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标题: 当前QM/MM效率最高的程序和算法组合有哪些? [打印本页]

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ZetaFunction    时间: 2023-9-22 05:09
标题: 当前QM/MM效率最高的程序和算法组合有哪些?
最近打算跑QM/MM meta MD,QM区域大约80个原子左右。尝试了一下Amber+Gaussian,QM区域用B3LYP-D3/6-31G(d),积分精度调整为fine,平均每小时只能计算100帧,实在是太慢了,感觉没法满足Meta MD需要的帧数。也尝试了AMBER链接Orca,用B3LYP-D3/def2-SV(P),一小时只能跑不到50帧,还不如Gaussian。当然也可能是因为我不熟悉Orca的设置没有启用最合适的加速,但是感觉就算正确设置速度也很难比Gaussian有数量级的提升,照样跑不动Meta MD。

实际上我的QM区域也不是非要用DFT不可,用半经验也不是不能接受。根据J. Chem. Inf. Model. 2020, 60, 1453−1460的测试结果,DFTB3在开启了色散和氢键矫正以后,QM/MM MD的表现已经可以很逼近B3LYP-D3了,两者的结果应该不会有什么定性差异,计算速度却可以提升百倍不止。Amber倒也支持DFTB3,但是只有DFTB2支持色散和氢键矫正,Gromacs更是在2020版后彻底取消了内置的QM/MM功能,只能链接CP2K。

请问各位是用什么软件和算法组合来做QM/MM MD的呢?那种组合精度和效率最高?据我目前的了解,CP2K和Orca都支持QM/MM MD,就是不知道如果QM区域使用DFT的话速度会否比Amber+Gaussian有显著的提高?如果QM区还是得使用半经验,我想使用带色散和氢键矫正的DFTB3,我记得Orca好像是不支持DFTB,CP2K支持,但是我对CP2K并不熟悉,照着QM/MM的教程操作OpenMPI又总是报内存错误。不知道不添加矫正的DFTB3或者添加矫正的DFTB2会损失多少精度,如果差别不是很大我就将就着用Amber了。

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sobereva    时间: 2023-9-22 05:14
ORCA里图快要用纯泛函,耗时比杂化泛函低得多
CP2K跑纯泛函的QM/MM MD也完全可以,也并不需要非得结合GROMACS,自己的MM部分的功能就能描述蛋白质。有报错该怎么解决怎么解决
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ZetaFunction    时间: 2023-9-22 16:05
感谢老师回复。
我昨晚尝试了Amber内置的DFTB3,每小时可以计算10000帧,我想这个速度如果使用DFT不管再怎么优化都不太可能达到了。目前就我了解添加了色散和氢键矫正的DFTB3应该是QM/MM MD中精度最高的半经验方法,但是我知道的好像只有CP2K支持。考虑到学习CP2K的时间成本,请问Amber内置的无矫正的DFTB3和加上矫正的DFTB2精度相差很多吗?差距不大的话我就将就着用了。
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ZetaFunction    时间: 2023-9-22 17:05
sobereva 发表于 2023-9-22 05:14
ORCA里图快要用纯泛函,耗时比杂化泛函低得多
CP2K跑纯泛函的QM/MM MD也完全可以,也并不需要非得结合GROM ...

刚刚发现Gaussian也能用DFTB3,就是不知道要怎么加色散和氢键矫正,如果可以加的话用Amber链接Gaussian就方便多了
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sobereva    时间: 2023-9-23 05:28
ZetaFunction 发表于 2023-9-22 17:05
刚刚发现Gaussian也能用DFTB3,就是不知道要怎么加色散和氢键矫正,如果可以加的话用Amber链接Gaussian就 ...

Gaussian就凑合用PM6D3或PM7就完了。Gaussian没法给DFTB加色散校正
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sobereva    时间: 2023-9-23 05:32
ZetaFunction 发表于 2023-9-22 16:05
感谢老师回复。
我昨晚尝试了Amber内置的DFTB3,每小时可以计算10000帧,我想这个速度如果使用DFT不管再怎 ...

CP2K+GROMACS根本没什么学习成本,只要会用GROMACS,几乎不会用CP2K的人也能使用,GROMACS的CP2K接口弄得相当黑箱化(虽然也因此牺牲了灵活性)

DFTB3不考虑色散校正,这年头算涉及弱相互作用的问题基本发不出去文章。
色散校正的DFTB3也绝对算不上精度最高的半经验方法,只能说是之一。同样半经验层面的PM6-D3H4X、GFN2-xTB算弱相互作用都不会明显输于之





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