Name: Analiza stopów i płynów z symulacji dynamiki molekularnej ab initio za pomocą pakietu UMD (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2021-09-17T13:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 37 s
Description: Poznaj analizę symulacji dynamiki molekularnej ab initio stopów i płynów za pomocą pakietu UMD. Obliczaj właściwości strukturalne, transportowe i termodynamiczne, aby lepiej zrozumieć transport masy w układach naturalnych.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Ta praca była wspierana przez Europejską Radę ds. Badań Naukowych (ERC) w ramach programu Unii Europejskiej Horyzont 2020 badań i innowacji (numer umowy o grant 681818 IMPACT dla RC), przez Dyrekcję ds. Fizyki Ekstremalnej i Chemii Obserwatorium Głębokiego Węgla oraz przez Norweską Radę ds. Badań poprzez program finansowania Centrów Doskonałości, numer projektu 223272. Potwierdzamy dostęp do superkomputerów GENCI w ramach serii grantów obliczeniowych eDARI stl2816, do superkomputera Irene AMD w ramach projektu PRACE RA4947 oraz superkomputera Fram za pośrednictwem UNINETT Sigma2 NN9697K. FS otrzymał wsparcie w ramach działania "Maria Skłodowska-Curie" (umowa o grant ABISSE nr 750901).

<ol><li>Frenkel, D., Smit, B. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aFrenkel%2C+D+%22Understanding+Molecular+Simulation.+From+Algorithms+to+Applications%22">Understanding Molecular Simulation. From Algorithms to Applications</a>. , Elsevier. (2001).</li>
<li>Allen, M. P., Tildesley, D. J., Allen, T. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aAllen%2C+MP+%22Computer+Simulation+of+Liquids%22">Computer Simulation of Liquids</a>. , Oxford University Press. (1989).</li>
<li>Zepeda-Ruiz, L. A., Stukowski, A., Oppelstrup, T., Bulatov, V. V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Probing+the+limits+of+metal+plasticity+with+molecular-dynamics+simulations%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Publishing+Group%22%5BJournal%5D)">Probing the limits of metal plasticity with molecular-dynamics simulations.</a> Nature Publishing Group. 550 (7677), 492-495 (2017).</li>
<li>Humphrey, W., Dalke, A., Schulten, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((VMD%3A+Visual+molecular+dynamics%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Molecular+Graphics+%26+Modeling%22%5BJournal%5D)">VMD: Visual molecular dynamics.</a> Journal of Molecular Graphics & Modeling. 14 (1), 33-38 (1996).</li>
<li>Momma, K., Izumi, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((VESTA3+for+three-dimensional+visualization+of+crystal%2C+volumetric+and+morphology+data%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Applied+Crystallography%22%5BJournal%5D)">VESTA3 for three-dimensional visualization of crystal, volumetric and morphology data.</a> Journal of Applied Crystallography. 44 (6), 1272-1276 (2011).</li>
<li>Brehm, M., Kirchner, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((TRAVIS+-+A+free+Analyzer+and+Visualizer+for+Monte+Carlo+and+Molecular+Dynamics+Trajectories%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Chemical+Information+and+Modeling%22%5BJournal%5D)">TRAVIS - A free Analyzer and Visualizer for Monte Carlo and Molecular Dynamics Trajectories.</a> Journal of Chemical Information and Modeling. 51 (8), 2007-2023 (2011).</li>
<li>Stixrude, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Visualization-based+analysis+of+structural+and+dynamical+properties+of+simulated+hydrous+silicate+melt%5BTitle%5D)+AND+%22Physics+and+Chemistry+of+Minerals%22%5BJournal%5D)">Visualization-based analysis of structural and dynamical properties of simulated hydrous silicate melt.</a> Physics and Chemistry of Minerals. 37 (2), 103-117 (2009).</li>
<li>Kresse, G., Hafner, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Ab+initio+Molecular-Dynamics+for+Liquid-Metals%5BTitle%5D)+AND+%22Physical+Review+B%22%5BJournal%5D)">Ab initio Molecular-Dynamics for Liquid-Metals.</a> Physical Review B. 47 (1), 558-561 (1993).</li>
<li>Gygi, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Architecture+of+Qbox%3A+A+scalable+first-principles+molecular+dynamics+code%5BTitle%5D)+AND+%22IBM+Journal+of+Research+and+Development%22%5BJournal%5D)">Architecture of Qbox: A scalable first-principles molecular dynamics code.</a> IBM Journal of Research and Development. 52 (1-2), 137-144 (2008).</li>
<li>Harvey, J. P., Asimow, P. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Current+limitations+of+molecular+dynamic+simulations+as+probes+of+thermo-physical+behavior+of+silicate+melts%5BTitle%5D)+AND+%22American+Mineralogist%22%5BJournal%5D)">Current limitations of molecular dynamic simulations as probes of thermo-physical behavior of silicate melts.</a> American Mineralogist. 100 (8-9), 1866-1882 (2015).</li>
<li>Caracas, R., Hirose, K., Nomura, R., Ballmer, M. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Melt-crystal+density+crossover+in+a+deep+magma+ocean%5BTitle%5D)+AND+%22Earth+and+Planetary+Science+Letters%22%5BJournal%5D)">Melt-crystal density crossover in a deep magma ocean.</a> Earth and Planetary Science Letters. 516, 202-211 (2019).</li>
<li>Green, M. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Markoff+Random+Processes+and+the+Statistical+Mechanics+of+Time-Dependent+Phenomena.+II.+Irreversible+Processes+in+Fluids%5BTitle%5D)+AND+%22The+Journal+of+Chemical+Physics%22%5BJournal%5D)">Markoff Random Processes and the Statistical Mechanics of Time-Dependent Phenomena. II. Irreversible Processes in Fluids.</a> The Journal of Chemical Physics. 22 (3), 398-413 (1954).</li>
<li>Kubo, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Statistical-Mechanical+Theory+of+Irreversible+Processes.+I.+General+Theory+and+Simple+Applications+to+Magnetic+and+Conduction+Problems%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+the+Physical+Society+of+Japan%22%5BJournal%5D)">Statistical-Mechanical Theory of Irreversible Processes. I. General Theory and Simple Applications to Magnetic and Conduction Problems.</a> Journal of the Physical Society of Japan. 12 (6), 570-586 (1957).</li>
<li>Lin, S. T., Blanco, M., Goddard, W. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+two-phase+model+for+calculating+thermodynamic+properties+of+liquids+from+molecular+dynamics%3A+Validation+for+the+phase+diagram+of+Lennard-Jones+fluids%5BTitle%5D)+AND+%22The+Journal+of+Chemical+Physics%22%5BJournal%5D)">The two-phase model for calculating thermodynamic properties of liquids from molecular dynamics: Validation for the phase diagram of Lennard-Jones fluids.</a> The Journal of Chemical Physics. 119 (22), 11792-11805 (2003).</li>
<li>Meyer, E. R., Kress, J. D., Collins, L. A., Ticknor, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Effect+of+correlation+on+viscosity+and+diffusion+in+molecular-dynamics+simulations%5BTitle%5D)+AND+%22Physical+Review+E%22%5BJournal%5D)">Effect of correlation on viscosity and diffusion in molecular-dynamics simulations.</a> Physical Review E. 90 (4), 1198-1212 (2014).</li>
<li>Soubiran, F., Militzer, B., Driver, K. P., Zhang, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Properties+of+hydrogen%2C+helium%2C+and+silicon+dioxide+mixtures+in+giant+planet+interiors%5BTitle%5D)+AND+%22Physics+of+Plasmas%22%5BJournal%5D)">Properties of hydrogen, helium, and silicon dioxide mixtures in giant planet interiors.</a> Physics of Plasmas. 24 (4), 041401-041407 (2017).</li>
<li>Flyvbjerg, H., Petersen, H. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Error+estimates+on+averages+of+correlated+data%5BTitle%5D)+AND+%22The+Journal+of+Chemical+Physics%22%5BJournal%5D)">Error estimates on averages of correlated data.</a> The Journal of Chemical Physics. 91 (1), 461-466 (1989).</li>
<li>Tuckerman, M. E. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aTuckerman%2C+ME+%22Statistical+mechanics%3A+theory+and+molecular+simulation%22">Statistical mechanics: theory and molecular simulation</a>. , Oxford University Press. (2010).</li>
<li>McDonough, W. F., Sun, S. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+composition+of+the+Earth%5BTitle%5D)+AND+%22Chemical+Geology%22%5BJournal%5D)">The composition of the Earth.</a> Chemical Geology. 120, 223-253 (1995).</li>
<li>Elkins-Taton, L. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Magma+oceans+in+the+inner+solar+system%5BTitle%5D)+AND+%22Annual+Review+of+Earth+and+Planetary+Sciences%22%5BJournal%5D)">Magma oceans in the inner solar system.</a> Annual Review of Earth and Planetary Sciences. 40, 113-139 (2012).</li>
<li>Lock, S. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+origin+of+the+Moon+within+a+terrestrial+synestia%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Geophysical+Research%3A+Planets%22%5BJournal%5D)">The origin of the Moon within a terrestrial synestia.</a> J. Geophysical Research: Planets. 123, 910-951 (2018).</li>
<li>Solomatova, N. V., Caracas, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pressure-induced+coordination+changes+in+a+pyrolitic+silicate+melt+from+ab+initio+molecular+dynamics+simulations%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Geophysical+Research%3A+Solid+Earth%22%5BJournal%5D)">Pressure-induced coordination changes in a pyrolitic silicate melt from ab initio molecular dynamics simulations.</a> Journal of Geophysical Research: Solid Earth. 124, 11232-11250 (2019).</li>
</ol>

