Amber跑高斯加速的LiGaMD

想请教一个用Amber做 LiGaMD (Ligand Gaussian Accelerated MD) 的问题，我看到网页教程 (http://miaolab.org/GaMD/manual.html) 上说分为5个阶段（如图所示），其中第二阶段 (蓝色的conventional MD stage) 是收集势能的，而最后一阶段GaMD production stage的boost parameters是不更新的，我按照图2的教程 (http://miaolab.org/GaMD/tutorial.html) 分为了 job1 和 job2 提交运行，job1为 conventional MD 和 GaMD equilibration，job2为 LiGaMD production simulation, 其中我跑了12ns conventional MD, 100ns GaMD (igamd=3) 和 600ns LiGaMD production runs (igamd=11) ，每 1ps 保存一帧结构，共600000个LiGaMD结构，请问这样设置是对的吗？运行的结果发现 job1阶段生成的 gamd.log 文件中，Boost-Energy-Potential 等数值都是正常的（如图），因为跑了10 ns，所以共100000个数值，而 job2 生成的 gamd.log文件中，Boost-Energy-Potential 和 Boost-Energy-Dihedral都是 0.00（如图），我不知道这是正常的吗？还有就是在后期做 2D PMF图分析的时候 (http://miaolab.org/PyReweighting/) 需要 gamd.log中的数值生成weights.dat文件，请问这里的 gamd.log 文件是用 job1生成的 gamd.log 文件吗（因为job2生成的都是0 ？)，但是还需要从MD中选取关键反应坐标，提取其随每一帧的变化数值，我想问一下，这里用到的轨迹文件是我做的 600ns的 LiGaMD (production stage) 的600000个结构吗，还是前面的轨迹呢？但 reweighting的一步又同时需要weights.dat和提取的坐标文件，这两者的数值如果分别取自 job1和 job2，数量不同，是不是这样做不对？请各位指教，谢谢！