合集-MindSponge教程
摘要：
分子模拟具有众多的应用场景，比如制药领域和材料领域，做好分子模拟的工作，可以极大程度上缩减新药物新材料的研发成本和研发周期。近几年随着GPT-4和Diffusion Model的大火，让大家意识到了AI已经具备了相当的解决问题的能力。因此基于AI的框架和模型，对比AI训练与分子模拟之间的共性，可以实现一个面向AI时代的分子模拟框架。本文主要介绍基于MindSpore框架实现的，MindSponge分子动力学模拟框架的软件架构。
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分子模拟具有众多的应用场景，比如制药领域和材料领域，做好分子模拟的工作，可以极大程度上缩减新药物新材料的研发成本和研发周期。近几年随着GPT-4和Diffusion Model的大火，让大家意识到了AI已经具备了相当的解决问题的能力。因此基于AI的框架和模型，对比AI训练与分子模拟之间的共性，可以实现一个面向AI时代的分子模拟框架。本文主要介绍基于MindSpore框架实现的，MindSponge分子动力学模拟框架的软件架构。
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摘要：
本文主要介绍MindSponge框架的免安装使用和编译构建使用这两种使用方法，MindSponge是一款可以在MindSpore上进行分子动力学模拟的，模块化、高通量、端到端可微的下一代智能分子模拟程序库。通过MindSponge，我们可以在GPU上更加便捷的开发分子动力学模拟算法和应用，并且原生的支持神经网络力场和增强采样，使得我们可以用一个框架就完成绝大部分的分子模拟工作。
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本文主要介绍MindSponge框架的免安装使用和编译构建使用这两种使用方法，MindSponge是一款可以在MindSpore上进行分子动力学模拟的，模块化、高通量、端到端可微的下一代智能分子模拟程序库。通过MindSponge，我们可以在GPU上更加便捷的开发分子动力学模拟算法和应用，并且原生的支持神经网络力场和增强采样，使得我们可以用一个框架就完成绝大部分的分子模拟工作。
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摘要：
本文通过解析MindSponge的源码实现，详细介绍了在MindSponge中Molecule基础分子类的内置属性和内置函数，以及三种相应的分子系统定义方法：我们既可以使用yaml模板文件来定义一个分子系统，也可以从mol2和pdb文件格式中直接加载一个Molecule，还可以直接使用python列表的形式传入一些手动定义的内容，直接构建一个Molecule。有了最基础的分子系统之后，后面就可以开始定义一些能量项和迭代器，开始分子动力学模拟。
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本文通过解析MindSponge的源码实现，详细介绍了在MindSponge中Molecule基础分子类的内置属性和内置函数，以及三种相应的分子系统定义方法：我们既可以使用yaml模板文件来定义一个分子系统，也可以从mol2和pdb文件格式中直接加载一个Molecule，还可以直接使用python列表的形式传入一些手动定义的内容，直接构建一个Molecule。有了最基础的分子系统之后，后面就可以开始定义一些能量项和迭代器，开始分子动力学模拟。
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摘要：
本文主要衔接前面的文章，继“MindSponge的安装与使用”、“MindSponge软件架构”以及“MindSponge中定义一个分子系统”系列文章之后，再讲解一下如何根据一个定义好的分子系统进行力场建模，使用力场来计算单点能，就是一个比较简单的案例。
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本文主要衔接前面的文章，继“MindSponge的安装与使用”、“MindSponge软件架构”以及“MindSponge中定义一个分子系统”系列文章之后，再讲解一下如何根据一个定义好的分子系统进行力场建模，使用力场来计算单点能，就是一个比较简单的案例。
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摘要：
在经过前面几篇博客的介绍之后，我们可以定义一些目标的分子体系，并且计算其单点能。而分子模拟的精髓就在于快速的迭代和演化，也就是本文所要介绍的迭代器相关的内容。在具备了分子系统、单点能和迭代器这三者之后，就可以正式开始进行分子动力学模拟。常见的模拟过程有：能量极小化、NVT恒温恒容过程、NPT恒温恒压过程以及NVE微正则系综，本文所涉及的主要是能量极小化以及NVT恒温恒容过程，更多的模拟方法有待大家一起研究探讨。
