基于CPU-MIC协同的高通量药物虚拟筛选关键算法并行技术研究

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药物虚拟筛选是采用分子对接技术,针对某一靶标的结构,通过分子模拟的方式在化合物库中寻找与靶标结合较好的小分子,预测小分子的生理活性。当突发性传染病爆发时,能否迅速找出可用于治疗新型急性传染病的候选药物至关重要。目前地球上约有3500万已知结构药物化合物分子,在个人计算机上,完成针对单一蛋白靶标的所有筛选工作需要十几年,即使在天河二号超级计算机上使用目前的高通量方法,依然需要数十天。因此,必须开发出一款超高通量药物虚拟筛选平台,以应对突发性恶性传染病(比如埃博拉、MERS、SARS等)。本课题即是针对
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