AMBER

Assisted Model Building with Energy Refinement (AMBER)
원저자	피터 콜먼, Version1: +폴 와이너. Version 2: + U 찬드라 싱; V3. + 데이비드 펄먼, 제임스 콜드웰, 윌리엄 로스, 토마스 치텀, 스티븐 디볼트, 데이비드 퍼거슨, 조지 사이벨; 이후 버전: 데이비드 케이스, 톰 치텀, 켄 머츠, 아드리안 로이트버그, 카를로스 시머링, 레이 루오, 준메이 왕, 로스 워커
개발자	캘리포니아 대학교 샌프란시스코
발표일	1981년(45년 전)
안정화 버전	Amber23, AmberTools23 / 2023년 4월 21일(3년 전)
프로그래밍 언어	C, C++, 포트란
운영 체제	윈도우, OS X, 리눅스, 유닉스, CNK
플랫폼	X86, 엔비디아 GPU, 블루 진
크기	가변적
언어	영어
종류	분자동역학
라이선스	Amber: 사유; AmberTools: GPL, 퍼블릭 도메인, 기타 오픈 소스
웹사이트	ambermd.org

AMBER(Assisted Model Building with Energy Refinement)는 원래 피터 콜먼의 연구 그룹이 캘리포니아 대학교 샌프란시스코에서 개발한 널리 사용되는 분자동역학 소프트웨어 패키지의 이름이다. 이후 이 이름은 AMBER 소프트웨어 제품군 내에서, 그리고 많은 현대 컴퓨팅 플랫폼에서 사용할 수 있는 생체분자의 분자동역학을 위한 힘장 제품군을 지칭하게 되었다.

AMBER 소프트웨어 패키지의 초기 버전은 피터 콜먼 연구실의 박사후연구원이었던 폴 와이너가 작성하여 1981년에 배포되었다.^[2]

그 후, U 찬드라 싱이 콜먼 연구실의 박사후연구원으로 있으면서 분자동역학 및 자유 에너지 기능을 추가하여 AMBER를 확장했다.

AMBER의 다음 반복 작업은 1987년경 데이비드 펄먼, 데이비드 케이스, 제임스 콜드웰, 윌리엄 로스, 토마스 치텀, 스티븐 디볼트, 데이비드 퍼거슨, 조지 사이벨을 포함한 콜먼 연구실(및 관련 그룹)의 개발자 그룹에 의해 시작되었다.^[3] 이 팀은 10년 이상 개발을 주도하며 자유 에너지 기능의 상당한 확장, 현대적인 병렬 및 배열 처리 하드웨어 플랫폼(Cray, Star 등)에 대한 수용, 유지보수성 향상을 위한 코드 재구성 및 버전 관리 도입, PME 에발트 합산, NMR 정제 도구 등 다양한 개선 사항을 도입했다.

현재 AMBER는 럿거스 대학교의 데이비드 케이스, 유타 대학교의 톰 치텀, 플로리다 대학교의 아드리안 로이트버그, 미시간 주립 대학교의 켄 머츠, 스토니브룩 대학교의 카를로스 시머링, 캘리포니아 대학교 어바인의 레이 루오, 피츠버그 대학교의 준메이 왕 간의 활발한 협력을 통해 유지되고 있다.

힘장

AMBER 힘장이라는 용어는 일반적으로 AMBER 힘장 제품군에서 사용하는 함수 형태를 의미한다. 이 형태에는 여러 매개변수가 포함되어 있으며, AMBER 힘장 제품군의 각 구성원은 이러한 매개변수에 대한 값을 제공하고 고유한 이름을 가진다.

함수 형태

AMBER 힘장의 함수 형태는 다음과 같다.^[4]

V(r^{N})=\sum _{i\in {\text{bonds}}}{k_{b}}_{i}(l_{i}-l_{i}^{0})^{2}+\sum _{i\in {\text{angles}}}{k_{a}}_{i}(\theta _{i}-\theta _{i}^{0})^{2}

$+\sum _{i\in {\text{torsions}}}\sum _{n}{\frac {1}{2}}V_{i}^{n}[1+\cos(n\omega _{i}-\gamma _{i})]$ $+\sum _{j=1}^{N-1}\sum _{i=j+1}^{N}f_{ij}{\biggl \{}\epsilon _{ij}{\biggl [}\left({\frac {r_{ij}^{0}}{r_{ij}}}\right)^{12}-2\left({\frac {r_{ij}^{0}}{r_{ij}}}\right)^{6}{\biggr ]}+{\frac {q_{i}q_{j}}{4\pi \epsilon _{0}r_{ij}}}{\biggr \}}$

힘장이라는 용어에도 불구하고 이 방정식은 시스템의 잠재 에너지를 정의하며, 힘은 위치에 대한 이 잠재 에너지의 미분값이다.