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Pakiet UMD został zaprojektowany tak, aby lepiej działał z symulacjami ab initio, w których liczba migawek jest zwykle ograniczona do dziesiątek do setek tysięcy migawek, z kilkuset atomami na komórkę elementarną. Większe symulacje są również wykonalne, pod warunkiem, że maszyna, na której działa przetwarzanie końcowe, ma wystarczającą ilość zasobów pamięci aktywnej. Kod wyróżnia się różnorodnością właściwości, które może obliczyć, oraz licencją open source.
Pliki umd.dat są odpowiednie dla zespołów, które zachowują niezmienioną liczbę cząstek w całej symulacji. Pakiet UMD może odczytywać pliki pochodzące z obliczeń, w których kształt i objętość pola symulacji są różne. Obejmują one najczęstsze obliczenia, takie jak NVT i NPT, w których liczba cząstek, N, temperatura T, objętość, V i/lub ciśnienie P, są utrzymywane na stałym poziomie.
Na początku czasu funkcja rozkładu par, jak również wszystkie skrypty potrzebne do oszacowania odległości międzyatomowych, takie jak skrypty specjacyjne, działają tylko dla ortogonalnych komórek elementarnych, czyli dla komórek sześciennych, czworokątnych i rombowych, gdzie kąty między osiami wynoszą 90°.
Głównymi kierunkami rozwoju wersji 2.0 są usunięcie ograniczenia ortogonalności dla odległości i dodanie większej liczby funkcji do skryptów specjacyjnych: analiza poszczególnych wiązań chemicznych, analiza kątów międzyatomowych i implementacja drugiej sfery koordynacyjnej. Z pomocą współpracy zewnętrznej pracujemy nad przeniesieniem kodu na procesor graficzny w celu szybszej analizy w większych systemach.

