一种面向药物虚拟筛选的多线程协作的GPU加速方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明涉及一种面向药物虚拟筛选的多线程协作的GPU加速方法及实现，该方法通过增加初始随机配体构象的数目来减少蒙特卡罗的迭代局部搜索方法中的搜索步数。利用OpenCL实现CPU和GPU异构并行结构以此达到更高水平的并行和加速能力。该方法还通过构造GPU中全局内存的结构来解决OpenCL中无法实现八叉树的问题。现代药物筛选需要面对海量的化合物数据，在实际分子对接过程中，有可能在对接之前事先不知道靶区，此时要将配体对接到蛋白质靶标的整个表面，找到配体和受体最佳结合模式，这个过程称为盲对接，常用的的对接软件很难满足盲对接的要求。采用本发明的方法，可以在保证在盲对接的情况下，不损失对接精度的同时大幅加快分子对接和虚拟筛选的速度，满足大型化合物数据库分子对接的实际需求。

《一种面向药物虚拟筛选的多线程协作的GPU加速方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022104795286，当前法律状态为已下证，由南京邮电大学提出申请，发明人为胡海峰;黄琴琴;吴建盛，申请日期为2022-05-05，公开（公告）日期为2024-10-29，国际专利分类号（IPC）为 G06F 9/50 (2006.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及一种面向药物虚拟筛选的多线程协作的GPU加速方法及实现，该方法通过增加初始随机配体构象的数目来减少蒙特卡罗的迭代局部搜索方法中的搜索步数。利用OpenCL实现CPU和GPU异构并行结构以此达到更高水平的并行和加速能力。该方法还通过构造GPU中全局内存的结构来解决OpenCL中无法实现八叉树的问题。现代药物筛选需要面对海量的化合物数据，在实际分子对接过程中，有可能在对接之前事先不知道靶区，此时要将配体对接到蛋白质靶标的整个表面，找到配体和受体最佳结合模式，这个过程称为盲对接，常用的的对接软件很难满足盲对接的要求。采用本发明的方法，可以在保证在盲对接的情况下，不损失对接精度的同时大幅加快分子对接和虚拟筛选的速度，满足大型化合物数据库分子对接的实际需求。

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