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摘要
虚拟筛选是在计算机上对化合物分子进行模拟预筛选，找出容易和药物靶标结合的小分子(配体),从而降低实际实验测试次数，提高药物先导化合物的发现效率。常用的分子对接软件可以用于基于结构的虚拟筛选，寻找配体与靶标的最佳的作用模式和结合构象，并通过打分函数来筛选出潜在的配体。现有的对接软件如AutoDock Vina等在分子对接过程中需要耗费大量时间和计算资源，特别是面对大规模分子对接时，过长的筛选时间不能满足应用需求，因此，本文在最高效的QVina2对接软件基础上，提出一种基于GPU的QVina 2并行化方法QVina2-GPU,利用GPU硬件高度并行体系加速分子对接。具体包括增加初始化分子构象数量，以扩展蒙特卡罗的迭代局部搜索中线程的并行规模，增加蒙特卡罗的迭代搜索的广度以减少每次蒙特卡罗迭代搜索深度，并利用Wolfe-Powell准则改进局部搜索算法，提高了对接精度，进一步减少蒙特卡罗迭代搜索深度，最后，在NVIDIA Geforce RTX 3090平台上在公开的配体数据库上验证了QVina2-GPU的性能，实验表明在保证分子对接精度的基础上，我们提出的QVina2-GPU对Qvina2的平均加速比达到5.18倍，最大加速比达到12.28倍。
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