本帖最后由 farfarcheng 于 2023-7-4 11:30 编辑
分子对接与 Uni-Dock
分子对接(Docking)方法在药物早期设计阶段的虚拟筛选中具有重要应用,但是随着化学分子库的急速增长,传统的分子对接已经难以在合理成本下处理千万级、亿级数据库的虚拟筛选工作[1]。2023年6月13日,Uni-Dock: GPU-Accelerated Docking Enables Ultralarge Virtual Screening [2]作为封面文章在 Journal of Chemical Theory and Computation 上发布。
Uni-Dock
通过充分利用 GPU 并行计算性能和显存空间,结合细致的流程设计调优,在保持计算精度的前提下,在NVIDIA V100 GPU上实现了对比 AutoDock Vina 单核计算超 1600 倍的加速比率,是其他 GPU 加速的分子对接引擎的 10 倍以上,以 0.1s/ligand 的分子对接效率,仅花费不到 12 小时就能完成超 3820 万分子数据库的虚拟筛选工作。更多研究细节,可查看 JCTC封面文章|深势科技Uni-Dock:支持极大规模数据库虚拟筛选的高性能对接引擎。
针对使用者需求,Uni-Dock 提供了多种便捷使用方式,在遵循使用协议的前提下,学术用户可以从深势科技 GitHub 仓库(https://github.com/dptech-corp/Uni-Dock)免费获取 Uni-Dock 的最新发行版,使用极致加速的 Uni-Dock 高效推进科研进程。在本期中,我们将向大家介绍另外两种更加便捷的使用方式:Notebook 与 Uni-Dock APP。
Notebook 上手实践
我们带来了专为初学者设计的 Uni-Dock 上手 Notebook案例。跟随其中,一步一步地使用 Uni-Dock 完成从批量提交筛选任务到结果回收分析的一系列工作,从虚拟筛选任务开始逐步掌握这一强大的高性能计算工具。
Uni-Dock APP
简单四个步骤提交任务,快速完成虚拟筛选并返回结果: IO Options:配置输入文件 Job Options:设置变量 System Options:配置系统级参数 Review:所有配置参数的摘要
Uni-Dock APP 在线界面
感兴趣的童鞋可以查看原文并加入Uni-Dock 交流群:https://mp.weixin.qq.com/s/DAdjKEmtNZZpzyN_1Wl2QQ
参考文献:
[1] Lyu, J., Wang, S., Balius, T.E., Singh, I., Levit, A., Moroz, Y.S., O’Meara, M.J., Che, T., Algaa, E., Tolmachova, K. and Tolmachev, A.A., 2019. Ultra-large library docking for discovering new chemotypes. Nature, 566(7743), pp.224-229.
[2] Yu, Y., Cai, C., Wang, J., Bo, Z., Zhu, Z., & Zheng, H. (2023). Uni-Dock: GPU-Accelerated Docking Enables Ultralarge Virtual Screening. Journal of Chemical Theory and Computation.
|