우변 항의 의미는 다음과 같다.

첫 번째 항(합): 공유 결합된 원자 사이의 에너지를 나타낸다. 이 조화(이상적인 스프링) 힘은 평형 결합 길이 근처에서는 좋은 근사치이지만, 원자가 멀어질수록 정확도가 떨어진다.
두 번째 항(각에 대한 합): 공유 결합에 관여하는 전자 궤도의 기하학적 구조로 인한 에너지를 나타낸다.
세 번째 항(비틀림에 대한 합): 결합 차수(예: 이중 결합) 및 인접한 결합이나 고립 전자쌍으로 인한 결합 비틀림 에너지를 나타낸다. 하나의 결합은 이러한 항을 여러 개 가질 수 있으며, 전체 비틀림 에너지는 푸리에 급수로 표현된다.
네 번째 항( $i$ 와 $j$ 에 대한 이중 합): 모든 원자 쌍 사이의 비결합 에너지를 나타내며, 반데르발스 힘 (합의 첫 번째 항)과 정전기 (합의 두 번째 항) 에너지로 분해될 수 있다.

반데르발스 에너지의 형태는 평형 거리( $r_{ij}^{0}$ )와 우물 깊이( $\epsilon$ )를 사용하여 계산된다. 계수 $2$ 는 평형 거리가 $r_{ij}^{0}$ 가 되도록 보장한다. 에너지는 때때로 $\sigma$ 를 사용하여 다시 공식화되는데, 여기서 $r_{ij}^{0}=2^{1/6}(\sigma )$ 이며 이는 소프트코어 포텐셜 구현 등에 사용된다.

여기서 사용된 정전기 에너지의 형태는 원자 내의 양성자와 전자로 인한 전하를 단일 점전하(또는 고립 전자쌍을 사용하는 매개변수 세트의 경우 소수의 점전하)로 나타낼 수 있다고 가정한다.

매개변수 세트

AMBER 힘장을 사용하려면 힘장의 매개변수(예: 힘 상수, 평형 결합 길이 및 각도, 전하)에 대한 값이 필요하다. 이러한 매개변수 세트는 상당히 많이 존재하며, AMBER 소프트웨어 사용자 매뉴얼에 자세히 설명되어 있다. 각 매개변수 세트는 이름을 가지며 특정 유형의 분자에 대한 매개변수를 제공한다.^[5]

펩타이드, 단백질 및 핵산 매개변수는 "ff"로 시작하고 두 자리 연도가 포함된 이름의 매개변수 세트(예: "ff99")에 의해 제공된다. 2025년 기준 AMBER 제품군에서 사용하는 주요 단백질 모델은 ff19SB 힘장이다. 2025년 기준 사용 가능한 추가 힘장으로는 "ff14SBonlysc", "ff14SB", "ff15ipq" (불소화 방향족 아미노산 포함, 암묵적 편극), "ff15ipq-m" (단백질 모사체), "fb15" (포스 밸런스), "ff03" (양자 계산 유도 펩타이드 변경 사항이 포함된 ff99), "ff03ua" (유나이티드 원자 근사) 등이 있다.
- 2011년부터 핵산 매개변수는 OL24(DNA 2015; OL3 RNA 2011 기반)와 같은 별도의 힘장으로 분리되었다. OL3 자체는 글리코시드 비틀림을 변경하여 ff99bsc0(바르셀로나 알파/감마 비틀림 보정이 포함된 ff99)을 개선한 것이다. OL3는 ff10, ff12SB 및 ff14SB에 포함되어 있다.^[6] AmberTools25에는 DNA용 Tumuc1도 포함되어 있다.
일반 AMBER 힘장(GAFF)은 생체분자와 함께 약물 및 소분자 리간드의 시뮬레이션을 원활하게 하기 위해 소형 유기 분자에 대한 매개변수를 제공한다. 이는 제한된 정전기 전하(양자 계산)를 통한 변경을 위해 설계되었지만, AM1-BCC라는 빠른 반경험적 방법도 잘 작동한다. 새 버전은 2015년의 더 정확한 GAFF2이며, 2024년에는 GAFF2를 위한 AM1-BCC의 재매개변수화 버전인 ABCG2가 출시되었다.^[7]
GLYCAM 힘장은 탄수화물 시뮬레이션을 위해 롭 우즈가 개발했다. 가장 최근 버전은 GLYCAM-06j이다.
AMBER 제품군에서 지질에 대해 사용되는 주요 힘장은 lipid21이다.^[8]

