ambermd.org/doc12/Amber20.pdf) 第43章详解参数设置 - 计算化学社区如[ResearchGate](https://www.researchgate.net)常有案例讨论 **注意事项**: - 轨迹需包含溶剂层,建议先进行周期性边界条件修正 - 静电项计算对网格精度敏感,需测试收敛性 - 结合熵校正(如NMA)会显著增加计算量
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