향상된 QM/MM 메서드는 일반 QM/MM 시뮬레이션에서 간단한 문제를 극복합니다. 6개의 QM/MM 방법은 QM 영역에 대한 선택 어셈블리를 가속화하고, 화학 반응 경로를 캡처하여 반응 좌표를 정의할 수 있다. 이 프로토콜을 통해 이중 양성자 전달의 화학 반응 경로를 성공적으로 포착하고 물에서 입증된 전달 메커니즘에 대한 중음염 대체 효과를 공개했습니다.
프로토콜은 할로겐 또는 약물 발견에서 열 식별에 우리의 중장 대체를 탐구하는 데 사용할 수 있습니다. 6개의 QM/MM 방법의 주요 장점은, 반응 메커니즘을 탐구할 때 염수 반응 좌표를 정의하거나 화학 반응 경로를 위한 장치를 소개할 필요가 없다는 것입니다. 반응에서 가능한 반응 경로를 식별할 수 있습니다.
높은 수준의 QM 방법으로 사용되고 확장될 수 있는 방법은 용액에서 화학 반응에 대한 반응 메커니즘을 조사하는 중요한 도구가 될 수 있다. 이 절차를 시작하려면 런형을 100으로 설정하여 사전 설정을 시작, temp0을 300으로, 260으로 온도, 1300으로 시간조, 입력 파일에서 120, 000으로 단계. 그런 다음 여기에 표시된 대로 적절한 명령을 발행합니다.
미리 설정된 단계에서 각 용어의 에너지를 모니터링하여 평균 값을 계산합니다. grep 리눅스 명령을 사용하여 에너지를 추출합니다. md 입력 파일의 평균 에너지를 수정하려면 이전 명령줄의 출력에 따라 평균 에너지를 계산하고 새로 생성된 평균으로 입력 파일의 V-shift 선을 수정합니다.
최적화 단계를 시작하기 위해 명령을 입력하여 QM4D 프로그램에서 오프셋을 시작합니다. 다음으로, 에너지 전파를 유예 프로그램과 연결하고 에너지 변동이 온도 범위의 가장 낮은 끝과 가장 높은 끝을 커버할 수 있는지 확인합니다. 최적화 후 오프셋 단계의 최종 nk 값을 nk라는 새 파일에 저장합니다.
이 프로토콜에서 dat. md 입력 파일을 준비하려면 runtype을 새 입력 파일의 하나로 설정하여 프로덕션 시뮬레이션 단계를 시작합니다. 저장된 nk 파일로 파일 이름을 nkfile nkfile로 지정합니다.
입력 파일에 dat. 현재 시스템에서 시간 단계수가 6, 400, 000으로 설정되었습니다. 시뮬레이션 카운터는 시스템에 따라 달라지므로 특정 수요에 따라 시뮬레이션 통계를 변경합니다.
자신의 시스템에 대해 다른 상태 간의 한계 전환에 사용할 적절한 시간 단계를 선택합니다. MD 시뮬레이션을 시작하는 적절한 명령을 실행하여 이러한 시뮬레이션에서 프로덕션을 초기화합니다. 생산 단계에서 결합 형성 및 파손 공정을 모니터링하려면 grep 명령을 사용하여 시뮬레이션 시간을 따라 H1N1 및 H1N2의 거리 변화를 확인합니다.
H2N3 및 H2N4에서도 동일한 작업을 수행할 수 있습니다. 그런 다음 프로덕션 시뮬레이션 중에 누적된 거리 값을 사용하여 거리 전파를 연결합니다. grep 명령에 의해 QM4D에 의해 생성된 생산 출력 파일로부터 반응 좌표 및 에너지 용어를 추출한다.
네 개의 열로 데이터를 구성하고 각 기간의 데이터 파일에 씁니다. 적절한 명령을 실행하여 자유 에너지를 계산합니다. 마지막으로, 2차원 풍경에 자유 에너지를 투영하려면 적절한 명령을 입력합니다.
포르피센에서 이중 양성자 전달 과정에 대한 단일 중음제 치환 효과는 현재 의정서에서 검사되었다. QM 하위 시스템의 잠재적 에너지와 사전 평형 및 최적화 단계 중 의 물은 환경의 에너지에 영향을 주지 않고 QM 지역의 에너지가 더 넓은 에너지 범위로 확대되었는지 확인하기 위해 점검되었습니다. 대표적인 거리와 각도 변화, 투영된 자유 에너지 변화는 포르피센의 기하학 및 양성자 전달 과정에 대한 중투절 대체 효과를 특징짓는 데 사용되었다.
6개의 QM/MM 방법은 에너지 공간에서 향상된 어셈블리를 달성합니다. 지정된 합병 범위는 확장된 에너지 분배를 달성해야 합니다. 이 방법은 전송할 수 있는 반응 채널의 상단을 캡처할 뿐만 아니라 반응 메커니즘으로 인한 표준 반응 상태에서 반응 제품을 식별할 가능성도 있습니다.
이 프로토콜은 응축된 환경에서 화학 반응 메커니즘을 조사하기 위한 출발점역할을 한다. 더 높은 수준의 QM 메서드를 6개의 QM/MM 방법과 쉽게 결합하여 향후 보다 복잡한 시스템을 탐색할 수 있습니다.