為了研究蛋白質(zhì)構象的搜索和中藥藥物小分子的篩選。利用增強采樣方法和馬爾科夫態(tài)模型搜索蛋白質(zhì)結構域的變化,獲得整個蛋白質(zhì)構象轉變的動力學過程,并對所獲得的構象進行聚類遴選出潛在的藥物靶點結合位置。然后采用深度學習方法,建立蛋白質(zhì)-配體復合物的結構與結合自由能的關系,利用已有的數(shù)據(jù)庫訓練深度學習多層神經(jīng)網(wǎng)絡,從大量數(shù)據(jù)中篩選出有效的中藥分子結構。
通過AI云的GPU加速分子動力學模擬了在結合配體分子后的結構域變化,再使用超算云系統(tǒng)自帶的Gromacs軟件,將計算量達到微秒的模擬時間尺度。