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在经过前面几篇博客的介绍之后，我们可以定义一些目标的分子体系，并且计算其单点能。而分子模拟的精髓就在于快速的迭代和演化，也就是本文所要介绍的迭代器相关的内容。在具备了分子系统、单点能和迭代器这三者之后，就可以正式开始进行分子动力学模拟。常见的模拟过程有：能量极小化、NVT恒温恒容过程、NPT恒温恒压过程以及NVE微正则系综，本文所涉及的主要是能量极小化以及NVT恒温恒容过程，更多的模拟方法有待大家一起研究探讨。
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摘要：
本文主要介绍了在MindSponge中使用SETTLE和Lincs约束算法的方法，以及相关算法的简单原理。SETTLE约束算法主要应用于水分子体系，限制的是一个等腰三角形的拓扑结构，特点是可并行，性能较好。Lincs约束算法更多的被应用在蛋白质体系，主要限制的是每一个共价键的键长，特点是适用体系比较灵活，但总体计算量较大，且不可并行化。
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本文主要介绍了在MindSponge中使用SETTLE和Lincs约束算法的方法，以及相关算法的简单原理。SETTLE约束算法主要应用于水分子体系，限制的是一个等腰三角形的拓扑结构，特点是可并行，性能较好。Lincs约束算法更多的被应用在蛋白质体系，主要限制的是每一个共价键的键长，特点是适用体系比较灵活，但总体计算量较大，且不可并行化。
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摘要：
随着分子动力学模拟技术的应用推广、AI软件的发展和硬件算力水平的提升，我们可以更快的在分子层面去观察和研究分子体系内的相互作用。但是分子模拟的性能再好，也不一定可以复现一些在自然宏观状态下有可能发生的化学反应或者是物质相变。因此我们需要通过定义一些对反应路径有决定性影响的物理量，然后结合增强采样技术，去更快的复现和推导我们所需要的反应机理。本文主要介绍分子动力学模拟软件MindSponge在这一领域的应用和代码实现。
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随着分子动力学模拟技术的应用推广、AI软件的发展和硬件算力水平的提升，我们可以更快的在分子层面去观察和研究分子体系内的相互作用。但是分子模拟的性能再好，也不一定可以复现一些在自然宏观状态下有可能发生的化学反应或者是物质相变。因此我们需要通过定义一些对反应路径有决定性影响的物理量，然后结合增强采样技术，去更快的复现和推导我们所需要的反应机理。本文主要介绍分子动力学模拟软件MindSponge在这一领域的应用和代码实现。
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摘要：
这篇文章我们主要介绍了MindSponge分子动力学模拟软件如何跟后分析工具MDAnalysis相配合的方法，其主要操作流程就是调用MindSponge自带的CallBack来输出拓扑文件和轨迹文件给MDAnalysis，然后就可以调用MDAnalysis的相关分析函数接口，十分的方便。
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这篇文章我们主要介绍了MindSponge分子动力学模拟软件如何跟后分析工具MDAnalysis相配合的方法，其主要操作流程就是调用MindSponge自带的CallBack来输出拓扑文件和轨迹文件给MDAnalysis，然后就可以调用MDAnalysis的相关分析函数接口，十分的方便。
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摘要：
基于力场的分子动力学模拟，其实可以看做是一个最简单的机器学习模型，具有计算成本低的特点，在药物研发、生物化学和计算物理学等研究领域存在广泛的应用。那么，如何去快速的开发一个新的力场，在传统的MD模拟软件中其实可能是一个不小的门槛，而基于MindSpore框架开发的MindSponge分子动力学模拟软件，则具有这种便捷开发的特性。本文通过一个简单的示例，介绍了如何在MindSponge分子动力学模拟框架内构建一个自定义的分子力场，可以正常的执行分子动力学模拟迭代过程并保存相应的结果和输出。
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基于力场的分子动力学模拟，其实可以看做是一个最简单的机器学习模型，具有计算成本低的特点，在药物研发、生物化学和计算物理学等研究领域存在广泛的应用。那么，如何去快速的开发一个新的力场，在传统的MD模拟软件中其实可能是一个不小的门槛，而基于MindSpore框架开发的MindSponge分子动力学模拟软件，则具有这种便捷开发的特性。本文通过一个简单的示例，介绍了如何在MindSponge分子动力学模拟框架内构建一个自定义的分子力场，可以正常的执行分子动力学模拟迭代过程并保存相应的结果和输出。
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