[發明專利]基于GPU加速的分子對接方法和裝置

在審

• 申請號: 202210449861.2
• 申請日: 2022-04-26
• 公開（公告）號: CN114783545A
• 公開（公告）日: 2022-07-22
• 發明（設計）人: 吳建盛;朱翔宇;丁季;唐詩迪;胡海峰
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G16C20/50
• 分類號: G16C20/50;G16C20/90;G16C20/70;G16C10/00;G06F9/50
• 代理公司: 南京蘇科專利代理有限責任公司 32102
• 代理人: 姚姣陽

1.一種基于GPU加速的分子對接方法，用于將受體和配體庫中的配體進行分子對接，其特征在于，包括如下步驟：

S1、CPU端進行數據準備以及設置OpenCL環境，其中，數據準備包括對接盒子及對接盒子的參數準備，并將準備完成的數據傳輸到GPU端；

S2、所述對接盒子中包括若干個格點，GPU端的內核函數一用于計算所述格點和所述受體中的原子之間的相互作用力，并生成網格緩存表；

S3、CPU端生成配體的多個隨機分子構象并傳到GPU端，GPU端的內核函數二利用蒙特卡羅的迭代局部搜索算法優化隨機分子構象并打分，得到多個構象，并將多個構象傳輸至CPU端；

S4、CPU端將S3輸出的多個構象進行優化和排序，得到分子構象；

S5、重復S3和S4，直至所述配體庫中所有配體均完成S3和S4；

S6、使用Δ_vinaRF₂₀對CPU端中的所有分子構象進行打分并排序，保留排名靠前的若干個分子構象，實現藥物的虛擬篩選。

2.根據權利要求1所述的基于GPU加速的分子對接方法，其特征在于，S1中數據準備包括：

S11、讀取文件，包括：

讀取受體文件，所述受體文件的格式為.pdbqt；

讀取對接盒子參數文件，所述對接盒子參數文件包括：

所述受體文件的路徑；

所述配體庫的路徑，所述配體庫包括若干個所述配體；

所述對接盒子的大小，分別為size_x、size_y、size_z；

所述對接盒子的中心位點的三維坐標,分別為center_x、center_y、center_z；

線程數的大小為thread；

S12、所述OpenCL環境的設置，包括：

查詢平臺，使用所述OpenCL中的clGetPaltformIDs()函數獲取可用的OpenCL環境的數量，并初始化一個可用的OpenCL環境；

查詢設備，使用所述OpenCL中的clGetDeviceIDs()函數獲取平臺中設備的數量，并初始化一個可用的設備；

創建上下文，所述上下文中包括內存、程序以及內核對象，使用clCreateContext()函數對初始化后的設備創建上下文，用于設備與程序以及設備與設備之間的通信；

創建命令隊列，使用cl_queue_properties()的屬性值創建命令隊列，所述命令隊列能夠操作所述上下文中的多個對象；

創建程序對象，使用clCreateProgramWithSource()函數對OpenCL環境中的源代碼創建程序對象，使用clBuildProgram()函數為指定的設備創建程序對象；

創建內核對象，使用clCreateKernel()函數創建兩個內核對象；

設置內核參數，使用clSetKernelArg()函數對所述內核對象設置內核參數，便于執行所述內核對象；

執行內核，使用clEnqueueNDRangeKernel()函數調用所述命令隊列，使得所述內核對象在設備進行排隊；

S13、生成分子內能量表，用于計算所述分子構象的分子內能量；

S14、根據隨機數種子生成隨機數查找表。

3.根據權利要求1所述的基于GPU加速的分子對接方法，其特征在于，S2具體包括：

將所述對接盒子劃分成多個格子，所述格點位于所述格子的頂角處，劃分后所述格子的大小為l*m*n，得到所述格點的量化坐標，所述內核函數一中包括與若干個所述格點相對應的若干個線程；

將所述量化坐標轉換為受體中的真實坐標；

以所述格點為中心建立正方體，所述正方體內包含所述受體的原子，假設所述格點處存在原子，計算所述格點處原子與受體原子的相互作用力，將所述相互作用力進行存儲，得到所述網格緩存表，并將所述網格緩存表存放在全局內存中，供所述GPU線程共享。

4.根據權利要求3所述的基于GPU加速的分子對接方法，其特征在于：所述正方體的大小為所述格點與所述配體原子之間的距離小于時，計算所述格點處原子與所述受體原子的相互作用力，所述格點處原子的類型共有17種。