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# gromacs_docker
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在容器中使用gpu需要安装：[nvidia-container-toolkit](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html)
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关于gromacs，和使用orca准备topol文件时候需要交互，可以使用python库 [pexpect](https://github.com/pexpect/pexpect) 进行自动化交互安装。[官方文档](https://pexpect.readthedocs.io/en/stable/overview.html)
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```shell
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pip install pexpect
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```
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运行命令：
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```shell
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docker run -it --net=host --gpus all --name 容器名 -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all 镜像名
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```
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首次使用报错：
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```shell
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docker: Error response from daemon: could not select device driver “” with capabilities: [[gpu]].
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```
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解决办法：
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```shell
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sudo curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/gpgkey | \
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sudo apt-key add -
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distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
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sudo curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/$distribution/nvidia-container-runtime.list | \
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sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-runtime.list
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sudo apt-get update
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sudo apt-get install nvidia-container-runtime
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```
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02 验证执行下列命令：
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```shell
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which nvidia-container-runtime
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```
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输出 /usr/bin/nvidia-container-runtime，表示安装成功。
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03 docker 使用:
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```shell
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docker run -it --gpus all **
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```
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此时，设置使用设备上全部的显卡。
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目前尚不支持debian12
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## Dockerfile.lower
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为一些老旧的cpu一些加速指令集用
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Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v2 @ 2.60GHz
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## 模拟教程
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官方模拟教程 [GROMACS Tutorials](http://www.mdtutorials.com/gmx/)
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## topol文件生成
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[给小分子生成top学文件的工具总结帖](http://bbs.keinsci.com/thread-428-1-1.html)
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Sobtop（http://sobereva.com/soft/Sobtop）
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这是我开发的GROMACS拓扑文件产生工具，主要产生GAFF、AMBER力场的拓扑文件，但由于其力场库可以自行非常方便地修改和扩充，因此Sobtop本质上是完全普适、通用的。Sobtop可谓是最理想、最灵活、最易用的产生GROMACS拓扑文件的工具。此程序用起来超级简单，什么额外的程序以及特殊的运行环境都不需要装，解压即用。Sobtop使用极其方便，照着屏幕上的提示敲几下键盘，itp、top和gro文件就产生了，另外也可以要求产生rtp文件。Sobtop的主页有非常详细的产生各类体系拓扑文件的例子，并给出了详细的相关要点的说明。从例子中你会体会到Sobtop的设计特别注重兼顾便利和灵活，初级用户会体会到它极其便利，而高级用户则会体会到通过Sobtop构建复杂体系拓扑文件特别灵活好用。
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[下载](https://cloud.189.cn/t/MbiQ3yjMjmMr)（访问码：npg8）
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• acpype：这是一个Python脚本，可以在http://svn.code.sf.net/p/ccpn/code/branches/stable/ccpn/python/acpype/下载。使用前必须在机子里安装AmberTools（免费），acpype会调用其中的Antechamber先产生Amber格式的拓扑文件然后再转成GROMACS的。acpype用法很简单，要处理xxx.mol2就执行./acpype.py -i xxx.mol2，算完后会新产生一个xxx目录，里头有_GMX后缀的.gro、.itp、.top，直接在GROMACS里用即可。默认情况下，产生的拓扑文件是基于GAFF力场的，另外也会输出_OPLS后缀的基于OPLS力场的文件，但属于实验性质不建议用。.mol2文件用常用的GaussView就可以产生（但必须确保在gview里看到的分子结构中没有诡异的成键方式），也可以通过OpenBabel或Antechamber将其它格式转成.mol2。默认情况下acpype分配的原子电荷是Antechamber产生的AM1-BCC，虽然能用，但明显不如RESP/RESP2电荷理想。建议大家按前述做法用Multiwfn计算出RESP或RESP2电荷，自行写入分子拓扑信息的[atoms]的原子电荷那一列。
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## 小分子top学文件生成
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生成拓扑（topology）文件的流程涉及多个步骤，通常包括分配原子类型、确定分子内的相互作用参数以及生成最终的拓扑文件。以下是一个通用的流程总结：
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1. 准备分子结构文件（优先准备mol2格式）
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输入文件: 提供分子结构文件，常见格式包括 .mol2、.pdb、.xyz 等。这些文件通常包含分子中各个原子的坐标和连接信息。
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2. 分配原子类型
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选择力场: 决定使用哪种力场（如 AMBER、GAFF、UFF 等）来分配原子类型。
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分配原子类型:
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使用自动工具根据分子的化学环境为每个原子分配适当的原子类型。
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检查并手动修正未能自动分配的原子类型。
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可能会使用如 assign_AT.dat 文件的自定义规则来辅助分配。
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确认原子类型: 确保所有原子类型已正确分配。
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3. 分配 Lennard-Jones (LJ) 参数
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LJ_param.dat 文件: 检查并确保所使用的 LJ_param.dat 文件中包含所有已分配的原子类型的 LJ 参数。
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检查参数: 如果工具提示找不到某些原子的 LJ 参数，手动添加或修改 LJ_param.dat 文件以包含缺失的参数。
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4. 生成键合参数
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选择生成方法:
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直接使用预构建参数: 如果可能，使用预构建的键合参数（如键长、键角、二面角等）。
