使用 UMD 软件包分析 Ab Initio 分子动力学模拟中的熔体和流体
2021年9月17日
熔体和流体是自然系统中无处不在的质量传递载体。我们开发了一个开源软件包来分析此类系统的分子动力学模拟。我们计算结构（键合，聚类，化学形态），传递（扩散，粘度）和热力学性质（振动光谱）。
第一性原理分子动力学模拟的分析使我们能够准确地预测流体的物理和化学性质。这种方法可以应用于物理和化学中的任何原子分析。首先，使用包中的一个或多个专用 Python 脚本提取每组特定的物理属性。
在命令行上运行所有脚本。它们都使用一系列标志，这些标志在一个脚本到另一个脚本之间尽可能一致。将在第一原则代码中执行的 MD 仿真输出转换为 UMD 文件，然后将 umd 文件传输到 xyz 文件，以便于在各种其他软件包（如 VMD 或 VESTA）上进行可视化。
使用 umd2poscar 将 UMD 文件反转为 VASP 类型的 POSCAR 文件。py 脚本，选择具有预定义频率的模拟快照。运行gofrs_umd。
py 脚本，用于计算所有原子类型 A 和 B 对的配对分布函数。输出写在一个 ASCII 文件选项卡中，该选项卡由扩展名 gofrs.dat 分隔。提取平均原子间键距离作为第一个配位球的半径。为此，请通过绘制 gofrs 来确定货币对分布函数的第一个最大值的位置。
dat 文件在电子表格应用程序中搜索每对原子的最大值和最小值，然后使用电子表格软件将第一个配位球体的半径标识为 PDF 的第一个最小值。运行形态形成脚本以获得连通矩阵并获得配位多面体或聚合。运行speciation_umd。
带有标志 r0 的 py 脚本，该脚本在第一级对连通性图进行采样，以标识配位多面体。运行speciation_umd。带有标志 r1 的 py 脚本，该脚本在所有深度级别对连接图进行采样以获得聚合。
绘制在丘疹中发现的模拟中发现的所有化学物质的每个原子簇的寿命。dat 文件。提取原子的均方位移或MSD作为时间的函数以获得自扩散率，然后使用msd_umd系列计算MSD。
py 脚本并计算每种原子类型的平均 MSD。计算每个原子和化学物质的MSD。使用基于电子表格的软件绘制 MSD，并从 MSD 的斜率计算扩散系数。
运行vibr_spectrum_umd。py 脚本，用于计算每种原子类型的原子速度速度自相关或 VAC 函数，并执行其快速傅里叶变换。绘制振动波谱。
dat文件使用类似电子表格的软件。确定omega等于零处的有限值，该值对应于流体在有限频率下光谱的各个峰值中的扩散特性。运行平均值。
py 从 UMD 文件中提取压力、温度、密度和内部能量的平均值和散布。最后，运行完整的平均值。py 脚本，用于执行完整的统计分析，包括均值的误差。
Pyrolite是一种模型多组分硅酸盐熔体，最接近于块状硅酸盐地球的组成。UMD包用于提取熔融热浮石的几个特征。硅氧对分布函数的最大值为1.635埃，这是弯曲长度的最佳近似值。
使用这个极限作为硅氧键距离，形态分析表明，可以持续长达几皮秒的正硅酸盐单元主导着熔体。熔体中有一个重要部分显示部分聚合，这反映在二硅酸盐等二聚体和Si3Ox单元等三聚体的存在上。它们相应的生存期是皮秒级的。
高阶聚合物的使用寿命都大大缩短。垂直和水平步长的不同值产生MSD的各种采样。即使Z和V的值很大，也足以定义斜率，从而定义不同原子的扩散系数。
对于Z和V的大值，后处理时间急剧增加，最后，原子速度自相关函数产生熔体的振动光谱。这里显示的是镁，硅和氧原子的贡献，以及总值。尝试此协议时，请始终检查收敛性。
确保原子轨迹足够长，以便正确捕获您感兴趣的现象。此技术涵盖仿真结果的后处理。模拟及其分析必须并行进行。
概述
本研究介绍了一个用于分析从头开始的熔融物和流体分子动力学模拟的开源软件包。该软件包计算各种结构、输运和热力学性质，有助于更深入地理解自然系统中的质量输运。
关键研究组成部分
科学领域
- 分子动力学模拟
- 物理化学
- 材料科学
背景
- 熔融物和流体在自然系统中的质量输运中起着至关重要的作用。
- 了解它们的性质对于物理学和化学中的各种应用至关重要。
- 从头开始的分子动力学模拟提供了这些性质的准确预测。
- UMD 软件包提供了提取和分析模拟数据的工具。
研究目的
- 开发一个用于分子动力学模拟的全面分析工具。
- 计算流体的结构、输运和热力学性质。
- 促进模拟结果的可视化和解释。
使用的方法
- 使用专门的 Python 脚本提取物理性质。
- 将模拟输出转换为可视化的各种文件格式。
- 计算配对分布函数和平均原子间距。
- 对 UMD 文件中的压力、温度、密度和能量进行统计分析。
主要结果
- 硅-氧配对分布函数的最大值出现在 1.635 埃。
- 正硅酸盐单元在熔融物中占主导地位，观察到显著的部分聚合。
- 计算了平均平方位移以确定自扩散。
- 分析了振动光谱，揭示了各种原子种类的贡献。
结论
- UMD 软件包有效地分析了熔融物的分子动力学模拟。
- 成功提取并分析了关键的结构和输运性质。
- 进一步的研究可以在这个框架上进行，探索其他复杂系统。
常见问题
Executive Industry Relevance
Robust analysis of ab initio molecular dynamics (AIMD) simulations is critical for predictive modeling of fluid and melt properties in early-stage pharmaceutical and materials R&D. The UMD package enables standardized extraction of structural, transport, and thermodynamic parameters, supporting hypothesis-driven discovery and mechanistic de-risking. This capability enhances predictive confidence and informs risk-adjusted portfolio decisions for systems where atomic-level interactions govern functional outcomes.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables quantitative interrogation of atomic-scale interactions in complex fluids and melts.
- Supports mechanistic de-risking by clarifying coordination environments and chemical speciation.