Płyny i stopy są aktywnymi wektorami transportu chemicznego i fizycznego w środowiskach naturalnych. Podwyższone tempo dyfuzji atomowej sprzyja wymianom chemicznym i reakcjom, niska lepkość w połączeniu ze zmienną wypornością sprzyja dużemu transportowi masy, a relacje gęstości między kryształem a stopem sprzyjają warstwowaniu wewnątrz ciał planetarnych. Brak sieci okresowej, typowo wysokie temperatury wymagane do osiągnięcia stanu stopionego oraz trudności z hartowaniem sprawiają, że eksperymentalne wyznaczenie szeregu oczywistych właściwości, takich jak gęstość, dyfuzja i lepkość, jest niezwykle wymagające. Trudności te sprawiają, że alternatywne metody obliczeniowe stanowią potężne i użyteczne narzędzia do badania tej klasy materiałów.
Wraz z rozwojem mocy obliczeniowej i dostępnością superkomputerów, do badania stanu dynamicznego niekrystalicznego układu atomistycznego stosuje się obecnie dwie główne techniki numerycznych symulacji atomistycznych: metodę Monte Carlo1 oraz dynamikę molekularną (MD)1,2. W symulacjach Monte Carlo przestrzeń konfiguracyjna jest próbkowana losowo; metody Monte Carlo wykazują liniową skalowalność w obliczeniach równoległych, jeśli wszystkie obserwacje z próbek są od siebie niezależne. Jakość wyników zależy od jakości generatora liczb pseudolosowych oraz reprezentatywności próbkowania. Metody Monte Carlo wykazują liniową skalowalność w paralelizacji, jeśli próbkowanie jest niezależne. W dynamice molekularnej (MD) przestrzeń konfiguracyjna jest próbkowana za pomocą zależnych od czasu trajektorii atomowych. Punktem wyjścia jest określona konfiguracja, a trajektorie atomowe są obliczane poprzez całkowanie newtonowskich równań ruchu. Siły międzyatomowe mogą być obliczane przy użyciu modelowych potencjałów międzyatomowych (w klasycznym MD) lub metod pierwszych zasad (w MD ab initio, czyli z pierwszych zasad). Jakość wyników zależy od długości trajektorii oraz jej zdolności do unikania uwięzienia w minimach lokalnych.
Symulacje dynamiki molekularnej zawierają ogromną ilość informacji, wszystkie związane z zachowaniem dynamicznym układu. Właściwości uśrednione termodynamicznie, takie jak energia wewnętrzna, temperatura i ciśnienie, są stosunkowo standardowe do obliczenia. Można je wyodrębnić z plików wyjściowych symulacji i uśrednić, natomiast wielkości bezpośrednio związane z ruchem atomów, jak i z ich wzajemnymi relacjami, muszą zostać obliczone po wyekstrahowaniu położeń i prędkości atomów.
W związku z tym ogromny wysiłek poświęcono wizualizacji wyników; obecnie na różnych platformach dostępnych jest wiele pakietów, zarówno otwartoźródłowych, jak i komercyjnych [Ovito3, VMD4, Vesta5, Travis6, itd.]. Wszystkie te narzędzia do wizualizacji efektywnie przetwarzają odległości międzyatomowe, a co za tym idzie, umożliwiają sprawne obliczanie funkcji rozkładu radialnego oraz współczynników dyfuzji. Różne grupy przeprowadzające wielkoskalowe symulacje dynamiki molekularnej dysponują autorskim oprogramowaniem do analizy innych właściwości wynikających z symulacji, które czasem jest udostępniane jako shareware lub w innych formach ograniczonego dostępu dla społeczności, a niekiedy ma ograniczony zakres i zastosowanie w ramach konkretnych pakietów. W niektórych z tych pakietów opracowano i zaimplementowano zaawansowane algorytmy służące do wyodrębniania informacji o wiązaniach międzyatomowych, wzorcach geometrycznych i termodynamice3,4,5,6,7, itd.
W niniejszej pracy proponujemy pakiet UMD – otwartoźródłowy pakiet napisany w języku Python do analizy wyników symulacji dynamiki molekularnej. Pakiet UMD umożliwia obliczanie szerokiego zakresu właściwości strukturalnych, dynamicznych i termodynamicznych (Rysunek 1). Pakiet jest dostępny za pośrednictwem strony GitHub (https://github.com/rcaracas/UMD_package) oraz dedykowanej strony (http://moonimpact.eu/umd-package/) projektu ERC IMPACT jako pakiet w otwartym dostępie.
Aby uczynić to rozwiązanie uniwersalnym i łatwiejszym w obsłudze, nasze podejście polega na tym, aby najpierw wyodrębnić z pliku wyjściowego właściwego przebiegu dynamiki molekularnej wszystkie informacje dotyczące stanu termodynamicznego oraz trajektorii atomowych. Informacje te są przechowywane w dedykowanym pliku, którego format jest niezależny od oryginalnego pakietu MD, w którym przeprowadzono symulację. Pliki te nazywamy plikami „umd”, co oznacza Universal Molecular Dynamics. Dzięki temu nasz pakiet UMD może być z łatwością wykorzystany przez każdą grupę zajmującą się metodami ab initio z dowolnym oprogramowaniem, przy minimalnym nakładzie pracy związanej z adaptacją. Jedynym wymogiem korzystania z obecnego pakietu jest napisanie odpowiedniego parsera, który przetworzy dane wyjściowe konkretnego oprogramowania MD na format pliku umd, jeśli taki parser jeszcze nie istnieje. Obecnie udostępniamy takie parsery dla pakietów VASP8 oraz QBox9.
