Molecular Sampler

从 Gaussian ONIOM 或 XYZ 文件中采样分子结构。

功能

1. 单体提取：识别并保存所有独立分子
2. 多聚体采样：基于距离排序，选择最近的相邻分子
   • 二聚体 (dimers): 2 个分子
   • 三聚体 (trimers): 3 个分子
   • 四聚体 (tetramers): 4 个分子
   • 五聚体 (pentamers): 5 个分子

使用方法

基本用法

python3 molecular_sampler.py <input_file> [options]

参数

• input_file: Gaussian GJF 或 XYZ 文件路径
• --output-dir: 输出目录 (默认: ./molecular_samples)
• --samples: 每种多聚体的采样数量 (默认: 20)
• --layer: 选择层 ('H', 'L', 或 'all') (默认: 'L')

示例

# 采样 L 层分子
python3 molecular_sampler.py guest_monomer.gjf --layer L --samples 20

# 采样所有层分子
python3 molecular_sampler.py structure.xyz --layer all --output-dir ./my_samples

输出结构

molecular_samples/
├── monomers/           # 所有单体分子
│   ├── monomer_01.xyz
│   ├── monomer_02.xyz
│   └── ...
├── dimers/             # 二聚体 (20个样本)
├── trimers/            # 三聚体 (20个样本)
├── tetramers/          # 四聚体 (20个样本)
├── pentamers/          # 五聚体 (20个样本)
└── sampling_summary.txt

采样策略

分子识别

• 使用 Union-Find 算法识别连通分子
• 基于共价半径检测化学键
• 分子间距离 > 3Å 视为独立分子

多聚体采样

1. 计算所有分子中心点之间的距离
2. 对每个分子，按距离排序邻居
3. 选择最近的 N-1 个邻居形成 N 聚体
4. 从前 20 个分子开始采样，确保多样性

XYZ 文件格式

标准 XYZ 格式：

<atom_count>
<comment>
<element> <x> <y> <z>
...

依赖

• Python 3.7+
• NumPy
• 标准库: re, collections, os, argparse

工作流程

1. 解析文件：读取 GJF/XYZ 文件，提取原子坐标
2. 分子识别：使用化学键检测识别独立分子
3. 距离计算：计算所有分子中心点之间的欧氏距离
4. 邻居排序：对每个分子按距离排序邻居列表
5. 采样：选择最近的邻居形成多聚体
6. 输出：生成 XYZ 文件和摘要

适用场景

• 蛋白质-配体复合物采样
• 晶体结构中的分子簇提取
• 分子动力学轨迹采样
• 量子化学计算体系准备

注意事项

• 确保输入文件中的分子间距合理 (>3Å)
• 大体系 (>10000 原子) 可能需要较长处理时间
• ONIOM 文件需包含正确的层标记 (H/L)

版本历史

• v1.0.0 (2026-03-03): 初始版本
  • 支持单体的完整提取
  • 距离排序的多聚体采样
  • 标准 XYZ 输出格式