gromacs

name gromacs description Use when working on biomolecular molecular dynamics with GROMACS, including system setup, equilibration, production runs, trajectory analysis, or MM/PBSA-style post-processing. GROMACS 分子动力学 用 GROMACS 做分子动力学模拟：从体系搭建、平衡、产出 MD 到轨迹分析和结合自由能评估。 本 skill 故意保持轻量 ： 它负责告诉 agent 什么时候该用 GROMACS、标准工作流是什么、哪些科学规范不能踩 它 不 充当完整命令手册 具体命令行选项、 .mdp 参数、子命令语法统一去查 scholaraio toolref Agent 默认协议（toolref-first） 对 GROMACS 问题，agent 默认按这个顺序工作： 先判断问题属于哪一层： gmx 子命令、 .mdp 参数、分析工具、力场/拓扑流程 写 .mdp 前先查 thermostat、barostat、constraints、cutoff、输出频率这类高风险参数 对用户自然语言说法，先 search 再 show 如果 toolref 已经能回答，就不要在 skill 中重复堆参数表 如果 toolref 缺页或命中不理想，agent 应先完成任务，并明确这是 toolref 覆盖缺口，而不是用户需要自己手动适配 这意味着： 普通用户不需要自己打磨 GROMACS 参数映射 agent 应优先自己把 Parrinello-Rahman 、 v-rescale thermostat 、 constraints h-bonds 等问法映射到参数页 skill 负责路线和规范， toolref 负责参数与接口 前置条件 # 安装 conda install -c conda-forge gromacs # 配体参数化 conda install -c conda-forge acpype ambertools # 结合自由能 pip install gmx-MMPBSA # 可视化（可选） conda install -c conda-forge pymol-open-source 验证： gmx --version 应显示版本号和 GPU 支持信息。 何时使用 适合： 蛋白-配体结合、蛋白构象变化、膜蛋白、溶液中生物大分子 需要标准 MD 流程、轨迹分析、MM/PBSA 估算 不适合： 需要量子化学精度时，转 DFT / QM/MM 配体参数化来源不明、力场体系不一致时，不要直接推进 Toolref 优先 当 agent 不确定子命令、选项、 .mdp 参数含义时， 先查 toolref 。 常用查法： scholaraio toolref search gromacs "temperature coupling" scholaraio toolref show gromacs mdp integrator scholaraio toolref show gromacs mdp pcoupl scholaraio toolref show gromacs mdp tau-t scholaraio toolref show gromacs mdp ref-t 推荐习惯： 写 .mdp 前，先逐项查核心参数 不靠记忆拼写 thermostat/barostat 选项 对“这项参数在当前版本是否还推荐”这类问题，优先相信 toolref 而不是旧教程 如果遇到覆盖缺口： 先继续使用 GROMACS 官方文档完成任务 在输出中点明这里超出了当前 toolref 覆盖 不要把补齐 toolref 当成普通用户的前置工作 核心流程 知识库协作模式 这是本 skill 与普通 GROMACS 教程的核心区别。 在任何模拟开始前： 用 scholaraio usearch "<体系关键词>" 检索知识库中的相关论文 从论文中提取：力场选择依据、模拟参数（温度、压力、时长）、验证基准数据 在 .mdp 文件注释中标注参数来源（如 "# 300 K, per Homeyer et al. 2014 JCTC"） 模拟完成后，将结果与论文数据定量对比 建议工作流： 读论文，确定力场、温压条件、盐浓度、模拟时长和验证指标 准备蛋白/配体结构与拓扑 构建溶剂盒并加离子 能量最小化 NVT / NPT 平衡 产出 MD 轨迹分析 必要时做 MM/PBSA，并和文献/实验对比 典型输出： RMSD / RMSF / 氢键 / 回旋半径 关键构象快照或轨迹动画 结合自由能及误差条 对应文献基准的对比图 常见查询点 .mdp 核心参数： integrator , dt , pcoupl , tcoupl , tau-t , ref-t 产出阶段系综设置 PME / cutoff / 压缩轨迹输出参数 不同版本对 thermostat/barostat 的推荐配置 这些都应优先通过 toolref 查询，而不是写死在 skill 里。 科学规范（专家级检查清单） 检查项 正确做法 常见错误 力场 CHARMM36m 或 AMBER ff19SB 用过时的 OPLS-AA 配体参数化 GAFF2 + AM1-BCC (ACPYPE) 自动生成的垃圾拓扑 力场一致性 全 AMBER 或全 CHARMM， 不混用 CHARMM 蛋白 + GAFF 配体 产出恒压器 Parrinello-Rahman 产出阶段用 Berendsen 盒子形状 十二面体（省 30% 水） 立方体 离子浓度 0.15 M NaCl 只中和电荷不加盐 MM/PBSA 取样 最后 10 ns（平衡后） 用整条轨迹 误差报告 ΔG ± σ 只报单个值 附加规范： 平衡阶段和产出阶段不要混用目标不同的耦合设置而不说明理由 配体参数化来源必须可追溯 报告结果时不要只给一条 RMSD 曲线，要回到生物物理问题本身 可视化 工具 用途 PyMOL 结合口袋特写、氢键、光线追踪静态图 VMD 轨迹动画、表面渲染 matplotlib RMSD/RMSF/能量时间序列、验证对比图 nglview Jupyter 中交互式 3D 性能参考 体系大小 GPU 配置 预期性能 ~45k 原子 1×A100 ~150 ns/day ~45k 原子 4×A100 ~400-600 ns/day ~100k 原子 4×A100 ~200-300 ns/day Agent 行为准则 不要背诵 .mdp 参数，查 toolref 不要把“跑完轨迹”当成完成，必须给稳定性和机制解释 不要忽略力场一致性问题 不要把 MM/PBSA 单值当结论，必须报告区间和误差