gmx クラスタ¶
概要¶
gmx cluster [-f [<.xtc/.trr/...>]] [-s [<.tpr/.gro/...>]] [-n [<.ndx>]]
[-dm [<.xpm>]] [-om [<.xpm>]] [-o [<.xpm>]] [-g [<.log>]]
[-dist [<.xvg>]] [-ev [<.xvg>]] [-conv [<.xvg>]]
[-sz [<.xvg>]] [-tr [<.xpm>]] [-ntr [<.xvg>]]
[-clid [<.xvg>]] [-cl [<.xtc/.trr/...>]]
[-clndx [<.ndx>]] [-b <time>] [-e <time>] [-dt <time>]
[-tu <enum>] [-[no]w] [-xvg <enum>] [-[no]dista]
[-nlevels <int>] [-cutoff <real>] [-[no]fit]
[-max <real>] [-skip <int>] [-[no]av] [-wcl <int>]
[-nst <int>] [-rmsmin <real>] [-method <enum>]
[-minstruct <int>] [-[no]binary] [-M <int>] [-P <int>]
[-seed <int>] [-niter <int>] [-nrandom <int>]
[-kT <real>] [-[no]pbc]
説明¶
gmx cluster は、さまざまな方法を使用して構造をクラスタリングできます。軌跡から構造間の距離を決定するか、オプション -dm を使用して、.xpm 形式のファイルから距離を読み取ることができます。適合後の RMS 偏差または原子ペア間の距離の RMS 偏差を使用して、構造間の距離を定義できます。
単一結合: クラスタに構造を追加するとき、その距離がクラスタ内の任意の要素との距離よりも「カットオフ」よりも小さい場合に、その構造を追加します。
ジャリス・パトリック:クラスタに構造を追加するとき、その構造とクラスタ内の構造が互いに隣接しており、かつ共通の「P」番程度の隣接構造を持っている場合に、その構造を追加します。構造の隣接構造とは、M個の最も近い構造または「cutoff」内のすべての構造を指します。
モンテカルロ法: RMSD行列をモンテカルロ法を用いて再構成し、フレームの順序を可能な限り小さなステップで設定します。これにより、最大(例えば)のRMSDを持つフレーム間でスムーズなアニメーションを作成できますが、中間ステップはできるだけ小さくする必要があります。この機能は、シミュレーションの平均力ポテンシャルのアンサンブルや、プルシミュレーションの可視化などに利用できます。ただし、ユーザーは事前に軌跡を適切に準備する必要があります(例えば、フレームを重ね合わせない)。最終的な結果は、`xpm <xpm>`ファイル(行列)を視覚的に確認することで評価できます。このファイルは、下から上へ滑らかに変化するはずです。
対角化: RMSD行列を対角化する。
gromos: Daura et al. (Angew. Chem. Int. Ed. 1999, 38, pp 236-240) で記述されているアルゴリズムを使用します。カットオフを使用して近傍数をカウントし、最も多くの近傍を持つ構造とそのすべての近傍をクラスタとして取り出し、クラスタのプールから削除します。残りの構造に対して、上記の手順を繰り返します。
クラスタリングアルゴリズムが各構造をちょうど1つのクラスタに割り当て(シングルリンク、ジャリス・パトリック、グロモス)、トラジェクトリーファイルが提供されている場合、最も平均距離が他の構造または各クラスタの平均構造またはすべての構造に最も近い構造が、トラジェクトリーファイルに書き込まれます。 すべての構造を書き込む場合、各クラスタごとに番号付きのファイルが作成されます。
常に2つの出力ファイルが作成されます:
-oは、マトリックスの上部左半分にRMSD値を、下部右半分にクラスタのグラフィカルな表現を書き出します。-minstructが 1 の場合、同じクラスタにある構造は黒で表示されます。-minstructが 1 より大きい場合、各クラスタには異なる色が使用されます。
-gは、使用されたオプションと、すべてのクラスタとそのメンバーの詳細なリストを書き出します。
さらに、いくつかのオプションの出力ファイルを作成することも可能です。
-distは RMSD の分布を書き出します。
-evは、RMSD行列の対角化の結果である固有ベクトルを書き出します。
-szはクラスタのサイズを書き出します。
-trは、クラスタ間の遷移回数の行列を書き出します。
-ntrは、各クラスタへの遷移の総数を記録します。
-clidは、時間経過とともにクラスタ番号を記録します。
-clndxは、trjconv で読み込む指定されたインデックスファイルに、クラスタに対応するフレーム番号を書き込みます。