권장되는 힘장들은 혼합하여 사용할 때 상호 작용이 잘 작동하는 것으로 검증되었다. ff19SB는 OPC 물 모델과 가장 잘 작동하며, ff14SBonlysc는 OPC3 또는 암묵적 용매와 잘 작동하고, ff14SB는 TIP3P에 맞춰져 있다.

비공식 변형

Forcefield_PTM – 크리스 플루다스와 동료들이 개발한 단백질 내 아미노산의 일반적인 번역 후 변형을 모델링하기 위한 AMBER 기반 힘장 및 웹 도구. ff03 전하 모델을 사용하며 양자 화학 회전 표면과 일치하도록 매개변수화된 여러 곁사슬 비틀림 보정을 포함한다.^[9]
Forcefield_NCAA - ff03 전하 모델을 사용하여 응축상 시뮬레이션에서 단백질 내 일반적인 비천연 아미노산을 모델링하기 위한 AMBER 기반 힘장 및 웹 도구.^[10] 전하는 해당 곁사슬 유사체의 수화 자유 에너지와 상관관계가 있는 것으로 보고되었다.^[11]

AMBER는 수정된 아미노산 변경 사항을 phosaa14SB/phosaa19SB 및 ff14SB_modAA에 통합했다. ff15ipq의 매개변수는 비천연 수정에 유용하다. 공식 가이드라인은 이러한 매개변수를 메인 모델에 혼합할 것을 권장한다.

소프트웨어

AMBER 소프트웨어 제품군은 생체분자 시뮬레이션에 AMBER 힘장을 적용하기 위한 프로그램 세트를 제공한다. 이 소프트웨어는 포트란 90 및 C로 작성되었으며, 대부분의 주요 유닉스 계열 운영체제 및 컴파일러를 지원한다. 개발은 주로 학계 연구실 간의 느슨한 연대를 통해 이루어진다. 새 버전은 일반적으로 짝수 해의 봄에 출시된다. AMBER 10은 2008년 4월에 출시되었다.

이 소프트웨어는 전체 소스 코드를 포함하고 동일한 기관 내의 모든 컴퓨터에서 사용할 수 있는 사이트 라이선스 계약 하에 제공된다. AMBER 10의 가격은 비영리 조직의 경우 500달러, 영리 조직의 경우 20,000달러였다. AMBER 24는 학계/비영리/정부 기관의 경우 0달러, 상업용 하드웨어 벤치마킹 및 컴파일러 테스트 목적의 경우 500달러, 비영리 사용자가 있는 비영리 컴퓨팅 센터의 경우 2,000달러, 산업용의 경우 25,000달러(재구매 고객의 경우 20,000달러)로 책정되었다. 영리 컴퓨팅 센터에서의 사용에는 특별 라이선스 계약이 필요하다.

프로그램

pmemd는 밥 듀크가 SANDER(아래 참조)를 조금 더 제한된 기능으로 재구현한 것이다. 병렬 컴퓨팅을 위해 설계되었으며, 8~16개 이상의 프로세서에서 실행할 때 SANDER보다 훨씬 더 나은 성능을 보인다.
- pmemd.cuda는 GPU가 있는 기계에서 시뮬레이션을 실행한다.
- gem.pmemd (AmberTools)는 편극 가능한 AMOEBA 힘장 및 GEM 힘장의 추가 매개변수를 처리한다.
nmode는 기준 진동 모드를 계산한다.
NAB는 원자 수준의 설명이 계산에 도움이 되는 단백질 및 핵산 조작 과정을 돕기 위해 만들어진 내장 핵산 구축 환경이다.

