在近几年的分子动力学模拟研究中，结合GPU、新的力场（ff12SB）、新的隐性水模型（GB-Neck2）实现蛋白质的折叠模拟研究取得了重大进展。GPU源于加速图形操作的特殊硬件，在某些特定的方面它具有不同于通用计算的计算能力。NVidia推出的CUDA程序使GPU能发挥远超过CPU的计算能力，CUDA是计算统一设备架构，也就是一个并行计算平台和可程序化模型。现在许多重要的算法已经可以使用GPU计算，其计算性能比CPU高出1-2个数量级。计算研究生物分子的分子动力学模拟需要很大的计算量,在GPU中实现分子动力学模拟计算是最佳选择。新的力场（ff12SB）已经能够合理精确地描述原子间的相互作用。隐性水溶剂框架是用连续的替代离散的溶剂分子的方法，用溶剂化自由能来描述溶剂效应，虽然这种框架对真实的溶剂做出一些基本的近似，但是现在发展的隐性水溶剂模型已经能够很好地描述溶剂效应。例如广义玻恩（GB）模型，它是隐性水溶剂框架之一，GB模型近似是基于泊松-玻尔兹曼模型（PB）为物理基础推导而来。相比于显性水表示的溶剂效应，这种模型提供了一些非常明显的优势：包括非常低的计算量；更快的构象变换；有效地估算构象系综的相对自由能。结合这些优势使得隐性水溶剂在实际的生物大分子的模拟研究中是一种非常诱人的替代方法。　　在以前的研究中，α螺旋结构的折叠模拟比β片层结构更容易，这是因为α结构的折叠时间短且在纳秒范围就能完成折叠，而β结构所需要的折叠时间要更长，它折叠完成时间是微秒范围。在本论文中，用新设计的原子级模拟的技术路线来进行含有α，β结构蛋白质的折叠模拟，并得到了折叠态结构。　　全文主要包括四个部分。第一部分主要介绍了蛋白质折叠的基本过程和特性，并叙述了在蛋白质的折叠模拟研究过程中使用的折叠模型；第二部分主要是对分子动力学模拟理论、生物分子的势能函数、溶剂模型、构象分析的基本理论进行阐述，并详细介绍了隐性水模型的发展过程；第三部分主要是介绍蛋白质微秒级折叠过程的快速模拟研究；第四部分是对整篇论文的总结和对发展情景的展望。　　其中，第三部分是我在研究生期间做的主要工作内容。使用ff12SB力场和广义玻恩（GB-Neck2）隐性水模型在GTX670 GPU上对四个蛋白质CLN025(2ZEI)，MHA6(2I9M)，Trp-Cage(1L2Y)，Villin(3TRW)的微秒级折叠过程进行了分子动力学模拟。模拟的结果显示我们的方法可以在合理的时间内完成蛋白质的完整折叠，且模拟中得到的折叠态结构相对于晶体结构的均方根偏差（RMSD）值不超过2A：CLN025的折叠时间为5.94μs，相对于其晶体结构的均方根偏差为0.897A；MHA6的折叠时间和相对于其晶体结构的均方根偏差为0.191μs和1.142A；Villin的折叠时间和相对于其晶体结构的均方根偏差为4.23μs和1.37A；Trp-Cage的折叠时间和相对于其晶体结构的均方根偏差为2.48μs和0.63A。结果表明蛋白质折叠模拟已经能够通过GPU计算在桌面计算机上实现。