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DuIvyTools 是一个用于可视化 GROMACS 的 xvg 和 xpm 文件的命令行工具，包含 30+ 个命令。使用此技能来处理 GROMACS 模拟结果文件的可视化和数据处理。当用户需要可视化 xvg/xpm 文件、生成 mdp 模板、处理索引文件或执行其他 MD 分析任务时调用此技能。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
蛋白质 MD 模拟的高级分析，包括周期性边界条件校正、动态互相关矩阵（DCCM）、残基距离接触矩阵（RDCM）、主成分分析（PCA）和自由能形貌图（FEL）。使用此技能来指导蛋白质模拟后的数据分析流程。当用户需要进行蛋白质 MD 分析、计算相关性矩阵、执行 PCA 或绘制自由能形貌图时调用此技能。
为不同分子体系（蛋白质、脂质膜、有机小分子、碳水化合物等）选择合适的力场和水模型。使用此技能来获取 MD 模拟中的力场推荐，包括蛋白质、核酸、脂质、有机小分子、碳水化合物、无机离子等体系。当用户需要为特定体系选择力场或询问力场相关问题时调用此技能。
| name | duivytools |
| description | DuIvyTools 是一个用于可视化 GROMACS 的 xvg 和 xpm 文件的命令行工具，包含 30+ 个命令。使用此技能来处理 GROMACS 模拟结果文件的可视化和数据处理。当用户需要可视化 xvg/xpm 文件、生成 mdp 模板、处理索引文件或执行其他 MD 分析任务时调用此技能。 |
DuIvyTools 是一个基于命令行的 MD 分析工具，可以对 GROMACS 的结果文件进行快速的可视化和分析。它提供了约 30 个命令，涵盖 XVG 文件可视化、XPM 文件处理、索引文件管理和实用工具等功能。
DuIvyTools 可以通过 pip 安装：
pip install DuIvyTools -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
轻松显示 xvg 文件中的所有数据。默认第 0 列是 X 值，第 1 列及之后的是数据。
dit xvg_show -f rmsd.xvg gyrate.xvg
比较多个 xvg 文件的数据，比 xvg_show 更灵活。可以通过 -c 选择数据列，设置计算和显示滑动平均。
dit xvg_compare -f rmsd.xvg gyrate.xvg -c 1 1,2
dit xvg_compare -f energy.xvg -c 1,3 -l "LJ(SR)" "Coulomb(SR)" -xs 0.001 -x "Time(ns)" -smv
计算 xvg 中每一列数据的平均值、标准偏差和标准误差。
dit xvg_ave -f rmsd.xvg -b 1000 -e 2001
将 gmx rama 命令得到的蛋白质二面角（phi 和 psi）数据转换成拉式图。
dit xvg_rama -f rama.xvg
展示 xvg 数据的分布。使用 -m pdf 显示核密度估计，-m cdf 显示累积核密度估计。
dit xvg_show_distribution -f gyrate.xvg -c 1,2
dit xvg_show_distribution -f gyrate.xvg -c 1,2 -m pdf -eg plotly
绘制堆积折线图，适用于显示蛋白质二级结构含量的变化。
dit xvg_show_stack -f dssp_sc.xvg -c 2-7 -xs 0.001 -x "Time (ns)"
选择两列或三列数据（第三列用于着色），绘制散点图。
dit xvg_show_scatter -f gyrate.xvg -c 1,2,0 -zs 0.001 -z "Time(ns)" -eg plotly
将选中的数据列以小提琴图和散点图的形式呈现出来。
dit xvg_box_compare -f gyrate.xvg -c 1,2,3,4 -l Gyrate Gx Gy Gz -z "Time(ns)" -zs 0.001
dit xvg_box_compare -f gyrate.xvg -c 1,2,3,4 -l Gyrate Gx Gy Gz -z "Time(ns)" -zs 0.001 -m withoutScatter
从多个 xvg 文件中读取数据并按照用户的选择组合成一个新的 xvg 文件。