<img alt="Schemat analizy danych dynamiki molekularnej; wiązania międzyatomowe, dyfuzja atomowa, termodynamika." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61534/61534fig01.jpg" data-altupdatedat="1788250015000" data-alt="Rycina 1"> 
Rycina 1: Schemat blokowy biblioteki UMD. 
Właściwości fizyczne zaznaczono kolorem niebieskim, a główne skrypty Python wraz z ich opcjami kolorem czerwonym. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61534/61534fig01large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
Pliki umd są plikami ASCII; typowe rozszerzenie to „umd.dat”, choć nie jest ono obowiązkowe. Wszystkie komponenty analityczne potrafią odczytywać pliki ASCII w formacie umd, niezależnie od rzeczywistego rozszerzenia nazwy. Jednakże niektóre skrypty automatyczne, zaprojektowane do szybkiego przeprowadzania statystyk na wielką skalę w wielu symulacjach, poszukują konkretnie plików z rozszerzeniem umd.dat. Każda właściwość fizyczna jest zapisana w jednej linii. Każda linia zaczyna się od słowa kluczowego. Dzięki temu format jest wysoce adaptacyjny i pozwala na dodawanie nowych właściwości do pliku umd, zachowując jednocześnie jego czytelność pomiędzy wersjami. Pierwsze 30 linii pliku umd z symulacji pyrolitu przy 4,6 GPa i 3000 K, wykorzystanej poniżej w dyskusji, przedstawiono na Ryc. 2.
<img alt="Dane wyjściowe z symulacji dynamiki molekularnej; energia, tensor naprężeń, parametry strukturalne." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61534/61534fig02.jpg" data-altupdatedat="1788250015000" data-alt="Rysunek 2"> 
Rysunek 2: Początek pliku umd opisującego symulację ciekłego pyrolitu przy 4.6 GPa i 3000 K. 
Za nagłówkiem następuje opis każdego migawki (snapshot). Każda właściwość jest zapisana w jednej linii i zawiera nazwę właściwości fizycznej, wartość(y) oraz jednostki, oddzielone od siebie spacjami. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61534/61534fig02large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.</a>
Wszystkie pliki umd zawierają nagłówek opisujący zawartość komórki symulacyjnej: liczbę atomów, elektronów i typów atomowych, a także szczegółowe informacje dla każdego atomu, takie jak jego typ, symbol chemiczny, liczba elektronów walencyjnych i masa. Pusta linia oznacza koniec nagłówka i oddziela go od głównej części pliku umd.
Następnie szczegółowo opisany jest każdy krok symulacji. Najpierw podawane są chwilowe parametry termodynamiczne, z których każdy znajduje się w osobnej linii, określając (i) nazwę parametru, np. energię, naprężenia, równoważne ciśnienie hydrostatyczne, gęstość, objętość, parametry sieci itp., (ii) jego wartość(y) oraz (iii) jednostki. Następnie następuje tabela opisująca atomy. Linia nagłówka zawiera różne miary, takie jak pozycje kartezjańskie, prędkości, ładunki itp. oraz ich jednostki. Potem każdy atom jest szczegółowo opisany w jednej linii. W grupach po trzy, odpowiadających trzem osiom x, y, z, wpisy stanowią: pozycje zredukowane, pozycje kartezjańskie złożone do komórki symulacyjnej, pozycje kartezjańskie (uwzględniające fakt, że atomy mogą przejść przez kilka komórek elementarnych podczas symulacji), prędkości atomowe oraz siły atomowe. Dwie ostatnie pozycje to wartości skalarne: ładunek i moment magnetyczny.
Za prawidłowe funkcjonowanie całego pakietu odpowiadają dwie główne biblioteki. Biblioteka umd_process.py zajmuje się plikami umd, na przykład ich odczytywaniem i drukowaniem. Biblioteka crystallography.py przetwarza wszystkie informacje związane z właściwą strukturą atomową. Podstawową filozofią biblioteki crystallography.py jest traktowanie sieci jako przestrzeni wektorowej. Parametry komórki elementarnej wraz z ich orientacją reprezentują wektory bazy. „Przestrzeń” posiada szereg atrybutów skalarnych (objętość właściwa, gęstość, temperatura i konkretna liczba atomów), właściwości termodynamiczne (energia wewnętrzna, ciśnienie, ciepło właściwe itp.) oraz szereg właściwości tensorowych (naprężenie i sprężystość). Przestrzeń ta jest wypełniona atomami. Klasa „Lattice” definiuje ten zespół, a także zawiera kilka krótkich obliczeń, takich jak objętość właściwa, gęstość, wyznaczanie sieci odwrotnej z bezpośredniej itd. Klasa „Atoms” definiuje atomy. Są one charakteryzowane przez szereg właściwości skalarnych (nazwa, symbol, masa, liczba elektronów itp.) oraz szereg właściwości wektorowych (położenie w przestrzeni, albo względem bazy wektorowej opisanej w klasie Lattice, albo względem uniwersalnych współrzędnych kartezjańskich, prędkości, siły itp.). Poza tymi dwiema klasami biblioteka crystallography.py zawiera szereg funkcji służących do przeprowadzania różnych testów i obliczeń, takich jak odległości atomowe czy mnożenie komórek. Dołączony jest również układ okresowy pierwiastków w formie słownika.
Różne komponenty pakietu umd generują kilka plików wyjściowych. Co do zasady są to pliki ASCII, w których wszystkie wpisy są oddzielone tabulatorami, a ich struktura jest maksymalnie intuicyjna. Na przykład zawsze jasno wskazują one właściwość fizyczną oraz jednostki. Pliki umd.dat w pełni spełniają tę zasadę.

