DensityMap

此模块使用格点技术对分子的空间位置进行表征,能够获得质量密度、电荷密度、数量密度在不同轴向、不同平面上的分布。不仅可以表征单一组分的分布,还能表征两个组分在密度分布上的关系。同时,还支持对组分沿着某一轴向切片,观察切片上的密度分布。

目前此模块还较为粗糙,基于格点技术,此模块还可以拓展出很多有意思的功能,欢迎大家的建议和反馈~

使用本模块前请注意前置处理已经完成!

Input YAML

- DensityMap:
    byType: Mass # Number # Mass # Charge
    byIndex: no  # use gmx index or MDA selections
    groups: [resname *ZIN, protein] #[Protein, Ligands]
    grid_bin: 1.2  # vdw radius: H 1.20 C 1.70 N 1.55 O 1.52
    doSplit_axis: "Y" # "", X, Y, Z
    doSplit_saveXPM: no

byType:选择计算的类型,可选Mass(质量),Number(数量),Charge(电荷)。

byIndex:选择使用GROMACS的索引或MDAnalysis的选择语句。如果设置”no”, 下面groups参数的值将被认为是MDAnalysis的选择语句(这里的原子选择的语法完全遵从MDAnalysis的原子选择语法。请参考:https://userguide.mdanalysis.org/2.7.0/selections.html);如果设置”yes”,则下面的groups参数的值将被认为是GROMACS的索引组的名字,当然这个名字需要和index文件中的对应上,且请组名不要以数字开头。

groups:选择计算的原子组,可以同时声明多个组,用逗号分隔。

grid_bin:格点的大小,单位为埃。1.2埃差不多是氢原子的范德华半径。用户可以调整格点的尺寸以获得最佳的表征效果。

doSplit_axis:选择沿着哪个轴切片,可选XYZ,也可以同时对多个轴向进行切片,如XY等。如果不选择切片,则不会进行切片的计算。

doSplit_saveXPM:选择是否保存切片的XPM文件,如果选择”yes”,则会将每一个切片都用xpm文件格式保存下来,这会比较耗时。

本模块还有三个隐藏参数可以对轨迹做帧的选择:

      frame_start:  # start frame index
      frame_end:   # end frame index, None for all frames
      frame_step:  # frame index step, default=1

这些参数可以指定计算轨迹的起始帧、终止帧(不包含)以及帧的步长。默认情况下,用户不需要设置这些参数,模块会自动分析整个轨迹。

例如我们计算从1000帧开始,到5000帧结束,每隔10帧的数据:

      frame_start: 1000 # start frame index
      frame_end:  5001 # end frame index, None for all frames
      frame_step: 10 # frame index step, default=1

如果三个参数中只需要设置一个或两个,其余的参数都可以省略。

Output

此模块会输出较多的图片。

首先是所有组分在三个轴向上的平均密度分布折线图,这里列举X轴向上的:

DensityMap_X

对于某些材料方面的领域,可能需要计算某类原子的数量密度沿着轴向的分布,可以用这里的功能去实现,只需要将byType设置为Number即可,然后groups参数设置为需要计算的原子,例如name C

之后是每一个组分在不同平面上的平均密度分布图,这里列举XY平面上的蛋白质密度图:

DensityMap_protein_XY

之后是任意两两组分在不同平面上的平均密度分布图,因为很难很好地重叠两张热图,因而这里的分布图实际上是一张密度分布图减去另一张热图得到的差值。对于有上下重叠的位置关系,这样的可视化方法会带来一定的误差。

这里列举XY平面上的蛋白质和配体密度分布图:

DensityMap_protein_ligand_XY

如果选择了切片的计算,则会输出每一个切片的密度分布图,这里任意列举两帧Y轴向上的蛋白质和配体的切片图:

DensityMap_protein_ligand_Y_frame1

DensityMap_protein_ligand_Y_frame2

当然用户也可以自行将切片出来的图片文件组合成视频或者gif文件,看起来会比较有意思。例如:

gif

References

如果您使用了DIP的本分析模块,请一定引用MDAnalysis、DuIvyTools(https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.6339993),以及合理引用本文档(https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.10646113)。