- Facilitates predictive modeling of transport and structural properties relevant to formulation science.
Screening & Assay Development
- Standardizes extraction of pair distribution functions and mean-square displacements for reproducible analysis.
- Provides validated outputs for downstream computational screening and property prediction workflows.
- Enables scalable, script-driven analysis for high-throughput simulation data sets.
Translational & Preclinical Research
- Aligns atomic-level simulation outputs with experimental observables such as diffusion coefficients and viscosity.
- Supports continuity from computational discovery to preclinical formulation optimization when relevant.
- Improves risk-adjusted advancement by quantifying uncertainty and error in key physical parameters.
Pipeline & Workflow Integration
The UMD package integrates into the computational discovery continuum, bridging AIMD simulation outputs with downstream analytics and experimental validation.
- Discovery Biology: Quantifies atomic trajectories and chemical speciation to support hypothesis testing and mechanistic clarity.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative readouts such as bond lengths, coordination numbers, and diffusion metrics.
- Analytics: Provides statistical analysis of thermodynamic and transport properties, enabling cross-condition comparisons.
- Translational Research: Connects simulation-derived parameters to experimental endpoints when supported by system relevance.
- Enterprise Reuse: Offers a modular, open-source toolkit adaptable across diverse simulation platforms and research programs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in fluid and melt systems.
- Operational Value: Standardizes post-processing, enhances reproducibility, and supports scalable data analysis.
- Strategic Value: Informs go/no-go decisions by quantifying key physical properties and associated uncertainties.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of candidates based on robust simulation analytics.
Implementation Considerations
- Requires expertise in molecular dynamics and Python-based data analysis.
- Depends on access to AIMD simulation outputs and compatible computational infrastructure.
- Demands cross-team standardization of file formats and analysis protocols for reproducibility.
- Adaptable to a range of natural and synthetic fluid systems with appropriate parameterization.
- Post-processing time scales with simulation size; convergence and trajectory length must be validated.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:05
Introduction
0:24
Analysis of the Molecular-dynamics Runs
1:15
Perform the Structural Analysis
2:05
Perform the Speciation Analysis
2:51
Compute Diffusion Coefficients
3:27
Time Correlation Functions
4:04
Thermodynamic Parameters Stemming from the Simulations
4:29
Results: Lifetime of the Si-O Chemical Species
5:59
Conclusion
