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2-3年计算机辅助药物设计
进程规模对加速比的影响 方案5最佳 方案4与方案2受通信量影响,加速比随进程数增加变化不大 进程规模对并行效率的影响 方案4并行效率较方案2更低 方案1、2、4性能达到瓶颈 方案3、5仍可提高并行效率 正确性测试表明并行方案功能可靠 负载特征测试表明并行方案在不同输入参数时都有比较好的并性效率 有效提升了Autodock的计算速度,将为计算机辅助药物设计提供可靠的高通量筛选工具。 谢谢! 寻找暗物质 * 从20世纪90年代开始,随着计算机科学的发展,药物设计进入了一个新的阶段,即合理的药物设计阶段。 所谓合理的药物设计,是依据生物和化学等基础研究中所揭示的潜在的药物设计靶点,参考其他药物或天然产物底物的化学结构特征设计出合理的药物分子,以发现选择性作用于某种靶点的新药。 合理药物设计取得重大突破的重要原因之一就是计算机辅助药物设计方法(Computer-Aided Drug Discovery, CADD)的发展。CADD极大的提高了药物开发的效率,也为人们攻克一些顽症提供了崭新的思路和成功的希望。我们国家科技部颁布的“十五”、“十一五”863计划和2006-2020中长期科研规划都把药物开发和分子设计列入其中 * CADD大体可以分为两类,即基于配体的药物设计方法和基于受体的药物设计方法 (1)基于配体的药物设计方法。这一类设计方法主要是针对未知受体结构的药物分子,主要包括定量构效关系方法和药效团模型方法。 (2)基于受体结构的药物设计方法。它的思路就是通过研究受体结构的特征以及受体和药物分子之间的相互作用方式来进行药物设计。分子对接可以考察受体和药物分子的相互作用,是基于受体结构药物设计中的重要方法 丙型肝炎病毒总基因最活跃区域(高变区) * 都是围绕适应度函数进行设计分析 * 都是围绕适应度函数进行设计分析 * * * * * * * * * * * 报告人: 王立 研究背景 设计与实现 实验结果与分析 结论 药物直接关系到人类的生命健康和生活质量 传统的药物研发 研发周期:约12年 研发成本:4-9亿美元 传统的新药研发是一种“费时费力”的高科技产业。 3-4年 先导化合物发现及优化 随机筛选 候选化合物 临床前实验 临床实验 市场 2-3年 2-3年 2-3年 20世纪90年代,合理的药物设计阶段 计算机辅助药物设计方法(Computer-Aided Drug Discovery, CADD) 的发展 国家科技部颁布的“十五”、“十一五”863计划和2006-2020中长期科研规划都把药物开发和分子设计列入其中 3-4年 先导化合物发现及优化 随机筛选 候选化合物 临床前实验 临床实验 市场 2-3年 2-3年 2-3年 2-3年 计算机辅助药物设计 计算机辅助药物设计方法(Computer-Aided Drug Discovery, CADD) 基于配体的药物设计方法 基于受体结构的药物设计方法 (分子对接) 分子对接程序Autodock 美国Scripps研究所 模拟退火算法或遗传算法 寻找受体和配体分子最佳的结合位置,用半经验的自由能计算方法来评价受体和配体分子之间的匹配情况 辅助设计中小分子筛选计算量巨大,对一个拥有200万个小分子的化合物库筛选的计算复杂度:O(2×106×(n7+m)); 采用并行计算技术应用于分子对接中,可以有效地降低计算时间,提高药物分子筛选的效率。 拉马克遗传算法LGA:结合遗传算法和局部有哪些信誉好的足球投注网站(local search) 遗传算法用于全局有哪些信誉好的足球投注网站 局部有哪些信誉好的足球投注网站用于单个个体的能量优化。局部有哪些信誉好的足球投注网站方法是自适应的,它可以根据当前的能量调节步长大小。 优点:大的有哪些信誉好的足球投注网站空间和强有力的能量寻优能力。这使得该方法在预测配体与蛋白质分子结合模式时具有较高的成功率。 拉马克遗传算法并行化分析 个体适应度评价内部的并行性; 种群中每个个体适应度评价的并行性; 算法基本操作内部的并行性; 基于种群分组的并行性 并行拉马克遗传算法的实现 消息传递接口(Message Passing Interface,MPI),目前广泛使用的并行编程工具。 域分解思想,SPMD组织形式 SPMD是实现并行的技术,指同一程序复制到各个处理器上,而不同的数据分布在不同的处理器上。这样,在系统中各处理器均运行相同的程序,对不同的数据执行操作。 SPMD是最常见的并行编程风格。 SPMD形式的消息传递程序的主要步骤: 数据划分:考虑负载平衡、存储空间的均衡使用以及减少处理器之间的通信; 优化通信:提高计算/通信比,数据的本地使用与合并消息成一个长消息进行传输; 全局操作:将各处理器的局部运算结果组合起来形成整个问题的解,涉及的操作包括全局同步、广播、归约、前缀运算、聚集/散射等。 方案1:对接次数
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