MDTraj：轻量级分子动力学轨迹分析

MDTraj 是另一个主流的 MD 轨迹分析库，风格与 MDAnalysis 不同：它把整条轨迹载入内存为 NumPy 数组，API 更函数式、更贴近 NumPy 习惯，几何计算的底层实现经过高度优化，速度通常更快。

安装与基本用法

pip install mdtraj

import mdtraj as md
import numpy as np

t = md.load("traj.dcd", top="topology.pdb")
print(t)            # <mdtraj.Trajectory with 1000 frames, 4521 atoms>
print(t.xyz.shape)  # (n_frames, n_atoms, 3)，单位 nm

# 只载入部分帧或部分原子，省内存
sel = t.topology.select("protein and name CA")
t_sub = md.load("traj.dcd", top="topology.pdb", stride=10, atom_indices=sel)

注意单位：MDTraj 用纳米（nm），MDAnalysis 用埃（Å）。混用两个库时这是最常见的错误来源，差 10 倍不会报错，只会给出错误结论。

常用分析

# RMSD（自动做最优叠合）
t.superpose(t, frame=0, atom_indices=t.topology.select("backbone"))
rmsd = md.rmsd(t, t, frame=0) * 10        # nm → Å

# 距离、角度、二面角
pairs = [[100, 250]]
dist = md.compute_distances(t, pairs) * 10
phi_idx, phi = md.compute_phi(t)
chi_idx, chi = md.compute_chi1(t)

# 二级结构（DSSP 实现，MDTraj 的强项）
ss = md.compute_dssp(t, simplified=True)   # (n_frames, n_residues)，H/E/C
helix_frac = (ss == "H").mean(axis=0)      # 每个残基成螺旋的比例

# 溶剂可及表面积
sasa = md.shrake_rupley(t, mode="residue")

# 氢键
hbonds = md.baker_hubbard(t, freq=0.3)     # 出现频率 >30% 的氢键

它明显更顺手的两件事

• 二级结构分析：compute_dssp 内建 DSSP 算法，不需要外部程序。研究折叠、构象转变、无序区行为时非常方便，逐帧逐残基的二级结构矩阵可以直接画成时间演化图。
• 构象聚类：因为整条轨迹就是一个 NumPy 数组，配合 scipy 做层次聚类非常自然：

import scipy.cluster.hierarchy as sch
from scipy.spatial.distance import squareform

n = t.n_frames
D = np.empty((n, n))
for i in range(n):
    D[i] = md.rmsd(t, t, i, atom_indices=sel)
D = (D + D.T) / 2                       # 对称化
Z = sch.linkage(squareform(D, checks=False), method="average")
labels = sch.fcluster(Z, t=0.25, criterion="distance")   # nm
# 每簇取代表构象，用于后续对接或分析

和 MDAnalysis 怎么分工

实践中两者常常并用：用 MDAnalysis 做复杂选择与超大轨迹的流式处理，用 MDTraj 做快速几何计算、二级结构和聚类。它们都能读写常见格式，中间用 PDB/XTC 交接即可。

延伸资源

• 对照工具：205《MDAnalysis》；模拟引擎：200《OpenMM》；
• 相互作用分析：207《ProLIF》、208《PLIP》；结构动力学：209《ProDy》。