1樓：
最近剛剛理解了初始速度的含義
指定初始的速度時會有乙個引數叫seed
這個seed是乙個自己指定的正整數，下一次重跑的時候用這個seed，這樣模擬就是可重複的……
不過這個問題下大多數的術語還看不懂啊嗚嗚
2樓：G Jessie
我接著JimKarrey的答案補充幾點：
1. 在模擬達到平衡的前提下，進行簡單的算術平均是沒有問題的。但通常分子模擬的尺度是有限的，很少有人敢拍著胸脯說自己的模擬收斂了，只能說趨向收斂。
2. 蛋白質是非常靈活的，結構不是單一的，而是會涵蓋乙個很廣闊的結構系綜, 存在structure heterogeneity，所以題主發現不同的模擬中結構差異很大是正常的。但我們仍要保證模擬結果的可重複性，乙個現象要重複看到才是fact不是模擬軟體的artifact。
題主的情況是模擬取樣不足，需要延長模擬時間或者增加模擬數目，或者採用增強抽樣方法，比如 Accelerated MD， Replica exchange molecular dynamics，metadynamics等等。
3. 很基本的一點，題主確定盒子大小是90 nm嗎？ 不是90 angstroms?
我拿582個殘基的蛋白質做了測試，12 nm的盒子就夠了。對於343個殘基的蛋白質，估計10 nm的盒子就夠了，這樣子還可以達到microsecond量級的模擬時間，或者用增強抽樣拯救。如果是90 nm的盒子，做到充分取樣，真是臣妾辦不到了。。。。
3樓：
平衡態模擬，體系中有個時間尺度問題；
比如你要研究蛋白的結構變化，你要先找到RG, MSRD？....總之乙個能反應蛋白結構的物理量
然後計算這個物理量的時間關聯函式，看看這個量在模擬過程中多久開始關聯函式趨於0了
抽樣的時長，要在這個關聯時間的100倍以上。至於你裡面去多少個樣本，可以根據自己統計的誤差，取不同樣本上對比下，至少要5000個吧。
然後想做的抽樣數更多的話，可以跑幾次不同構型來進行系綜平均
要說的是，MD模擬很多時候都是進入亞穩態，所有初始結構接近平衡態很重要
4樓：XIAO JJ
睡前看到，暫時先做乙個簡短的回覆。不同的run會有不同的dynamics, finite simulation 下這麼複雜的體系遍歷性是很難保證的。如果是研究構像變化，或者整體的動態漲落，可以試試cat 每個trajectory然後align然後分析系蹤平均，比如rmsf, correlation 這些。
這樣的做法可以給你乙個相對的參考，在所在的時間尺度下，你的蛋白有什麼可能的行為。然後可以試試馬爾可夫這些。MD最終還是要看你的研究目標是什麼，才能決定怎麼模擬計算和分析。
5樓：
跑個題。你說「因為我用NAMD run 的 simulation，所以每一次run都會它都會 assign 乙個不同的，或者說random的 initial velocity」。我不知道你的模擬的具體設定，但應該是NPT系綜吧？
那似乎這個因果關係是不成立的，因為NAMD可以指定 seed，就是 random number seed，這樣每次跑出來的 trajectory 都是確定性/可重現的。
6樓：球霸
Charmm使用者飄過。。。
你跑MD之前進行能量最小化，以去除一些距離過近的接觸了嗎？
做了加熱和平衡嗎？做了的話是否對非水的重原子進行了約束？
MD用的什麼ensemble，什麼演算法？
。。。。。。
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