gmx_MMPBSA的使用

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  1. 如何使用docker安装gmx_MMPBSA
    1. Introduction
    2. Prerequisition
    3. Installation
    4. Simple Usage
  2. 如何运行gmx_MMPBSA
    1. 运行
    2. mmpbsa.in
  3. Dockerfile
    1. Dockerfile的修改
    2. keepalive.sh

如何使用docker安装gmx_MMPBSA

Introduction

此处的gmx_MMPBSA不是李继存老师的脚本，而是2021年发表在JCTC上gmx_MMPBSA: A New Tool to Perform End-State Free Energy Calculations with GROMACS新工具。

本文中使用的gmx_MMPBSA依赖于AmberTool和Gromacs，使用docker安装。镜像是这个。

Prerequisition

在安装前需要确定几件事情：

  1. NVIDIA driver
  2. NVIDIA-Docker⁠（注意，NVIDA-Docker不支持Ubuntu24.04，所以在安装WSL2的时候需要看清楚版本）
  3. 自然地，需要Docker⁠

Installation

安装命令：

docker pull lammfar/mmpbsa

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或者

docker build -t gmx_mmpbsa .

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Simple Usage

使用时最好挂载本地目录，将路径修改好就可以了：

docker run -it --gpus all -v /YOU/PATH:/DOCKER/PATH lammfar/mmpbsa:latest

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docker run -it --gpus all gmx_mmpbsa

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如果挂载了本地目录，那么挂载目录就会伴随该docker容器生命周期一直存在。并且容器中的文件也可以在本地终端中直接访问。

在容器中退出容器（不关闭容器）：

CTRL+D

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在容器中退出容器（关闭容器）：

exit

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  • <IMAGE NAME>使用docker ps或docker ps -a查看
  • 退出容器之后不会关闭容器，使用docker ps可以看到后台还在运行着该容器
  • 关闭容器：docker stop <IMAGE NAME>
  • 运行已经关闭的容器：
docker start -i <IMAGE NAME>

复制代码
  • 使用命令行的形式进入容器：docker exec -it <IMAGE NAME> /bin/bash
  • 删除容器：`docker rm

如何运行gmx_MMPBSA

首先查看感兴趣的部分所对应的索引(Index)，这里对应于Protein和JZ4的索引：

gmx check -n index.ndx

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输出：

                      :-) GROMACS - gmx check, 2023.5 (-:

Executable:   /home/chain/gmx2023.5/bin/gmx
Data prefix:  /home/chain/gmx2023.5
Working dir:  /home/chain/gmx_work/complex
Command line:
  gmx check -n index.ndx

Contents of index file index.ndx
--------------------------------------------------
Nr.   Group               #Entries   First    Last
   0  System                 33506       1   33506
   1  Protein                 2614       1    2614
   2  Protein-H               1301       1    2614
   3  C-alpha                  163       5    2602
   4  Backbone                 489       1    2612
   5  MainChain                651       1    2612
   6  MainChain+Cb             803       1    2612
   7  MainChain+H              813       1    2612
   8  SideChain               1801       6    2614
   9  SideChain-H              650       7    2614
  10  Prot-Masses             2614       1    2614
  11  non-Protein            30892    2615   33506
  12  Other                     22    2615    2636
  13  JZ4                       22    2615    2636
  14  CL                         6   33501   33506
  15  Water                  30864    2637   33500
  16  SOL                    30864    2637   33500
  17  non-Water               2642       1   33506
  18  Ion                        6   33501   33506
  19  Water_and_ions         30870    2637   33506

GROMACS reminds you: "Player Sleeps With the Fishes" (Ein Bekanntes Spiel Von ID Software)

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所以索引是1和13.

运行

mpirun -np 8 --allow-run-as-root gmx_MMPBSA -O -i mmpbsa.in -cs md_0_10.tpr -ci index.ndx -cg 1 13 -ct md_95_100.xtc -cp topol.top -o FINAL_RESULTS_MMPBSA.dat -eo FINAL_RESULTS_MMPBSA.csv -nogui

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mpirun-np 8使用时间：

[INFO   ] Timing:
[INFO   ] Total GROMACS setup time:                   0.125 min.
[INFO   ] Total AMBER setup time:                     0.010 min.
[INFO   ] Creating trajectories with cpptraj:         0.070 min.
[INFO   ] Total calculation time:                    33.283 min.
[INFO   ] Total PB calculation time:                 32.836 min.
[INFO   ] Statistics calculation & output writing:    0.002 min.
[INFO   ] Total time taken:                          33.491 min.

bash复制代码
gmx_MMPBSA -O -i mmpbsa.in -cs md_0_10.tpr -ci index.ndx -cg 1 13 -ct md_95_100.xtc -cp topol.top -o FINAL_RESULTS_MMPBSA.dat -eo FINAL_RESULTS_MMPBSA.csv -nogui

