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您的位置:UltraLAB图形工作站方案网站 > 化学&生物 > 药物筛选/分子对接 > 药物筛选计算分析与工作站硬件配置推荐

药物筛选计算分析与工作站硬件配置推荐

时间:2023-11-10 23:32:27   来源:UltraLAB图形工作站方案网站   人气:18095 作者:管理员

药物筛选是一个多阶段的过程,涉及多个计算环节,每个环节的计算方式不尽相同。以下是药物筛选中的一些主要计算环节及计算特点:


1) 虚拟筛选:虚拟筛选是通过计算或模拟评估候选药物分子与生物分子(如蛋白质)的亲和性和亲和力的过程。通常,虚拟筛选中的计算是基于CPU的,可以使用单核或多核进行计算。有些虚拟筛选软件工具支持GPU加速,以提高速度。

2) 分子对接:分子对接模拟了药物分子与生物分子之间的相互作用,以预测它们如何结合在一起。分子对接通常是计算密集型的任务,一些软件工具支持多核CPU和GPU加速。

3) 药物ADME/Tox属性预测:这一环节用于预测候选药物分子的吸收、分布、代谢、排泄和毒性(ADME/Tox)属性。这些计算通常在CPU上执行。

4) 构建药物库:在药物筛选项目中,可以构建包含大量候选药物分子的药物库。这包括计算库中每个分子的性质和结构。这些计算通常在CPU上执行。

5) 分子动力学模拟:分子动力学模拟可用于研究药物分子与生物分子的相互作用动力学。这些模拟通常在多核CPU或支持GPU加速的环境中进行,以提高模拟速度。

 

药物筛选的不同环节可能涉及不同类型的计算,通常涉及大规模虚拟筛选和分子对接。计算加速通常取决于所使用的软件工具和方法,而GPU通常用于加速某些计算密集的任务,如分子对接和分子动力学模拟。

 

药物筛选中常用的算法包括:

§   分子对接:计算化合物与靶标生物分子的相互作用能,以预测化合物的药理活性。

§   量子化学:计算化合物的电子结构和能量,以预测化合物的物理化学性质和药理活性。

§   机器学习:利用机器学习算法,从大量数据中学习化合物的药理活性规律,以提高化合物筛选的效率。

 

药物筛选是一个重要的新药研发环节,可以有效缩短新药研发周期。随着计算机技术和人工智能技术的发展,药物筛选的方法和工具也在不断改进,新药研发的效率也得到了提高。

 

常用软件:

-    Schrödinger Suite:提供多种虚拟筛选工具,包括Maestro、Glide和Prime等。

-   OpenEye Scientific Software:提供一系列药物设计和虚拟筛选工具,如FRED和ROCS。

-  MOE (Molecular Operating Environment):提供蛋白质对接、QSAR分析和可视化工具。

-   AutoDock:用于分子对接的开源软件。

-   RDKit:用于药物设计和化学信息学的开源工具包。

 

以下是药物筛选各算法和软件的具体介绍:

 

分子对接

分子对接是药物筛选中最重要的算法之一,用于计算化合物与靶标生物分子的相互作用能。分子对接算法通常需要进行大量的计算,因此对计算资源的需求较高。

常用的分子对接软件包括:

§   AutoDock:AutoDock 是用于分子对接的开源软件,具有良好的性能和可扩展性。

§   GOLD:GOLD 是用于分子对接的商业软件,具有强大的功能和灵活性。

§   FlexX:FlexX 是用于分子对接的商业软件,具有高效的计算速度。

 

量子化学

量子化学用于计算化合物的电子结构和能量,以预测化合物的物理化学性质和药理活性。量子化学计算涉及大量的矩阵运算,因此对计算资源的需求也较高。

 

常用的量子化学软件包括:

§   Gaussian:Gaussian 是用于量子化学的商业软件,具有强大的功能和灵活性。

§   GAMESS:GAMESS 是用于量子化学的开源软件,具有良好的性能和可扩展性。

§   MOLPRO:MOLPRO 是用于量子化学的商业软件,具有高效的计算速度。

 

机器学习

机器学习用于从大量数据中学习化合物的药理活性规律,以提高化合物筛选的效率。机器学习算法的计算量通常较小,因此对计算资源的需求较低。

常用的机器学习药物筛选软件包括:

§   MolEval:MolEval 是用于机器学习药物筛选的开源软件。

§   ChemScore:ChemScore 是用于机器学习药物筛选的商业软件。

AutoQSAR:AutoQSAR 是用于机器学习药物筛选的商业软件。

 

对内存容量、硬盘容量、硬盘读写速度的要求如下:

§   内存容量:化合物活性预测和化合物筛选对内存容量的需求较高,通常需要数十 GB 到数百 GB 的内存。

§   硬盘容量:药物筛选需要存储大量的化合物库、靶标模型等数据,因此对硬盘容量的需求较高,通常需要数 TB 到数 PB 的硬盘容量。

§   硬盘读写速度:化合物活性预测和化合物筛选需要频繁读写硬盘,因此对硬盘读写速度的要求较高。

 

药物筛选的计算需求较高,需要采用高性能计算技术来满足,具体的软件和算法选择取决于研究需求和数据可用性,以及筛选任务的复杂性。药物筛选通常涉及大量计算,因此高性能计算和优化的硬件配置对于加快筛选流程非常重要。

 

 

2023年生物信息分析平台工作站/集群硬件配置推荐

https://www.xasun.com/news/html/?2659.html

 

 

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