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使用 mSeminario 方法: 如果需要更高精度的键合参数，可以选择基于 Hessian 矩阵的 mSeminario 方法。此方法需要外部量子化学软件生成的 Hessian 矩阵文件（如 Gaussian 的 .fchk 文件）。
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混合方法: 结合预构建参数和 mSeminario 方法，缺失的参数可以通过猜测或其他方法补充。
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5. 处理报错和修正
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常见问题: 处理工具报错，如未找到特定原子类型的参数、文件格式错误等。
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解决方案: 根据错误提示，修改相应的参数文件或重新分配原子类型，确保工具能够顺利生成拓扑文件。
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6. 生成拓扑文件
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确认生成文件: 当所有参数和原子类型都正确分配后，工具将生成最终的拓扑文件（通常是 .top 文件）。
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输出文件检查: 检查生成的拓扑文件，确保所有参数和连接信息准确无误。
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7. 后续处理
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进一步优化: 如果有需要，可以使用其他工具或手动编辑拓扑文件以进行进一步优化。
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使用拓扑文件: 将生成的拓扑文件与力场参数、坐标文件结合使用，开始分子动力学模拟或其他计算。
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amber [立场原子](https://emleddin.github.io/comp-chem-website/AMBERguide-AMBER-atom-types.html)
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## 文件介绍
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.itp 文件
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内容: .itp 文件通常用于存储分子类型的详细拓扑信息（如配体、小分子、辅因子等）。它包括分子中的原子类型、键、角度、二面角、非键相互作用等，但不包含坐标信息。
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用途: .itp 文件可以被包含在主拓扑文件（.top 文件）中，用于为特定的分子类型定义拓扑。这种方法有助于模块化和重用拓扑定义，尤其是在多个体系中需要使用相同的小分子拓扑时。
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.top 文件
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内容: .top 文件是整个系统的主拓扑文件，通常包含：
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力场信息: 包括使用的力场类型和相关参数。
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分子类型的定义: 引用或包含.itp文件以定义特定分子的拓扑。
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体系中的分子数量: [ molecules ] 部分列出整个系统中包含的分子类型及其数量。
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其他全局参数: 如组分的排除规则（[ exclusions ]）、组合规则（[ defaults ]）等。
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用途: .top 文件是系统的主拓扑定义文件，GROMACS 在模拟过程中会根据该文件来了解系统中的所有分子及其相互作用。
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## [小分子复合物合并](https://www.jianshu.com/p/d1ae60c96b33)
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.gro、.top和.itp文件[准备](https://blog.csdn.net/CocoCream/article/details/124001309)
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准备工具是：ORCA+Multiwfn+sobtop
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小分子蛋白模拟参考[简书教程](https://www.jianshu.com/p/d1ae60c96b33)
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### RESP 原子电荷生成
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ORCA+Multiwfn+sobtop 参考[博客](https://blog.csdn.net/CocoCream/article/details/124001309)
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后续准备.gro、.top和.itp文件相关工具都准备到了docker镜像：orca_resp.tar
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启动容器使用：docker-compose_resp.yml 文件启动。
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下载 orca_resp.tar （https://cloud.189.cn/t/eEjANb6vI3am（访问码：3lhf））导入镜像，启动容器后启动，需要 AXV512 指令集的CPU处理器进行量化计算。
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利用 ORCA+Multiwfn 生成小分子的 RESP 原子电荷（假设要计算mole.mol2）：
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默认axv2指令集，运行核心数目12
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```shell
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cd /root/workdir
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./RESP_ORCA.sh mole.mol2
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```
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script/RESP_ORCA.sh 这个脚本用于 小分子处理准备.gro、.top和.itp文件
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ps: `RESP_ORCA.sh` 我进行了调整官方用的版本是界面版本，我用的是 `Multiwfn_noGUI`
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可以参考源码仓库的 `RESP_ORCA.sh` 文件。
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运行结束就可以得到一个 mole.chg 文件
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### 小分子键的优化
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利用 ORCA+Multiwfn，来生成小分子键的优化
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这一部分参照了这个[视频](https://www.bilibili.com/video/BV16t411g7AU?share_source=copy_web)的流程和这篇[文章](http://sobereva.com/490)，主要是为了得到 .hess 文件）：
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(1)将 FAD.mol2 文件转成 ORCA 输入文件 .inp 格式，
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具体操作为：打开 Multiwfn 并导入第一步中用过的 FAD.mol2 文件，依次输入：
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我这里使用 `Multiwfn_noGUI` 版本
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容器映射关系： `- ./script/RESP_ORCA.sh:/root/script/RESP_ORCA.sh`
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```shell
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Multiwfn_noGUI mole.mol2 # 交互式运行
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Multiwfn_noGUI mole.mol2 > /dev/null << EOF
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100
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2
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12
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\n
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-11
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1
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0
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4
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1
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0
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q
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EOF
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```
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操作注释
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```plaintext
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100 # #选择其他功能的part 1
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2 #文件转换功能
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12 #生成 ORCA 输入文件
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\n #输入你想保存的路径和名称，如果按回车就会保存在当前文件夹
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-11 #选择 ORCA 版本
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1 # 选择 ORCA 5.0 更高版本