AmberTools

AmberTools는 AMBER 및 서로 잘 작동하는 도구 모음이다. 무료로 제공된다. 대부분의 구성 요소는 GNU GPL 하에 제공되며, 일부는 GNU LGPL, 퍼블릭 도메인 또는 기타 오픈 소스 라이선스 하에 제공된다.

Antechamber는 GAFF 또는 GAFF2를 사용하여 소형 유기 분자를 매개변수화하는 과정을 자동화한다.
cpptraj는 시뮬레이션 결과의 수치 분석을 더 빠르게 하기 위해 C++로 다시 작성된 ptraj의 버전이다. 여러 동작이 OpenMP 및 MPI로 병렬화되었다. pytraj는 이의 파이썬 래퍼이다.
LEaP (tleap/xleap)은 시뮬레이션 프로그램을 위한 입력 파일을 준비한다.
SANDER(Simulated Annealing with NMR-Derived Energy Restraints)는 핵심 시뮬레이션 프로그램이며 다양한 옵션으로 에너지 최소화 및 분자동역학 기능을 제공한다.
MM-PBSA (MMPBSA.py)는 분자동역학 시뮬레이션의 스냅샷에 대해 암묵적 용매 계산을 수행할 수 있게 한다.

추가 도구

AMBER에는 시각화 기능이 포함되어 있지 않으며, 이는 일반적으로 VMD를 통해 수행된다. Ptraj는 AmberTools 13부터 지원이 중단되었다.

같이 보기

각주

↑ Amber 2023 Reference Manual
↑ Weiner, Paul K.; Kollman, Peter A. (1981). “AMBER: Assisted model building with energy refinement. A general program for modeling molecules and their interactions” (영어). 《Journal of Computational Chemistry》 2 (3): 287–303. Bibcode:1981JCoCh...2..287W. doi:10.1002/jcc.540020311. ISSN 0192-8651.
↑ Pearlman, David A.; Case, David A.; Caldwell, James W.; Ross, Wilson S.; Cheatham, Thomas E.; DeBolt, Steve; Ferguson, David; Seibel, George; Kollman, Peter (1995). “AMBER, a package of computer programs for applying molecular mechanics, normal mode analysis, molecular dynamics and free energy calculations to simulate the structural and energetic properties of molecules”. 《Computer Physics Communications》 91 (1–3): 1–41. Bibcode:1995CoPhC..91....1P. doi:10.1016/0010-4655(95)00041-d. ISSN 0010-4655.
↑ Cornell WD, Cieplak P, Bayly CI, Gould IR, Merz KM Jr, Ferguson DM, Spellmeyer DC, Fox T, Caldwell JW, Kollman PA (1995). “A Second Generation Force Field for the Simulation of Proteins, Nucleic Acids, and Organic Molecules”. 《J. Am. Chem. Soc.》 117 (19): 5179–5197. Bibcode:1995JAChS.117.5179C. doi:10.1021/ja00124a002.
↑ “The Amber Force Fields”.
↑ “OL Force Field Refinement for RNA and DNA Simulations”. 《fch.upol.cz》.
↑ He, X; Man, VH; Yang, W; Lee, TS; Wang, J (2020년 9월 21일). “A fast and high-quality charge model for the next generation general AMBER force field.”. 《The Journal of Chemical Physics》 153 (11): 114502. Bibcode:2020JChPh.153k4502H. doi:10.1063/5.0019056. PMC 7728379. PMID 32962378.
↑ Dickson, Callum J; Madej, Benjamin D; Skjevik, Åge A; Betz, Robin M; Teigen, Knut; Gould, Ian R; Walker, Ross C (2014). “Lipid14: The Amber Lipid Force Field”. 《Journal of Chemical Theory and Computation》 10 (2): 865–879. Bibcode:2014JCTC...10..865D. doi:10.1021/ct4010307. PMC 3985482. PMID 24803855.
↑ Khoury GA, Thompson JP, Smadbeck J, Kieslich CA, Floudas CA (December 2013). “Ab Initio Charge and AMBER Forcefield Parameters for Frequently Occurring Post-Translational Modifications”. 《Journal of Chemical Theory and Computation》 9 (12): 5653–5674. doi:10.1021/ct400556v. PMC 3904396. PMID 24489522.
↑ Khoury GA, Smadbeck J, Tamamis P, Vandris AC, Kieslich CA, Floudas CA (December 2014). “Forcefield_NCAA: ab initio charge parameters to aid in the discovery and design of therapeutic proteins and peptides with unnatural amino acids and their application to complement inhibitors of the compstatin family”. 《ACS Synthetic Biology》 3 (12): 855–69. doi:10.1021/sb400168u. PMC 4277759. PMID 24932669.
↑ Khoury GA, Bhatia N, Floudas CA (2014). “Hydration free energies calculated using the AMBER ff03 charge model for natural and unnatural amino acids and multiple water models”. 《Computers & Chemical Engineering》 71: 745–752. doi:10.1016/j.compchemeng.2014.07.017.