<table><tbody><tr><td>getopt biblioteka</td><td></td><td></td> glob <td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td> o otwartym <td>kodzie</td></tr><tr><td>źródłowym biblioteka matplotlib biblioteka</td><td></td><td></td> numpy <td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td> o otwartym kodzie źródłowym biblioteka <td></td></tr><tr><td></td><td></td><td>systemu operacyjnego</td> o otwartym kodzie źródłowym oprogramowanie Python o <td>otwartym kodzie źródłowym</td></tr><tr><td></td><td>Python Software Foundation</td><td>w wersji 2 i 3</td><td>Biblioteka</td></tr><tr><td></td><td></td><td>losowa</td><td>typu open source Biblioteka</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td> RE <td>typu open source Biblioteka</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td> Scipy o otwartym <td>kodzie źródłowym Biblioteka</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td> podprocesów typu open <td>source Biblioteka</td></tr> <tr><td></td><td></td><td></td><td>sys</td></tr> typu open source</tbody></table>

analiza stopów i płynów z symulacji dynamiki molekularnej ab initio za pomocą pakietu umd

Analyzing Melts and Fluids from Ab Initio Molecular Dynamics Simulations with the UMD Package

Opracowaliśmy oparty na Pythonie pakiet open-source do analizy wyników wynikających z symulacji ab initio dynamiki molekularnej płynów. Pakiet najlepiej nadaje się do zastosowań w systemach naturalnych, takich jak stopione krzemiany i tlenki, płyny na bazie wody i różne płyny nadkrytyczne. Pakiet jest zbiorem skryptów Pythona, które zawierają dwie główne biblioteki zajmujące się formatami plików i krystalografią. Wszystkie skrypty są uruchamiane w wierszu poleceń. Proponujemy uproszczony format do przechowywania trajektorii atomowych i istotnych informacji termodynamicznych symulacji, który jest zapisywany w plikach UMD, co oznacza Uniwersalną Dynamikę Molekularną. Pakiet UMD pozwala na obliczenie szeregu właściwości strukturalnych, transportowych i termodynamicznych. Zaczynając od funkcji rozkładu par, definiuje długości wiązań, buduje macierz połączeń międzyatomowych i ostatecznie określa specjację chemiczną. Określenie czasu życia gatunku chemicznego pozwala na przeprowadzenie pełnej analizy statystycznej. Następnie dedykowane skrypty obliczają przemieszczenia średniokwadratowe dla atomów, a także dla związków chemicznych. Zaimplementowana analiza samokorelacji prędkości atomowych pozwala uzyskać współczynniki dyfuzji i widmo drgań. Ta sama analiza zastosowana do naprężeń daje lepkość. Pakiet jest dostępny za pośrednictwem strony internetowej GitHub oraz na własnej stronie poświęconej projektowi ERC IMPACT w formie pakietu otwartego dostępu.