-clは、各クラスタの平均(オプション-avを使用)または中心構造を書き出すか、選択したクラスタのグループに対して、クラスタメンバーとともに番号付きのファイルを作成します(オプション-wclを使用。これは-nstと-rmsminに依存します)。クラスタの中心は、そのクラスタ内のすべての構造からの最小の平均RMSDを持つ構造です。
オプション¶
入力ファイルの指定オプション:
-f[<.xtc/.trr/...>] (traj.xtc) (オプション)-s[<.tpr/.gro/...>] (topol.tpr)-n[<.ndx>] (index.ndx) (オプション)インデックスファイル
-dm[<.xpm>] (rmsd.xpm) (オプション)X PixMap互換のマトリックスファイル
出力ファイルの指定オプション:
-om[<.xpm>] (rmsd-raw.xpm)X PixMap互換のマトリックスファイル
-o[<.xpm>] (rmsd-clust.xpm)X PixMap互換のマトリックスファイル
-g[<.log>] (cluster.log)ログファイル
-dist[<.xvg>] (rmsd-dist.xvg) (オプション)xvgr/xmgr ファイル
-ev[<.xvg>] (rmsd-eig.xvg) (オプション)xvgr/xmgr ファイル
-conv[<.xvg>] (mc-conv.xvg) (オプション)xvgr/xmgr ファイル
-sz[<.xvg>] (clust-size.xvg) (オプション)xvgr/xmgr ファイル
-tr[<.xpm>] (clust-trans.xpm) (オプション)X PixMap互換のマトリックスファイル
-ntr[<.xvg>] (clust-trans.xvg) (オプション)xvgr/xmgr ファイル
-clid[<.xvg>] (clust-id.xvg) (オプション)xvgr/xmgr ファイル
-cl[<.xtc/.trr/...>] (clusters.pdb) (オプション)-clndx[<.ndx>] (clusters.ndx) (オプション)インデックスファイル
Other options:
-b<時間> (0)最初のフレームを読み込む開始時間 (デフォルト単位: ps)
-e<時間> (0)最後に読み込むトレースファイルのタイムスタンプ(デフォルト単位:ps)
-dt<時間> (0)フレームは、t MOD dt = 最初の時間(デフォルト単位:ps)のときにのみ使用してください。
-tu<enum> (ps)時間値の単位: fs, ps, ns, us, ms, s
-[no]w(no)-xvg<enum> (xmgrace)xvg グラフの書式設定: xmgrace, xmgr, なし
-[no]dista(無)距離のRMSDを使用するのではなく、RMS偏差を使用する
-nlevels<整数> (40)RMSD行列をこのレベル数で離散化する
-cutoff<実数値> (0.1)RMSDのカットオフ(nm): 2つの構造が隣接する構造であるとみなされるための閾値
-[no]fit(はい)RMSD 計算を行う前に、最小二乗法による適合を使用する
-max<実数> (-1)RMSD行列における最大レベル
-skip<整数> (1)Only analyze every nr-th frame
-[no]av(無)各クラスタに対して、平均構造ではなく中央構造を使用する
-wcl<int> (0)この数のクラスタの構造を番号付けされたファイルに記述する
-nst<int> (1)構造体は、この数よりも多い場合にのみ書き込む必要があります。
-rmsmin<実数> (0)クラスタ内の他の構造との最小RMS差分(書き込み用)
-method<enum> (リンク)クラスタの特定方法: リンク、Jarvis-Patrick、モンテカルロ法、対角化法、GROMOS
-minstruct<int> (1)クラスタリングにおける色分けに使用できる最小構造数 .xpm ファイル
-[no]binary(無)RMSD行列を0と1で構成されるものとして扱い、カットオフ値は
-cutoffで指定します。-M<整数> (10)Jarvis-Patrickアルゴリズムで考慮する近傍点の数。0を指定すると、最も近い点が選択されなくなります。
-P<int> (3)クラスタを形成するために必要な、同じ近傍ノードの数
-seed<整数> (0)モンテカルロクラスタリングアルゴリズムの乱数シード (0 は生成)
-niter<整数> (10000)モンテカルロ法における反復回数
-nrandom<int> (0)最初のMCの反復は、フレームをシャッフルするために完全にランダムに行うことができます。
-kT<real> (0.001)ボルツマン重み係数(モンテカルロ最適化用、ゼロは上り坂でのステップを停止)
-[no]pbc(有効)PBC の確認