외부 링크

[Amber23Manual-1] Amber 2023 Reference Manual

[2] Weiner, Paul K.; Kollman, Peter A. (1981). “AMBER: Assisted model building with energy refinement. A general program for modeling molecules and their interactions” (영어). 《Journal of Computational Chemistry》 2 (3): 287–303. Bibcode:1981JCoCh...2..287W. doi:10.1002/jcc.540020311. ISSN 0192-8651.

[3] Pearlman, David A.; Case, David A.; Caldwell, James W.; Ross, Wilson S.; Cheatham, Thomas E.; DeBolt, Steve; Ferguson, David; Seibel, George; Kollman, Peter (1995). “AMBER, a package of computer programs for applying molecular mechanics, normal mode analysis, molecular dynamics and free energy calculations to simulate the structural and energetic properties of molecules”. 《Computer Physics Communications》 91 (1–3): 1–41. Bibcode:1995CoPhC..91....1P. doi:10.1016/0010-4655(95)00041-d. ISSN 0010-4655.

[Cornell1995-4] Cornell WD, Cieplak P, Bayly CI, Gould IR, Merz KM Jr, Ferguson DM, Spellmeyer DC, Fox T, Caldwell JW, Kollman PA (1995). “A Second Generation Force Field for the Simulation of Proteins, Nucleic Acids, and Organic Molecules”. 《J. Am. Chem. Soc.》 117 (19): 5179–5197. Bibcode:1995JAChS.117.5179C. doi:10.1021/ja00124a002.

[5] “The Amber Force Fields”.

[6] “OL Force Field Refinement for RNA and DNA Simulations”. 《fch.upol.cz》.

[7] He, X; Man, VH; Yang, W; Lee, TS; Wang, J (2020년 9월 21일). “A fast and high-quality charge model for the next generation general AMBER force field.”. 《The Journal of Chemical Physics》 153 (11): 114502. Bibcode:2020JChPh.153k4502H. doi:10.1063/5.0019056. PMC 7728379. PMID 32962378.

[8] Dickson, Callum J; Madej, Benjamin D; Skjevik, Åge A; Betz, Robin M; Teigen, Knut; Gould, Ian R; Walker, Ross C (2014). “Lipid14: The Amber Lipid Force Field”. 《Journal of Chemical Theory and Computation》 10 (2): 865–879. Bibcode:2014JCTC...10..865D. doi:10.1021/ct4010307. PMC 3985482. PMID 24803855.

[9] Khoury GA, Thompson JP, Smadbeck J, Kieslich CA, Floudas CA (December 2013). “Ab Initio Charge and AMBER Forcefield Parameters for Frequently Occurring Post-Translational Modifications”. 《Journal of Chemical Theory and Computation》 9 (12): 5653–5674. doi:10.1021/ct400556v. PMC 3904396. PMID 24489522.

[10] Khoury GA, Smadbeck J, Tamamis P, Vandris AC, Kieslich CA, Floudas CA (December 2014). “Forcefield_NCAA: ab initio charge parameters to aid in the discovery and design of therapeutic proteins and peptides with unnatural amino acids and their application to complement inhibitors of the compstatin family”. 《ACS Synthetic Biology》 3 (12): 855–69. doi:10.1021/sb400168u. PMC 4277759. PMID 24932669.

[11] Khoury GA, Bhatia N, Floudas CA (2014). “Hydration free energies calculated using the AMBER ff03 charge model for natural and unnatural amino acids and multiple water models”. 《Computers & Chemical Engineering》 71: 745–752. doi:10.1016/j.compchemeng.2014.07.017.

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