Pyrolite jest modelowym wieloskładnikowym stopem krzemianowym (0,5Na2O 2CaO 1,5Al2O3 4FeO 30MgO 24SiO2), który najlepiej przybliża skład całkowity krzemianowej Ziemi — średnią geochemiczną naszej planety z pominięciem jej żelaznego jądra19. Wczesna Ziemia była zdominowana przez serię wielkoskalowych zdarzeń topnienia20; ostatnie z nich mogło objąć całą planetę po jej kondensacji dla protolunarno-ziemskiego dysku21. Pyrolite stanowi najlepsze przybliżenie składu takich oceanów magmy w skali planetarnej. W związku z tym szczegółowo zbadaliśmy właściwości fizyczne stopu pyrolitu w zakresie temperatur 3 000‒5 000 K i w zakresie ciśnień 0‒150 GPa za pomocą symulacji dynamiki molekularnej ab initio w implementacji VASP. Te warunki termodynamiczne w pełni charakteryzują najbardziej ekstremalne warunki panujące w ziemskich oceanach magmy. Nasza praca jest doskonałym przykładem skutecznego wykorzystania pakietu UMD do kompleksowej, pogłębionej analizy stopów22. Obliczyliśmy rozkłady i średnie długości wiązań, prześledziliśmy zmiany w koordynacji kation-tlen oraz porównaliśmy nasze wyniki z wcześniejszymi badaniami eksperymentalnymi i obliczeniowymi dotyczącymi krzemianów amorficznych o różnych składach. Nasza szczegółowa analiza pomogła rozłożyć standardowe liczby koordynacyjne na ich podstawowe składniki, wskazać obecność egzotycznych wielościanów koordynacyjnych w stopie oraz wyznaczyć czasy życia dla wszystkich wielościanów koordynacyjnych. Wskazano w niej również znaczenie próbkowania w symulacjach, zarówno pod kątem długości trajektorii, jak i liczby atomów obecnych w modelowanym systemie. Jeśli chodzi o postprocessing, analiza w pakiecie UMD jest niezależna od tych czynników, jednak należy je brać pod uwagę podczas interpretacji wyników dostarczonych przez ten pakiet. Poniżej przedstawiamy kilka przykładów wykorzystania pakietu UMD do wyłonienia szeregu charakterystycznych cech stopów w odniesieniu do stopionego pyrolitu.
Funkcja rozkładu par Si-O uzyskana za pomocą skryptu gofrs_umd.py pokazuje, że promień pierwszej sfery koordynacyjnej, który stanowi pierwsze minimum funkcji g(r), wynosi około 2.5 angstromów przy T = 3000 K i P = 4.6 GPa. Maksimum g(r) znajduje się przy 1.635 Å — stanowi to najlepsze przybliżenie długości wiązania. Długi ogon wynika z temperatury. Przyjmując tę granicę jako odległość wiązania Si-O, analiza specjacji wykazuje, że w stopie dominują jednostki SiO4, które mogą utrzymywać się przez maksymalnie kilka pikosekund (Rysunek 5). Istotna część stopu wykazuje częściową polimeryzację, o czym świadczy obecność dimerów, takich jak Si2O7, oraz trimerów, takich jak jednostki Si3Ox. Ich czas życia jest rzędu pikosekund. Polimery wyższego rzędu mają znacznie krótszy czas życia.
<img alt="Wykres rozkładu czasu życia klastrów tlenku krzemu, analiza składu SiOx, wyniki spektroskopii zaniku." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61534/61534fig05.jpg" data-altupdatedat="1788250015000" data-alt="Rycina 5"> 
Rycina 5: Czas życia chemicznych form Si-O. 
Speciacja została zidentyfikowana w stopie wieloskładnikowym przy 4,6 GPa i 3000 K. Etykiety oznaczają monomery SiO3, SiO4 i SiO5 oraz różne polimery SixOy. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61534/61534fig05large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
Różne wartości kroków pionowych i poziomych, definiowane przez powyższe flagi –z i –v, dają różne próbkowania MSD (Rysunek 6). Nawet duże wartości z i v są wystarczające do zdefiniowania nachyleń, a tym samym współczynników dyfuzji różnych atomów. Zysk czasu podczas przetwarzania danych jest znaczący przy przejściu na duże wartości z i v. MSD stanowi bardzo silne kryterium walidacji jakości symulacji. Jeśli część dyfuzyjna MSD nie jest wystarczająco długa, jest to sygnał, że symulacja jest zbyt krótka i w sensie statystycznym nie osiągnięto stanu płynnego. Minimalne wymagania dla części dyfuzyjnej MSD w dużym stopniu zależą od systemu. Można wymagać, aby wszystkie atomy zmieniły swoje miejsce w strukturze stopu co najmniej raz, aby można go było uznać za płyn10. Doskonałym przykładem z zastosowaniami w naukach planetarnych są złożone stopy krzemianów pod wysokim ciśnieniem, blisko lub nawet poniżej ich linii liquidus11. Atomy Si, będące głównymi kationami tworzącymi sieć, zmieniają miejsca po więcej niż dwóch tuzinach pikosekund. Symulacje krótsze niż ten próg wiązałyby się ze znacznym niedopróbkowaniem możliwej przestrzeni konfiguracyjnej. Jednakże, ponieważ aniony koordynujące, a mianowicie atomy O, poruszają się szybciej niż centralne atomy Si, mogą one zrekompensować część powolnej mobilności Si. W ten sposób cały system mógłby w rzeczywistości objąć lepsze próbkowanie przestrzeni konfiguracyjnej, niż można by założyć, opierając się wyłącznie na przemieszczeniach Si.
<img alt="Wykres średniego przesunięcia kwadratowego, czas vs MSD dla Mg, O, Si; analiza obliczeniowa, badanie dynamiczne." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61534/61534fig06.jpg" data-altupdatedat="1788250015000" data-alt="Rycina 6"> 
Rycina 6: Średnie przesunięcia kwadratowe (MSD). 
Przedstawiono MSD dla kilku typów atomów w wieloskładnikowym stopie krzemianowym. Próbkowanie z różnymi krokami poziomymi i pionowymi, z i v, daje spójne wyniki. Pełne koła: -z 50 –v 50. Puste koła: -z 250 –v 500. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61534/61534fig06large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tej ryciny.</a>
Ostatecznie funkcje atomowe VAC dają widmo wibracyjne stopu. Rysunek 7 przedstawia widmo przy tych samych warunkach ciśnienia i temperatury co powyżej. Przedstawiono wkłady atomów Mg, Si i O, a także wartość całkowitą. Przy częstotliwości zero występuje skończona wartość widma, która odpowiada charakterowi dyfuzyjnemu stopu. Wyznaczenie właściwości termodynamicznych z widma wibracyjnego wymaga usunięcia tego gazopodobnego charakteru dyfuzyjnego przy zerze, a także odpowiedniego uwzględnienia jego zaniku przy wyższych częstotliwościach.
<img alt="Wykres spektroskopii Ramanowskiej przedstawiający intensywność w funkcji częstotliwości dla Mg, Si, O oraz wszystkich pierwiastków." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61534/61534fig07.jpg" data-altupdatedat="1788250015000" data-alt="Rycina 7"> 
Rycina 7: Widmo wibracyjne stopu pyrolitu. 
Część rzeczywista transformaty Fouriera funkcji autokorelacji prędkości atomów pozwala na wyznaczenie widma wibracyjnego. W tym przypadku widmo obliczono dla wieloskładnikowego stopu krzemianowego. Ciecze charakteryzują się niezerowym, gazopodobnym charakterem dyfuzyjnym przy częstotliwości zero. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61534/61534fig07large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>

Topnienia i płyny są wszechobecnymi wektorami transportu masowego w systemach naturalnych. Opracowaliśmy pakiet open-source do analizy ab initio symulacji dynamiki molekularnej takich systemów. Obliczamy właściwości strukturalne (wiązanie, klasteryzacja, specjacja chemiczna), transportowe (dyfuzja, lepkość) i termodynamiczne (widmo drgań).

Analiza stopów i płynów z symulacji dynamiki molekularnej ab initio za pomocą pakietu UMD

We have developed a Python-based open-source package to analyze the results stemming from ab initio molecular-dynamics simulations of fluids. The package ...

