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Sandbox Physics
自由能与稀有事件

L4 · 第 8 章

沿着一篇 MBAR 论文检查自己的计算

复算一个估计器,先要把三个问题分开:方程是否算对,输入轨迹是否足够好,最后的物理结论是否受数据支持。这里先读 2008 年 MBAR 论文的实验图,再把同一套估计方程用于可独立求积的二维模型。两步各自回答不同问题。

先看图上的点到底来自哪里

冻结阅读版本为 Shirts 与 Chodera 的 arXiv:0801.1426v3\text{arXiv:0801.1426v3},对应已发表论文 J. Chem. Phys. 129, 124105。第五节的图 1 比较一条恒力轨迹与多条轨迹合并得到的 DNA 发夹自由能。测得的伸长包含 DNA 发夹、两段双链 DNA 连接链与连接部位。横轴是这套连接体系的伸长,纵轴是相对于任意零点的平均力势。误差条描述所用统计处理下的估计波动。

原实验有十六条恒力记录,温度 296.15 K296.15\,\mathrm K,每条五秒、每 0.1 ms0.1\,\mathrm{ms} 采样一次。力从 12.3512.35 到 14.41 pN14.41\,\mathrm{pN},重建目标为 14.19 pN14.19\,\mathrm{pN}。分析使用五十个不等宽伸长区间,因此式 (14) 要除箱宽。作者还说明力测量约有百分之十的相对误差。

读图时先问:单条轨迹在哪段伸长上样本少?其他力条件能否补上那一段?多窗口误差条较小,说明合并数据对这份平衡估计有帮助;它不自动消除力标定误差,也不提供无偏反应速率。

来源:Michael R. Shirts and John D. Chodera

确定这一次究竟复算什么

本课程复算论文式 (11) 的自由能自洽方程、目标权重与式 (14) 的密度换算。输入是自建二维势的带种子模拟轨迹。没有下载或重新分析原图的 DNA 发夹记录,也没有把二维山谷曲线标成原论文实验数据。

原文在 arXiv 保留作者授权的非独占传播许可;这不等于原始实验数据获得开放再分发许可。页面没有复制原图或原始轨迹。课程示意图与教学数据由本项目生成,数据文件同时保存参数、种子、软件版本和生成脚本。

这样的有限复算仍然有用:模型配分函数可以另行积分,方程可以交给另一套成熟求解器。若结果不符,就能把问题缩小到采样、求解或投影的某一步。原实验的复现则需要另外取得完整记录、校准说明与使用许可。

来源:Michael R. Shirts and John D. Chodera

先用独立求解器查方程

本次固定计算使用七个窗口,每窗两条独立副本,每副本保存一千帧,共一万四千个构型。浏览器默认每副本五百帧,共七千帧;这里用的是另存的基准记录。完全相同的输入分别交给浏览器模型的 MBAR 求解程序与 PyMBAR 4.0.3。比较前,先减去各自第一个窗口的自由能,统一零点。PyMBAR 官方文档要求独立样本;这里只比较同一份记录的方程解,相关帧的误差另用分块和独立种子评估。

七个约化窗口自由能的最大差约为 1.26×10−71.26\times10^{-7}。这个结果检验两套算法对同一份数据是否解出相同方程;它没有增加这份轨迹的覆盖,也没有把有限样本估计变成真值。

独立的二维 Simpson 积分通过网格加密检查,每个投影箱的概率变化约 2.09×10−122.09\times10^{-12}。使用四百八十格中点求积时,与该参考的每箱最大差约 4.78×10−64.78\times10^{-6}。这些误差对应本次网格和参数;换一个设置,要重新做网格加密。

本项目固定模型的数值交叉检查;数值与生成方法保存在 docs/frontier/fr15/data/。
检查对象结果能说明什么
同一数据的两套 MBAR 求解器1.26×10−71.26\times10^{-7}方程求解相符
独立 Simpson 网格加密2.09×10−122.09\times10^{-12}参考积分已稳定
加密中点网格对参考4.78×10−64.78\times10^{-6}该网格的投影误差

