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packmol在win10上怎么安装,我用的cygwin,然后make不了?

提问网友 发布时间:2025-01-13 03:31
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1个回答
热心网友 回答时间:2025-01-13 16:24
在 Windows 环境中安装并使用 Packmol 需要遵循特定步骤,特别是如果你正在使用 CygWin。首先,遵循在 Linux 系统上的编译方法。如果计划使用 Windows 下的 Fortran 编译器(例如 Intel Fortran Compiler)进行编译,请按照 Makefile 中的文件顺序依次编译,最终链接生成可执行文件。或者,可以不断执行 ifort -c *.f *.f90 *.obj 指令,直至每个源文件都生成 .obj 目标文件,然后执行 ifort -o packmol *.obj 生成最终可执行程序。利用预设的批处理脚本也可能简化这一过程。

在 Linux 系统上,若遇到编译问题,使用 configure 脚本检查合适的编译器。首先,使用命令 chmod +x ./configure 使脚本可执行,然后运行 ./configure。如果仍无法找到合适的编译器,可以通过命令 ./configure /path/to/compiler/executable 手动指定编译器路径。成功配置后,执行 make 命令生成可执行文件 packmol。

安装并配置完成后,可以通过命令行运行 Packmol,其中 packmol.inp 是输入文件,可以在此处下载示例文件。运行后,程序会在屏幕上显示输出信息,包括但不限于成功信息、目标距离的容差值以及约束的最大异常值。这些值应分别小于或等于 10^-2,表示优化后的结构与用户设定的距离约束相一致。

如果在运行 Packmol 时遇到命令未找到的错误(如在 Linux 系统中),可以尝试使用 ./packmol。如果运行后显示被“Killed”,这通常意味着程序在尝试申请静态存储内存时超出了实际可用值。此时,打开 sizes.i 文件,将 maxatom 参数调整为实际原子数的较小值,重新编译程序,然后再次尝试运行。

为了简化输入文件的编写,可以使用最基本的格式,包含距离约束容差(常温常压下以埃为单位,通常值为 2.0 Å)、输出文件名(如 test.pdb)、文件类型(默认为 pdb)、以及需要创建的分子类型和数量(例如,structure water.pdb、number 2000)。在构建复杂体系时,可以添加多个分子类型到同一区域或不同区域。原子选择区域可以通过指定特定的坐标范围(如 inside cube 0. 0. 0. 40.)来限制分子的分布。

Packmol 支持多种约束类型,用于定义分子在最终结构中的空间区域,包括固定、立方体内、立方体外、盒子内、盒子外、球面内/外、椭球面内/外、平面上/下方以及圆柱内/外等。合理运用这些约束可以构建出高度有序的结构。考虑到不同原子的半径差异,自 15.133 版本起,程序允许为不同原子定义不同的半径,这在构建多尺度模型时尤为重要。

当需要自动溶剂化大分子时,Packmol 中包含的 solvate.tcl 脚本可以非常方便地实现这一功能。通过运行 solvate.tcl PROTEIN.pdb 命令,脚本会自动生成用于 Packmol 的输入文件 packmol_input.inp,随后使用 packmol 命令运行程序。该脚本会自动将大分子及其周围的 15 Å水壳层溶剂化,并添加适当的 Na+ 和 Cl- 离子以保持体系电中性。参数调整(如溶剂化层厚度、总电荷、密度等)可以通过额外的命令行选项进行自定义。

对于控制 PDB 文件中的残基编号,Packmol 提供了多种选项(如 resnumbers 关键字)来灵活地管理新分子的编号,适应不同需求。链标识也可以通过修改 PDB 文件或在每类分子的 structure...end structure 节中使用 changechains 关键字进行调整,从而避免拓扑构建程序中的问题。

构建大规模体系时,通过使用重启文件可以提高效率。自 16.143 版本起,程序支持从多个独立的 Packmol 执行过程恢复,从而实现体系构建的分阶段进行。重启文件(如 water1.pack)可以用于从先前的运行状态重新启动,以便添加更多分子或构建更复杂的结构,如溶剂化的双层系统。通过重启文件,用户可以更高效地管理大型体系的构建过程,无需每次从头开始。

遇到收敛问题时,建议检查已得到的最佳结构,它们往往已经足够用于模拟。尝试使用较少数量的分子进行优化,例如使用 300 个水分子而不是 20,000 个,观察是否能定位在正确区域内。对于非常大的分子,可以分两次运行程序,首先优化这些大分子,然后使用得到的结构作为固定分子进行后续的溶剂化过程。此外,调整优化过程中的参数,如 discale、maxit 和 movebadrandom,可以增强优化过程,帮助程序找到更合适的堆积结构。

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