Analiza symulacji dynamiki molekularnej opartych na pierwszych zasadach pozwala nam dokładnie przewidywać właściwości fizyczne i chemiczne płynów. Metodę tę można zastosować do dowolnej analizy atomowej w fizyce i chemii. Aby rozpocząć, wyodrębnij każdy określony zestaw właściwości fizycznych za pomocą co najmniej jednego dedykowanego skryptu języka Python z pakietu.Uruchom wszystkie skrypty w wierszu polecenia. Wszystkie wykorzystują serię flag, które są tak spójne, jak to tylko możliwe, od jednego skryptu do drugiego. Przekształć dane wyjściowe symulacji MD wykonanej w kodzie opartych na pierwszych zasadach w plik UMD, a następnie przenieś pliki umd do plików xyz, aby ułatwić wizualizację w różnych innych pakietach, takich jak VMD lub VESTA.Odwróć plik UMD do plików POSCAR typu VASP za pomocą skryptu umd2poscar. py, wybierając migawki symulacji z predefiniowaną częstotliwością. Uruchom gofrs_umd.py skrypt do obliczania funkcji rozkładu par dla wszystkich par typów atomowych A i B. Dane wyjściowe są zapisywane w jednej karcie pliku ASCII oddzielonej rozszerzeniem gofrs.dat. Wyodrębnij średnie odległości wiązań międzyatomowych jako promienie pierwszych sfer koordynacyjnych. W tym celu zidentyfikuj położenie pierwszego maksimum funkcji rozkładu par, wykreślając gofrs.dat w aplikacji arkusza kalkulacyjnego i wyszukując maksima i minima dla każdej pary atomów, a następnie zidentyfikuj promień pierwszej sfery koordynacyjnej jako pierwsze minimum pliku PDF za pomocą oprogramowania do arkuszy kalkulacyjnych. Uruchom skrypt specjacyjny, aby uzyskać macierz połączeń i uzyskać wielościany koordynacyjne lub polimeryzację. Uruchom speciation_umd.Skrypt py z flagą R0, który próbkuje graf łączności na pierwszym poziomie w celu zidentyfikowania wielościanów koordynacyjnych. Uruchom speciation_umd. Skrypt py z flagą R1, który próbkuje wykres połączeń na wszystkich poziomach głębokości w celu uzyskania polimeryzacji.Wykreśl czas życia każdego klastra atomowego wszystkich związków chemicznych znalezionych w symulacji, jak znaleziono w plikach papule. dat. Wyodrębnij średnie przemieszczenia kwadratowe lub MSD atomów w funkcji czasu, aby uzyskać samodyfuzyjność, a następnie oblicz MSD za pomocą szeregu msd_umd.py i oblicz średnią wartość MSD każdego typu niepodzielnego. Oblicz MSD każdego atomu i gatunku chemicznego. Narysuj MSD za pomocą oprogramowania opartego na arkuszu kalkulacyjnym i oblicz współczynniki dyfuzji na podstawie nachylenia MSD.Uruchom skrypt vibr_spectrum_umd. py, aby obliczyć autokorelację prędkości atomowej lub funkcję VAC dla każdego typu atomu i wykonać jego szybką transformację Fouriera. Wykreśl widmo drgań z wibracji.dat za pomocą oprogramowania podobnego do arkusza kalkulacyjnego. Zidentyfikuj skończoną wartość w omega równą zero, która odpowiada dyfuzyjnemu charakterowi płynu w różnych pikach widma o skończonej częstotliwości. Średnie biegowe.py, aby wyodrębnić średnie wartości i rozpiętość ciśnienia, temperatury, gęstości i energii wewnętrznej z plików UMD. Na koniec uruchom pełne średnie. py do wykonania pełnej analizy statystycznej, w tym błędu średniej.Pirolit jest modelowym wieloskładnikowym stopionym krzemianem, który najlepiej przybliża skład masy Ziemi krzemianowej. Pakiet UMD został wykorzystany do ekstrakcji kilku charakterystycznych cech stopionego pirolitu. Maksimum funkcji rozkładu par krzem-tlen wynosi 1,635 angstrema, co jest najlepszym przybliżeniem długości gięcia.Wykorzystując tę granicę jako odległość wiązania krzem-tlen, analiza specjacyjna pokazuje, że jednostki ortokrzemianowe, które mogą trwać do kilku pikosekund, dominują w stopie. Istnieje ważna część stopu, która wykazuje częściową polimeryzację, co odzwierciedla obecność dimerów, takich jak dwukrzemian i trimerów, takich jak jednostki Si3Ox. Odpowiadający im czas życia jest rzędu pikosekundy.Wszystkie polimery wyższego rzędu mają znacznie krótszą żywotność. Różne wartości stopni pionowych i poziomych dają różne próbki MSD. Nawet duże wartości Z i V wystarczą, aby określić nachylenia, a tym samym współczynniki dyfuzji różnych atomów.Czas przetwarzania końcowego znacznie się wydłuża dla dużych wartości Z i V. Wreszcie, funkcje autokorelacji prędkości atomowej dają widmo drgań stopu. Pokazano tutaj udział atomów magnezu, krzemu i tlenu, a także wartość całkowitą. Podczas próby użycia tego protokołu zawsze sprawdzaj zbieżność.Upewnij się, że trajektorie atomowe są wystarczająco długie, aby prawidłowo uchwycić zjawisko, które Cię interesuje. Technika ta obejmuje przetwarzanie końcowe wyników symulacji. Symulacje i ich analiza muszą być prowadzone równolegle.

analyzing-melts-fluids-from-ab-initio-molecular-dynamics-simulations

Research

JoVE Journal

Chemistry

Chemia

Nowy system obliczeniowy z akcelerowaną przez GPU symulacją dynamiki molekularnej oraz wizualizacją 3D/VR, analizą i manipulacją nanostruktur został zaimplementowany, reprezentując nowatorskie podejście do zaawansowanych badań materiałowych i promowania innowacyjnych badań i alternatywnych metod uczenia się o strukturach materialnych o wymiarach niewidocznych dla ludzkiego oka.