来源:PyMBAR 4.0.3

再让独立种子挑战采样

默认模型左右对称,右半区的积分概率精确为 0.50.5。八个独立种子的短采样计算给出平均 0.4810.481,种子间标准差约 0.1290.129。把积分步长减半的另一批计算,平均约 0.4360.436、标准差约 0.2000.200。这些短轨迹的波动明显大于求解器之间的差。

步长减半后平均值没有自动更准。随机路径的采样差异仍很大,八个种子也不足以把很小的步长偏差与这种波动可靠分开。应增加独立交换和重复规模,再比较均值、误差与步长趋势。

在每副本一千帧的基准中,故意让隐藏坐标受困时,窗口投影仍可连通,右半区概率的绝对误差却达到约 0.4570.457。没有重叠的预设则拒绝报告全局自由能。前者提醒我们检查完整构型的平衡;后者保留数据真正缺失的相对高度。

从低维检查走向研究问题

已发表的方法给出估计方程及其适用条件;本次可复算数值比较检查二维模型上的程序是否算出相同权重。自动选择集体变量、高维分子充分采样,以及从加速轨迹恢复可靠动力学,仍是需要另外验证的问题。

研究新坐标时,可先把它放回二维基准:同一投影位置的 committor 是否集中?从不同隐藏谷出发能否给出相同自由能?训练种子之外是否仍有改善?低维模型容易看见失败,也便于解释失败。

提出新方法的下一步,应把模型、观测量和失败标准提前固定。保留全部种子,包括失败的种子;比较同等计算量下的误差分布,再决定是否值得进入高维计算。最后应报告整组重复计算的误差分布。

把推理带进实验

把一个截图变成可复算的比较

  1. 固定模型和窗口,导出包含种子、偏置、采样设置与权重的记录。保留原始轨迹,再比较重建。
  2. 选择另一个种子重复。把“同一输入的算法差异”和“不同输入的采样差异”分开列出。
  3. 用有缺口和隐藏受困预设各做一次。解释一种为何应停止全局重建,另一种为何可能给出稳定却错误的答案。

练习与解释性答案

  1. 两套 MBAR 程序一致到七位小数,却都偏离参考积分。首先应该怀疑哪一步?

    展开解释

    先检查共同输入是否代表目标平衡分布,包括隐藏坐标交换、窗口覆盖与相关采样。两套程序也可能共享同一理论假设,因此仍要保留解析极限和独立积分检查;求解一致主要检验程序是否算出了同一方程的解。

  2. 想把原论文图 1 标为已经复现,还缺哪些材料?

    展开解释

    需要原始实验轨迹与力条件、校准和误差说明、明确的数据使用许可,以及按原文处理相关性和不等宽分箱的分析。还要逐项比较图中数值与不确定度。当前二维方程复算不包含这些材料。

来源与复算范围

例题与示意图是原创教学材料。数值切片在自建二维模型上复算指定估计方程,并与独立积分、PyMBAR 比较。最后一章阅读 MBAR 论文图 1,同时列明本次计算没有包含的实验材料。

模型定义、脚本与数值记录

  1. PyMBAR 4.0.3, MBAR module documentation

    核读 MBAR 输入、约化能量矩阵、自由能差与独立样本要求。本次比较检查相同记录上的方程解,没有用 PyMBAR 的独立样本协方差估计解释相关帧。

  2. Michael R. Shirts and John D. Chodera, Statistically optimal analysis of samples from multiple equilibrium states, J. Chem. Phys. 129, 124105 (2008)

    冻结 arXiv v3。核读第二至四节、式 (9)、(11)–(14)、第五节图 1 与附录 A–C。复算范围是自建模型上的平衡估计方程;图 1 用于读图教学,未复现 DNA 发夹轨迹或图中数值。

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