dit xvg_combine -f RMSD.xvg Gyrate.xvg -c 0,1 1 -l RMSD Gyrate -x "Time(ps)"
dit xvg_combine -f f1.xvg f2.xvg -c 1,2 2,3 -o res.xvg
计算并行模拟的平均值并绘制柱状图，适用于比较不同体系的模拟结果。
dit xvg_ave_bar -f bar_0_0.xvg,bar_0_1.xvg bar_1_0.xvg,bar_1_1.xvg -c 1,2 -l MD_0 MD_1 -al Hbond Pair -csv hhh.csv -y Number
计算蛋白质和配体之间的相互作用能。
dit xvg_energy_compute -f energy.xvg
可视化 xpm 文件。支持四种绘图引擎（matplotlib, plotly, gnuplot, plotext）和多种绘图模式（imshow, pcolormesh, 3d, contour）。
dit xpm_show -f DSSP.xpm
dit xpm_show -f FEL.xpm -m pcolormesh -ip linear -ipf 5 -cmap solar
dit xpm_show -f FEL.xpm -m 3d -x PC1 -y PC2 -z Energy -t FEL --alpha 0.5
dit xpm_show -f FEL.xpm -m contour -cmap jet --colorbar_location bottom
dit xpm_show -f FEL.xpm -m contour -cmap jet -zmin 0 -zmax 20
将 xpm 文件转换为 csv 文件，格式为 (x, y, z) 三列数据。
dit xpm2csv -f test.xpm -o test.csv
将 xpm 文件转换为 M*N 的 dat 文件。
dit xpm2dat -f test.xpm -o test.dat
计算两个相同尺寸、相同物理含义的 xpm 图片的差值。
dit xpm_diff -f DCCM0.xpm DCCM1.xpm -o DCCM0-1.xpm
将两个相同尺寸、相同 X 和 Y 轴的 xpm 图片沿对角线一半一半拼接起来。
dit xpm_merge -f DCCM0.xpm DCCM1.xpm -o DCCM0-1.xpm
给 index 索引文件添加一个新的组。
dit ndx_add -f index.ndx -o test.ndx -al lig -c 1-10
dit ndx_add -al lig mol -c 1-10-3,11-21 21-42
将一个 index 索引组均匀切分成几个组。
dit ndx_split -f index.ndx -al 1 2
dit ndx_split -f index.ndx -al Protein 2 -o test.ndx
输出 ndx 文件中所有的索引组的名字。
dit ndx_show -f test.ndx
删除 ndx 文件中所有重复的索引组（名字和索引都相同的组）。
dit ndx_rm_dup -f test.ndx -o res.ndx
生成 GROMACS mdp 文件模板。注意：生成的 mdp 模板文件不一定适合你的体系，请生成之后一定打开自行设置和调整相关的参数。
dit mdp_gen
dit mdp_gen -o nvt.mdp
生成不同绘图引擎的格式控制文件。
dit show_style
dit show_style -eg plotly
dit show_style -eg gnuplot
dit show_style -eg plotly -o DIT_plotly.json
寻找 gro 文件中组分的几何中心。可以通过指定索引文件和索引组寻找特定组的几何中心。
dit find_center -f test.gro
dit find_center -f test.gro index.ndx
dit find_center -f test.gro index.ndx -m AllAtoms
读取 gmx covar 命令以 -ascii 方式导出的协方差矩阵数据，生成动态互相关矩阵的 xpm 文件。
dit dccm_ascii -f covar.dat -o dccm.xpm
读取 GROMACS 2023 的 dssp 命令生成的 dat 文件，处理成 GROMACS 2022 及更老版本中常见的 DSSP 的 xpm 和 sc.xvg 文件。
dit dssp -f dssp.dat -o dssp.xpm
