典型エラー別レシピ¶
症状は分かるが、どのコマンドページから見ればよいか迷うときの入口です。 詳細は トラブルシューティング を並行して参照してください。
クイックルーティング¶
症状 |
まず確認 |
次に読む |
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元素カラム欠損 / 抽出が中断 |
元の PDB に対して |
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“Charge is required” エラー |
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実行後にエネルギー/状態がおかしい |
CLI 規約の電荷/多重度ポリシーを再確認 |
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AmberTools の利用可能性を先に修正 |
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ネイティブ拡張( |
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DMF モードの import エラー( |
アクティブ環境に |
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TSOPT/IRC が収束しない |
ステップを控えめに、サイクル数を増やし、まず TS の品質を検証 |
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CUDA/GPU ランタイム不整合 |
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プロット出力の失敗 |
Plotly エクスポート用の Chrome ランタイムをインストール |
レシピ 1: MEP 前に抽出で止まる¶
兆候:
元素情報不足、原子数不一致、ポケット抽出結果が空に近い。
最初の確認:
入力構造が同じ前処理フローで作られ、原子順が揃っているか。
extract/all前に元素カラムが埋まっているか。典型的な修正手順:
元素修復 -> 抽出再実行 -> ポケットサイズ/残基選択を再確認。
レシピ 2: 電荷/スピンの解決で止まる¶
兆候:
特に非
.gjf入力で総電荷未解決エラーが出る。最初の確認:
対象状態に対して総電荷・多重度が妥当か。
--ligand-chargeの残基キーが入力構造と一致しているか。結果が物理的に不自然な場合は CLI Conventions の解決ルールを再確認。
典型的な修正手順:
重要な実行では
-q/-mを明示し、scan/path/tsopt を再試行。
レシピ 3: ビルド・環境依存で止まる¶
兆候:
mm-parm必須ツール不在、hessian_ffimport 失敗、CUDA 不整合。最初の確認:
実行環境に必要実行ファイル・拡張モジュールが存在するか。
GPU 可視性と PyTorch CUDA 互換性に問題がないか。
典型的な修正手順:
先にツールチェイン/ビルドを修復し、
--dry-runで再確認後に本実行。
レシピ 4: 収束・後処理で止まる¶
兆候:
TSOPT が停滞、IRC が不安定、MEP 精密化が途中停止。
最初の確認:
TS 候補が支配的な虚振動数モード 1 本を持つか。
最適化条件(閾値、ステップ、サイクル上限)が攻め過ぎていないか。
典型的な修正手順:
小規模ケースで条件を詰め、安定化後に本番条件へ戻す。