使用 MDAnalysis 获取径向分布函数

Question

我正在运行在 GROMOS54a7 中进行简单的苯模拟。我想使用 MDAnalysis 1.0.0 计算每个苯分子质心的 RDF。

这可能吗？我在 Jupyter Notebook 中使用以下代码为 C 分子 g_cc(r) 创建了 rdf：

import MDAnalysis
import numpy as np
%matplotlib inline
import MDAnalysis.analysis.rdf as mda
import matplotlib.pyplot as plt

u = MDAnalysis.Universe("739-c6h6-MolDynamics.tpr","739-c6h6-MolDynamics_good-pbc.xtc")
s1 = u.select_atoms("resid 0 and type CAro")
s2 = u.select_atoms("not (resid 0) and type CAro")
rdf = mda.InterRDF(s1, s2)
rdf.run()

我想取每个苯分子（每个苯分子在我的模拟中都是一个残基），计算它的 COM 和运行一个类似上面的脚本。是否可以这样做？

一个关于 RDF 的一般性问题：我上面使用的方法是否使用我轨迹的每一帧构建一个 RDF？我不知道文档中是否明确说明了这一点，所以如果这是一个明显的问题，我深表歉意。

感谢您的宝贵意见！

Answer 1

为了在 MDAnalysis 中重用分析工具，可以使用 CG 组作为原生原子，这将很有用。

这是一个模仿 MDAnalysis 组的快速修复，并提供了一个新的 positions 属性。新的 positions 提供几何中心而不是实际位置。我还覆盖了 len 以传达 CG 元素仅使用一颗珠子。

import MDAnalysis as mda
import numpy as np
import MDAnalysis.analysis.rdf
import matplotlib.pyplot as plt

u = mda.Universe('sys_solv.pdb','prod.dcd')

class CG:
    def __init__(self, ag):
        self.ag = ag
        self.universe = self.ag.universe
        self.trajectory = self.ag.universe.trajectory

    @property
    def positions(self):
        return np.array([self.ag.center_of_geometry()])

    def __len__(self):
        return 1

cg_selection = u.select_atoms('resid 1')
cg_atom = CG(cg_selection.atoms)
waters = u.select_atoms('name O')

rdf = MDAnalysis.analysis.rdf.InterRDF(cg_atom, waters)
rdf.run() 
plt.plot(rdf.bins, rdf.rdf)

验证：我为CG珠子选择了一个原子，它再现了原始的RDF。

MDAnalysis 使用整个轨迹。您可能会在文档中找到 .运行() 函数的 start/stop/step 参数，它允许您缩小要具体使用的帧的范围。

使用 MDAnalysis 获取径向分布函数

Obtaining Radial Distribution Functions using MDAnalysis

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