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layout: post title: 吴伟：auto-martini的安装和使用简介 categories:

在文献Tristan Bereau, Kurt Kremer; Automated Parametrization of the Coarse-Grained Martini Force Field for Small Organic Molecules; J. Chem. Theory Comput. 11(6):2783-2791, 2015; 10.1021/acs.jctc.5b00056中提出了自动将小分子划分为Martini珠子的方法, 作者还提供了一个python脚本. 这里简单介绍下它的使用方法.

安装

  1. 首先从github下载auto-martini程序包放到合适目录
  2. 下载Windows版的anaconda2. 注意, 这里要选择python2.7版本的, 因为auto-martini是用python2.7写的, 不兼容python3之后的语法
  3. 安装完anaconda之后, 以管理员身份运行anaconda, 进入auto-martini包所在位置
  4. 安装auto-martini所依赖的四个程序包
<div class="highlight"><pre style="line-height:125%"><span style="color:#A2F">pip</span> install numpy <span style="color:#A2F">pip</span> install beautifulsoup <span style="color:#A2F">pip</span> install requests <span style="color:#A2F">conda</span> create <span style="color:#666">-c</span> rdkit <span style="color:#666">-n</span> my-rdkit-env rdkit</pre></div>

安装完之后, 就可以使用了.

使用方法

命令

<div class="highlight"><pre style="line-height:125%"><span style="color:#A2F">python</span> auto-martini [-h] (--sdf SDF | <span style="color:#666">--smi</span> SMI) <span style="color:#666">--mol</span> MOLNAME [--xyz XYZ] [--gro GRO] [--verbose] [--fpred]</pre></div>

说明

示例

使用Gaussview画出想要的小分子

可以直接保存为sdf文件, 但好像Gaussview生成的sdf文件在auto-martini中使用会出错(未详细考察), 所以我们保存为pdb文件, 再用openbabel转换为sdf文件.

将该文件放到auto-martini目录下. 执行

<div class="highlight"><pre style="line-height:125%"><span style="color:#A2F">python</span> auto_martini <span style="color:#666">--sdf</span> TEG.sdf <span style="color:#666">--mol</span> TEG <span style="color:#666">--gro</span> TEG_CG.gro</pre></div>

会得到如下结果

同时生成gro文件

注意事项