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0 #更改任务类型，因为我们要进行键的优化嘛
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4 #优化
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1 # B97-3c
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0 # exit
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q # exit
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```
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最后会得到一个 mole.inp 文件
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(2)使用 ORCA 得到 .hess 文件；在.inp 文件（假设它叫 mole.inp）所在位置打开 cmd，输入：
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需要使用绝对路径计算
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```shell
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/root/orca_6_0_0_shared_openmpi416_avx2/orca mole.inp > mole.out
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# 不行就试试ORCAPATH\orca mole.inp > mole.out，其中ORCAPATH是你的orca的绝对路径）等待计算完成就可以啦。
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```
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(3) 使用sobtop生成topo
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容器中已经安装在`/root/sobtop`
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使用前将生成的.chg 文件和.hess 文件和.mol2 放到同一个文件夹中，执行：
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操作前准备：
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```shell
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cp -r /root/sobtop/* ./
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chmod +x ./sobtop
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chmod +x ./atomtype
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/root/workdir/sobtop mole.mol2
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```
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操作
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```shell
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/root/workdir/sobtop mole.mol2 > /dev/null << EOF
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7
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10
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/root/workdir/mole.chg
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0
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||
2
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/root/workdir/mole.gro
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-1
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4
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1
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||
2
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||
2
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||
/root/workdir/mole.hess
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||
/root/workdir/mole.top
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||
/root/workdir/mole.itp
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||
0
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||
EOF
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```
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操作注释
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```plaintext
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'.mol2 path' #键入原本的 .mol2 文件的绝对路径
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7 #添加电荷
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10 #添加由 Multiwfn 生成的 .chg 文件
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'.chg path' #键入第一步中得到的 .chg 文件的绝对路径
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0 #返回
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2 #产生 .gro 文件
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'your path' #你希望储存的路径和名称，按回车就会生成在默认（应该是sobtop.exe所在的）文件夹里
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-1 #设置力场的产生方法
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4 #选用 DRIH 方法
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1 #产生 GROMACS 拓扑文件
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2 #使用 GAFF 原子类型，没法识别的自动用 UFF 原子类型
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2 #通过DRIH方法得到力常数
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'.hess path' #键入第二步中得到的 .hess 文件的绝对路径
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'' #.top的储存路径和名称，按回车就会生成在默认文件夹里（和sobtop.exe在同一个文件夹内）
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'' #.itp的储存路径和名称，同上
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#输出结束且无报错之后
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0
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```
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然后，就得到了相应的.gro、.top和.itp文件了，接下来可以进行gromacs的分子动力学运算了。
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## .xvg 文件可视化
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所有生成的 .xvg 文件可以使用 QtGrace（或其他工具）进行可视化。
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安装 QtGrace：
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bash
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复制代码
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sudo apt install qtgrace
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打开 .xvg 文件：
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bash
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复制代码
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qtgrace rmsd.xvg
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按照这些步骤，你可以逐步进行 RMSD、RMSF、氢键、以及回旋半径的分析。你可以根据需求修改命令中的选项以适应不同的分子或参数。
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## RNA 小分子模拟
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帖子：http://bbs.keinsci.com/thread-24273-1-1.html#:~:text=%E8%AF%B7%E6%95%99%E5%90%84%E4%BD%8D%E8%80%81%E5%B8%88%EF%BC%8C%E6%9C%AC
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RNA可以用Amber的Parmbsc1的力场，是amber中最新的适合模拟核酸的力场，文献见（Orozco et al. Nature methods, 13(1), pp.55-58.）不过OL5和OL3也可以用于核酸模拟，据说也能准确描述，不过我模拟核酸都用bsc1。
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单纯的常规MD就用水中溶菌酶那个教程就行。力场用我上面提到的就行。
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不过你模拟两个碱基的RNA有什么意义吗？是要模拟碱基配对过程（比如不同碱基之间的配对，这个貌似有人研究过了）吗还是怎么样。
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你可以看下这篇文章
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Assessment of AMBER Force Fields for Simulations of ssDNA（DOI: 10.1021/acs.jctc.0c0093）
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