dit dssp -f dssp.dat -c 1-42,1-42,1-42 -b 1000 -e 2001 -dt 10 -x "Time (ps)"
-f INPUT [INPUT ...]：指定输入文件，可以同时输入多组文件，组内文件用逗号隔开，组间用空格隔开-o OUTPUT：指定输出文件名-ns, --noshow：不显示图片-c COLUMNS [COLUMNS ...]：选择数据列，计数从 0 开始。例如 -c 1-7,10 0,1,4 表示第一组文件的第 1-6 列和第 10 列，第二组文件的第 0、1、4 列-b BEGIN：指定起始行索引（包含）-e END：指定结束行索引（不包含）-dt DT：指定步长，默认为 1-l LEGENDS [LEGENDS ...]：指定图例-x XLABEL：指定 X 轴标签-y YLABEL：指定 Y 轴标签-z ZLABEL：指定 Z 轴标签（用于颜色）-t TITLE：指定图片标题-xmin XMIN、-xmax XMAX：指定 X 轴数值范围-ymin YMIN、-ymax YMAX：指定 Y 轴数值范围-zmin ZMIN、-zmax ZMAX：指定 Z 轴数值范围（colorbar）-xs XSHRINK：X 值乘以缩放因子，默认 1.0-ys YSHRINK：Y 值乘以缩放因子，默认 1.0-zs ZSHRINK：Z 值乘以缩放因子，默认 1.0-xp XPLUS：X 值加上偏移量，默认 0.0-yp YPLUS：Y 值加上偏移量，默认 0.0-zp ZPLUS：Z 值加上偏移量，默认 0.0--x_precision X_PRECISION：X 轴数据显示精度--y_precision Y_PRECISION：Y 轴数据显示精度--z_precision Z_PRECISION：Z 轴数据显示精度--x_numticks X_NUMTICKS：X 轴刻度数量--y_numticks Y_NUMTICKS：Y 轴刻度数量--z_numticks Z_NUMTICKS：Z 轴刻度数量-smv [{,CI,origin}]：显示滑动平均值。-smv 显示原始数据作为背景，-smv CI 显示置信区间-ws WINDOWSIZE：滑动平均窗口大小，默认 50-cf CONFIDENCE：置信区间可信度，默认 0.95-eg {matplotlib,plotext,plotly,gnuplot}：指定绘图引擎，默认 matplotlib-cmap COLORMAP：指定 colormap--colorbar_location {None,left,top,bottom,right}：colorbar 位置（仅 matplotlib）--legend_location {inside,outside}：图例位置--legend_ncol LEGEND_NCOL：图例列数，默认 1--alpha ALPHA：透明度-m {withoutScatter,pcolormesh,3d,contour,AllAtoms,pdf,cdf}：模式选择-al ADDITIONAL_LIST [ADDITIONAL_LIST ...]：附加参数-ip INTERPOLATION：插值方法-ipf INTERPOLATION_FOLD：插值倍数，默认 10-csv CSV：将数据导出为 csv 文件查看帮助：使用 dit <command> -h 查看每个命令的详细帮助信息
绘图引擎选择：
列和行索引：DIT 中列和行的计数都是从 0 开始的
数据范围：-b 声明的起始行被包括在计算数据中，-e 声明的行则不被包括
Latex 支持：标签和标题支持简单的 Latex 语法，如 -l "$nm^2$" "$\Delta G_{energy}$"
插值使用：对 Continuous 类型的 xpm 图片进行插值时，需要用户自己保证出图的物理意义
xpm 切割：可以使用 -xmin、-xmax、-ymin、-ymax 对 xpm 图片进行切割
自定义样式：可以将自定义的 mplstyle 文件放置在当前工作目录，DIT 会自动加载并应用
如何不显示 legend？：将 -l 参数设置为空字符串，如 -l "" "" ""
如何选择多列数据？：使用逗号分隔，如 -c 1,2,3
如何选择一个范围的列？：使用短横，如 -c 1-7（不包括第 7 列）
如何组合多个文件的数据？：使用 xvg_combine 命令，通过 -c 参数分别指定每个文件的列
如何计算滑动平均？：添加 -smv 参数，可通过 -ws 调整窗口大小，-cf 调整置信度
如何导出数据？：使用 -csv 参数将数据导出为 csv 文件