Toward Fast and Accurate Binding Affinity Prediction with pmemdGTI: An Efficient Implementation of GPU-Accelerated Thermodynamic Integration.
Toward Fast and Accurate Binding Affinity Prediction with pmemdGTI: An Efficient Implementation of GPU-Accelerated Thermodynamic Integration.
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DOI：
10.1021/acs.jctc.7b00102
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发表时间：
2017-07-11
影响因子：
5.5
通讯作者：
York DM
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lee TS;Hu Y;Sherborne B;Guo Z;York DM
我们报告了在gpu上的AMBER 16封装的pmemd模块（pmemdGTI）上实现热力学集成方法。pmemdGTI代码在计算配体-蛋白结合亲和度时，通常比单个CPU内核提供2个数量级以上的加速，没有统计学上显著的数值差异，因此为药物发现应用提供了一个强大的新工具。
We report the implementation of the thermodynamic integration method on the pmemd module of the AMBER 16 package on GPUs (pmemdGTI). The pmemdGTI code typically delivers over 2 orders of magnitude of speed-up relative to a single CPU core for the calculation of ligand–protein binding affinities with no statistically significant numerical differences and thus provides a powerful new tool for drug discovery applications.
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