OpenPathSampling: A Python Framework for Path Sampling Simulations. 1. Basics
OpenPathSampling: A Python Framework for Path Sampling Simulations. 1. Basics
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OpenPathSampling：用于路径采样模拟的 Python 框架 1 基础知识
DOI：
10.1021/acs.jctc.8b00626
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发表时间：
2019
影响因子：
5.5
通讯作者：
Peter G. Bolhuis
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
David W. H. Swenson;Jan-Hendrik Prinz;Frank Noe;John D. Chodera;Peter G. Bolhuis
过渡路径采样技术允许复杂系统的分子动力学模拟专注于罕见的动力学事件，提供洞察机制和计算普通动力学模拟无法达到的速率的能力。虽然路径采样算法在概念上与重要性采样蒙特卡罗一样简单，但其实现的技术复杂性使这些技术远离了广泛的社区。在这里，我们介绍了一个易于使用的Python框架，称为OpenPathSampling（OPS），它可以以最小的努力促进（生物）分子系统的路径采样，但仍然是可扩展的。OpenMM的接口和简单模型的内部动力学引擎在初始版本中提供，但可以轻松添加新的分子模拟软件包。多个现成的过渡路径采样方法的实施，包括标准的过渡路径采样（TPS）之间的反应物和产品的状态和过渡接口采样（TIS）和它的副本交换变量（RETIS），以及最近的多态和多集扩展过渡接口采样（MSTIS，MISTIS）。此外，还提供了工具，以促进实施建立在基本路径采样组件上的新路径采样方案。在本文中，我们给出了这个框架的设计概述，并说明了简单的应用现有的路径采样算法的各种基准问题。
Transition path sampling techniques allow molecular dynamics simulations of complex systems to focus onrare dynamical events, providing insight into mechanisms and the ability to calculate rates inaccessible by ordinary dynamics simulations. While path sampling algorithms are conceptually as simple as importance sampling Monte Carlo, the technical complexity of their implementation has kept these techniques out of reach of the broad community. Here, we introduce an easy-to-use Python framework called OpenPathSampling (OPS) that facilitates path sampling for (bio)molecular systems with minimal effort and yet is still extensible. Interfaces to OpenMM and an internal dynamics engine for simple models are provided in the initial release, but new molecular simulation packages can easily be added. Multiple ready-to-use transition path sampling methodologies are implemented, including standard transition path sampling (TPS) between reactant and product states and transition interface sampling (TIS) and its replica exchange variant (RETIS), as well as recent multistate and multiset extensions of transition interface sampling (MSTIS, MISTIS). In addition, tools are provided to facilitate the implementation of new path sampling schemes built on basic path sampling components. In this paper, we give an overview of the design of this framework and illustrate the simplicity of applying the available path sampling algorithms to a variety of benchmark problems.
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影响因子：
4.4
作者：
W. Du;P. Bolhuis
通讯作者：
P. Bolhuis
xTRAM：根据多个热力学状态下的时间相关模拟数据估计平衡期望
DOI：
--
发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
作者：
A. Mey;Hao Wu;Frank No'e
通讯作者：
Frank No'e
DOI：
--
发表时间：
1998
期刊：
影响因子：
--
作者：
D. Chandler
通讯作者：
D. Chandler
DOI：
10.1063/1.4902240
发表时间：
2014-11
期刊：
The Journal of chemical physics
影响因子：
--
作者：
Hao Wu;A. Mey;E. Rosta;F. Noé
通讯作者：
Hao Wu;A. Mey;E. Rosta;F. Noé
影响因子：
4.4
作者：
Minh, David D. L.;Chodera, John D.
通讯作者：
Chodera, John D.