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普通使用时间：

[INFO   ] Timing:
[INFO   ] Total GROMACS setup time:                   0.002 hr.
[INFO   ] Total AMBER setup time:                     0.000 hr.
[INFO   ] Creating trajectories with cpptraj:         0.001 hr.
[INFO   ] Total calculation time:                     3.344 hr.
[INFO   ] Total PB calculation time:                  3.341 hr.
[INFO   ] Statistics calculation & output writing:    0.000 hr.
[INFO   ] Total time taken:                           3.347 hr.

bash复制代码

测试使用Gromacs官方教程5中使用的配体与蛋白。机器CPU为i7 8核，GPU为3060 Laptop，RAM为16G。系统为win10，WSL2 Ubuntu 22.04中的docker Ubuntu 22.04 CUDA12.5镜像。

最终使用串行的运行时间是使用并行计算运算时间的6倍。

mmpbsa.in

Sample input file for PB calculation building the Amber topologies
from structures. Please refer to the section "How gmx_MMPBSA works"

&general
sys_name="Prot-Lig-CHARMM"
/

&pb
istrng=0.15, fillratio=4.0
/

markdown复制代码

Dockerfile

## Ubuntu 20.04 with CUDA 11.2 and GROMACS 2020.2
FROM nvcr.io/hpc/gromacs:2020.2


## System variables
ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
ENV MMPBSA_HOME=/home/mmpbsa
ENV PATH=/root/miniconda3/bin:$PATH
ENV AMBERHOME=/root/miniconda3/bin


## MMPBSA's main directory
RUN mkdir -p ${MMPBSA_HOME}


## Keep alive script
COPY keepalive.sh ${MMPBSA_HOME}
RUN chmod +x ${MMPBSA_HOME}/keepalive.sh


## APT packages and related configs
#RUN apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/3bf863cc.pub
#RUN apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
RUN apt-get -y update
RUN apt-get -y upgrade
RUN apt-get install -y apt-utils
RUN apt-get install -y build-essential
RUN apt-get install -y python3-dev python3-pip build-essential 
RUN apt-get install -y software-properties-common
RUN update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3 10
RUN apt-get install -y git
RUN apt-get install -y cmake
RUN apt-get install -y wget
RUN apt-get install -y openmpi-bin libopenmpi-dev openssh-client
RUN apt-get install -y libgl1-mesa-glx
RUN apt-get install -y libfontconfig1 libfontconfig 
RUN apt-get install -y libxcb-icccm4 libxcb-image0 libxcb-keysyms1 libxcb-render-util0 libxcb-xkb1 libxkbcommon-x11-0 libxcb-util1 libxcb-shm0 libxcb-render0 libxcb-randr0 libxcb-shape0 libxcb-xinerama0 libxcb-xfixes0 libxkbcommon0 libxkbcommon-x11-0

RUN apt-get install -y libarchive13

## Conda install_1
#WORKDIR ${MMPBSA_HOME}
#RUN wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O miniconda.sh
#RUN bash miniconda.sh -b -p /root/miniconda3/bin/conda
#RUN rm miniconda.sh
#RUN conda update -y -n base -c defaults conda

## Conda install_2
WORKDIR ${MMPBSA_HOME}
RUN wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O miniconda.sh
RUN bash miniconda.sh -b -p /root/miniconda3
RUN rm miniconda.sh
RUN /root/miniconda3/bin/conda update -y -n base -c defaults conda

##Caution_______1111
RUN /root/miniconda3/bin/conda init
#RUN conda create -y -n myenv python=3.8
RUN conda create -y -n myenv python=3.9
#RUN conda activate myenv

ENV PATH=/root/miniconda3/envs/myenv/bin:$PATH

## Ambertools21 install
#RUN /root/miniconda3/envs/myenv/bin/conda install -y -c conda-forge ambertools=21 compilers
RUN /root/miniconda3/bin/conda run -n myenv /bin/bash -c "conda install -y -c conda-forge ambertools=21 compilers"

## Ambertools21 install 
#RUN conda install -y -c conda-forge ambertools=21 compilers

##Caution_____222
#RUN conda deactivate
#ENV PATH /root/miniconda3/envs/myenv/bin:$PATH

## gmx_MMPBSA install
RUN conda install -y pip
RUN python -m pip install PyQt5
RUN conda install -y -c conda-forge mpi4py
RUN python -m pip install gmx_MMPBSA


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Dockerfile的修改

在使用的时候需要关注其中基础镜像的选择，根据gromacs的版本来选择对应的镜像。在NVIDIA NGC Catalog中选择对应版本，然后修改Dockerfile第一行FROM nvcr.io/hpc/gromacs:2020.2即可。

keepalive.sh

#!/bin/bash
while true; do sleep 300; done

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