[논문 리뷰] A Reversible Unwrapping Algorithm for Constant Pressure Molecular Dynamics Simulations

Martin Kulke, Josh V. Vermaas|arXiv (Cornell University)|2021. 11. 23.

Nanopore and Nanochannel Transport Studies참고 문헌 41인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 일정 압력 분자 동역학 시뮬레이션을 위한 하이브리드 복원 가능한 풀림 알고리즘을 제안하며, 기존의 히우리스틱 및 이동량 풀림 방법에서 발생하는 잡음 요소를 주기적 상자 부피 변화를 고려함으로써 보정한다. 이 방법은 상자 크기 변화에 기반한 추가 보정 항을 포함하는 수정된 이동량 방식을 사용하여 장기 시뮬레이션에서 분자의 기하학적 구조와 정확한 확산 계수를 유지함으로써 정확도를 크게 향상시킨다.

ABSTRACT

Molecular simulation technologies have afforded researchers a unique look into the nanoscale interactions driving physical processes. However, a limitation for molecular dynamics (MD) simulations is that they must be performed on finite-sized systems in order to map onto computational resources. To minimize artifacts arising from finite-sized simulation systems, it is common practice for MD simulations to be performed with periodic boundary conditions (PBC). However, in order to calculate specific physical properties, such as mean square displacements to calculate diffusion coefficients, continuous particle trajectories where the atomic movements are continuous and do not jump between cell faces are required. In these cases, modifying atomic coordinates through unwrapping schemes are an essential post-processing tool to remove these jumps. Here, two established trajectory unwrapping schemes are applied to 1us wrapped trajectories for a small water box. The existing schemes can result in spurious diffusion coefficients, long bonds within unwrapped molecules, and inconsistent atomic coordinates when coordinates are rewrapped after unwrapping. We determine that prior unwrapping schemes do not account for changing periodic box dimensions, and introduce an additional correction term to the existing displacement unwrapping scheme by von Bulow et al. to correct for these artifacts. We also demonstrate that the resulting algorithm is a hybrid between the existing heuristic and displacement unwrapping schemes. After treatment with this new unwrapping scheme, molecular geometries are correct even after long simulations. In anticipation for longer molecular dynamics trajectories, we develop implementations for this new scheme in multiple PBC handling tools.

연구 동기 및 목표

• NPT 분자 동역학 시뮬레이션에 대한 기존 궤적 풀림 방법의 정확도 향상 문제를 해결하기 위해.
• 변동하는 상자 치수를 가진 장기 시뮬레이션에서 히우리스틱 및 이동량 풀림 방법이 실패함을 규명하기 위해.
• 주기적 상자 부피 변화가 있는 상황에서도 올바른 분자의 기하학적 구조와 확산 거동을 유지할 수 있는 새로운 풀림 알고리즘을 개발하기 위해.
• 넓게 사용되는 PBC 도구에 새로운 알고리즘을 통합하여 분자 시뮬레이션 공동체에서 광범위하게 채택될 수 있도록 하기 위해.

제안 방법

• 제안된 방법은 히우리스틱 및 이동량 풀림 방법의 요소를 융합하며, 주로 이동량 벡터를 기반으로 풀림을 수행한다.
• 시간 간격 간의 주기적 상자 치수 변화를 반영하기 위해 보정 항 m(Li+1 − Li)을 도입한다.
• 이 알고리즘은 이전의 풀린 위치, 래핑된 이동량, 그리고 부피 변동에 따라 조정된 보정 항을 사용하여 풀린 좌표를 계산한다.
• 보정 항은 세포를 횡단할 때의 조정 외에도 상자 팽창 또는 수축에 따른 원자 위치 조정을 보장한다.
• 이 알고리즘은 VMD 도구인 pbctools, fastpbc, qwrap에 구현되어 일반적인 MD 분석 워크플로우와의 호환성을 확보한다.
• 알고리즘은 가역적이며, 기하학적 왜곡 없이 궤적을 정확히 재래핑할 수 있다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 히우리스틱 풀림 방법은 상자 크기가 변동하는 장기적인 NPT 시뮬레이션에서 정확한 확산 계수를 산출하는가?
• RQ2 이동량 풀림 방법은 치수 변화가 있는 장기 시뮬레이션에서 올바른 분자의 기하학적 구조를 유지하는가?
• RQ3 상자 크기 변동은 일정 압력 분자 동역학에서 궤적 풀림의 정확도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 상자 크기 변화를 고려한 하이브리드 풀림 방법은 기하학적 정확도와 확산 계수 정확도를 모두 향상시킬 수 있는가?
• RQ5 새로운 알고리즘은 가역적이며 표준 MD 분석 도구에 통합 가능한가?

주요 결과

• 히우리스틱 방법은 상자 크기 변동으로 인해 약 100 ns 이후에 정확하지 않은 확산 계수를 산출하고 실패한다.
• 이동량 방법은 재래핑 후 특히 장기 시뮬레이션에서 잘못된 결합 길이와 일관되지 않은 분자 간 거리를 유발한다.
• 제안된 하이브리드 방법(Eq. 12)은 1 µs 시뮬레이션 이후에도 수분 분자의 기하학적 구조를 정확히 유지하며 결합 길이가 약 0.1 nm 수준을 유지한다.
• 하이브리드 방법은 단일 정밀도 부동소수점 정확도 내에서 원자 위치를 유지하며, 기하학적 왜곡이 아닌 큰 원자 위치로 인한 RMSD 증가만 발생한다.
• 새로운 알고리즘은 m(Li+1 − Li) 항을 통합하여 상자 크기 변화를 정확히 보정함으로써 히우리스틱 방법에서의 확산 과대평가 문제를 해결한다.
• 이 방법은 VMD의 pbctools, fastpbc, qwrap에 성공적으로 구현되어 분자 동역학 분석 분야에서 광범위하게 채택될 수 있게 되었다.