Nowatorskie interaktywne środowisko 3D/VR do symulacji, wizualizacji i analizy MD

Demonstrujemy produkcję i użycie urządzenia mikroprzepływowego, które umożliwia wielokrotne pomiary mikroreologii śledzenia cząstek w celu zbadania reologicznych efektów powtarzających się przemian fazowych na miękkiej materii.

Połączenie mikrofluidyki i mikroreologii w celu określenia właściwości reologicznych miękkiej materii podczas powtarzających się przemian fazowych

Ten protokół pokazuje, jak uzyskać model ab initio o niskiej rozdzielczości i szczegóły strukturalne białka błonowego rozpuszczonego przez detergent w roztworze przy użyciu rozpraszania neutronów pod małym kątem z dopasowaniem kontrastowym detergentu.

Detergent z dopasowaniem kontrastu w eksperymentach z rozpraszaniem neutronów pod małym kątem do analizy strukturalnej białek błonowych i modelowania ab initio

Tutaj prezentujemy, jak można wykorzystać rozpraszanie promieniowania rentgenowskiego pod małym kątem (SAXS) do uzyskania informacji o obwiedniach o niskiej rozdzielczości reprezentujących struktury makromolekularne. W połączeniu z technikami strukturalnymi o wysokiej rozdzielczości, takimi jak krystalografia rentgenowska i magnetyczny rezonans jądrowy, SAXS może dostarczyć szczegółowych informacji na temat wielodomenowych białek i kompleksów makromolekularnych w roztworze.

Badania strukturalne makrocząsteczek w roztworze z wykorzystaniem rozpraszania promieniowania rentgenowskiego pod małym kątem

Celem przedstawionego tutaj protokołu jest generowanie i próbkowanie trajektorii konfiguracji cząsteczek ciekłej wody wokół gatunków katalitycznych na płaskiej powierzchni metalu przejściowego. Próbkowane konfiguracje mogą być używane jako struktury wyjściowe w metodach opartych na mechanice kwantowej.

Wieloskalowe pobieranie próbek heterogenicznego granicy faz woda/katalizator metalowy przy użyciu teorii funkcjonału gęstości i dynamiki molekularnej pola siłowego

Barwnikowe ogniwo słoneczne zostało solwatowane przez RTILs; korzystając z zoptymalizowanych potencjałów empirycznych, zastosowano symulację dynamiki molekularnej do obliczenia właściwości drgań. Uzyskane widma oscylacyjne porównano z dynamiką molekularną eksperymentu i ab initio; Różne widma potencjału empirycznego pokazują, jak parametryzacja ładunku częściowego ładunku cieczy jonowej wpływa na przewidywanie widm wibracyjnych.

Widma drgań granicy faz N719-chromofor/tytan z symulacji empirycznego potencjału dynamiki molekularnej, solwatowane przez ciecz jonową o temperaturze pokojowej

Dostarczamy protokoły i reprezentatywne dane do projektowania, montażu i charakteryzowania miceli kompleksu polielektrolitowego, nanocząstek typu rdzeń-powłoka tworzonych przez polielektrolity i hydrofilowe naładowane-nienaładowane kopolimery blokowe.

Montaż i charakterystyka miceli kompleksu polielektrolitu

Celem tego protokołu jest wykorzystanie symulacji dynamiki molekularnej do zbadania dynamicznych zmian strukturalnych, które zachodzą w wyniku aktywacji mutacji białka kinazy EGFR.

Rozszyfrowywanie strukturalnych skutków aktywacji mutacji somatycznych EGFR za pomocą symulacji dynamiki molekularnej

Celem tego protokołu jest ujawnienie strukturalnej dynamiki jednowymiarowej dyfuzji białka wzdłuż DNA, przy użyciu białka domeny roślinnego czynnika transkrypcyjnego WRKY jako przykładowego systemu. W tym celu wdrożono zarówno atomistyczne, jak i gruboziarniste symulacje dynamiki molekularnej, a także obszerne próbkowanie obliczeniowe.

Symulacja oparta na strukturze i pobieranie próbek ruchów białek czynnika transkrypcyjnego wzdłuż DNA od stopniowania w skali atomowej do dyfuzji gruboziarnistej

Różnorodność lipidów błony pod względem struktury i składu jest ważnym czynnikiem przyczyniającym się do procesów komórkowych i może być markerem choroby. Symulacje dynamiki molekularnej pozwalają nam badać błony i ich interakcje z biomolekułami w rozdzielczości atomowej. W tym miejscu udostępniamy protokół do budowania, uruchamiania i analizowania złożonych systemów membranowych.

Realistyczne modelowanie błon z wykorzystaniem złożonych mieszanin lipidowych w badaniach symulacyjnych

Visual Dynamics to narzędzie open-source, które przyspiesza implementacje i naukę w symulacji dynamiki molekularnej za pomocą Gromacs. Prezentowany protokół przeprowadzi Cię przez kolejne etapy umożliwiające łatwe wykonanie symulacji białko-ligand przygotowanej w ACPYPE oraz ogólne kroki do innych modeli symulacyjnych.

Nowe funkcje w programie Visual Dynamics 3.0

Poznaj analizę symulacji dynamiki molekularnej ab initio stopów i płynów za pomocą pakietu UMD. Obliczaj właściwości strukturalne, transportowe i termodynamiczne, aby lepiej zrozumieć transport masy w układach naturalnych.

Analiza stopów i płynów z symulacji dynamiki molekularnej ab initio za pomocą pakietu UMD

Przeglądaj więcej filmów