OpenMM

OpenMM
原作者	Peter Eastman
開發者	史丹福大學; 紀念斯隆-凱特琳癌症中心; 龐培法布拉大學; 國家心肺與血液研究所（英語：National Heart, Lung, and Blood Institute）
首次發布	2010年1月20日，16年前
當前版本	8.2.0（2024年11月8日，2年前）
原始碼庫	github.com/openmm/openmm;
程式語言	C++、C語言、CUDA、Python
作業系統	Linux、macOS、Windows
平台	多種
語言	英語
類型	分子動力學
許可協議	MIT許可證; LGPL
網站	openmm.org

OpenMM是一個用於在各種硬件架構上執行分子動力學模擬的函式庫。該函式庫於2010年1月首次發布^[1]，由史丹福大學維傑·S·潘德（英語：Vijay S. Pande）實驗室的彼得·伊斯特曼（Peter Eastman）所開發。其最為人稱道之處，在於它被應用於Folding@home專案的core22核心中。同樣由潘德實驗室開發的Core22，利用OpenMM透過CUDA和OpenCL在GPU上執行蛋白質動力學（英語：Protein dynamics）模擬。在COVID-19疫情期間，據估計曾有高達280,000顆GPU透過Core22運行OpenMM^[3]。

功能

OpenMM提供C++ API以及Python封裝函式。開發人員能夠自訂力場以及積分器，以進行低階模擬控制。若使用者僅需對模擬進行高階控制，則可使用內建力場（包含多種常用力場）以及內建積分器，例如朗之萬、韋爾萊、諾斯-胡佛（英語：Nosé–Hoover thermostat）及布朗運動積分器。

參見

參考資料

^ ^1.0 ^1.1 SimTK: OpenMM: Downloads. SimTK. 2020-12-10 [2022-09-09].
^ Release OpenMM 8.2.0 · openmm/openmm. GitHub. 2024-11-08 [2025-02-27].
^ Zimmerman, Maxwell I.; Porter, Justin R.; Ward, Michael D.; Singh, Sukrit; Vithani, Neha; Meller, Artur; Mallimadugula, Upasana L.; Kuhn, Catherine E.; Borowsky, Jonathan H.; Wiewiora, Rafal P.; Hurley, Matthew F. D.; Harbison, Aoife M.; Fogarty, Carl A.; Coffland, Joseph E.; Fadda, Elisa; Voelz, Vincent A.; Chodera, John D.; Bowman, Gregory R. SARS-CoV-2 simulations go exascale to predict dramatic spike opening and cryptic pockets across the proteome. Nature Chemistry (Springer Science and Business Media LLC). 2021-05-24, 13 (7): 651–659. Bibcode:2021NatCh..13..651Z. ISSN 1755-4330. PMC 8249329 . PMID 34031561. doi:10.1038/s41557-021-00707-0 .

[SimTK_2020-1] 1.0 ^1.1 SimTK: OpenMM: Downloads. SimTK. 2020-12-10 [2022-09-09].

[GitHub_2024-2] Release OpenMM 8.2.0 · openmm/openmm. GitHub. 2024-11-08 [2025-02-27].

[Zimmerman_Porter_Ward_Singh_pp._651–659-3] Zimmerman, Maxwell I.; Porter, Justin R.; Ward, Michael D.; Singh, Sukrit; Vithani, Neha; Meller, Artur; Mallimadugula, Upasana L.; Kuhn, Catherine E.; Borowsky, Jonathan H.; Wiewiora, Rafal P.; Hurley, Matthew F. D.; Harbison, Aoife M.; Fogarty, Carl A.; Coffland, Joseph E.; Fadda, Elisa; Voelz, Vincent A.; Chodera, John D.; Bowman, Gregory R. SARS-CoV-2 simulations go exascale to predict dramatic spike opening and cryptic pockets across the proteome. Nature Chemistry (Springer Science and Business Media LLC). 2021-05-24, 13 (7): 651–659. Bibcode:2021NatCh..13..651Z. ISSN 1755-4330. PMC 8249329 . PMID 34031561. doi:10.1038/s41557-021-00707-0 .

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