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使用python、GPU和边界元素的生物分子静电解算器,可以处理填充溶剂的腔体和斯特恩层。 (英语) Zbl 1360.78047号

摘要:将连续体理论应用于生物分子静电学,可以得到由泊松-玻尔兹曼方程控制的隐式固体模型。依赖边界积分表示的解算器通常不考虑溶剂填充腔或离子排斥(Stern)层等特征,因为处理多个边界曲面会增加难度。这阻碍了与基于体积的方法进行有意义的比较,并且包含这些特征对准确性的影响仍然未知。这项工作提出了一个名为PyGBe的解算器,该解算器使用边界元素公式,可以处理多个交互曲面。利用著名的apbsfinite差分程序进行比较,研究了溶剂填充空腔和Stern层对计算蛋白质溶剂化能和结合能准确性的影响。结果表明,如果应用所需的精度允许溶剂化能误差大于约2%,则可以使用更简单的单表面模型。在计算结合能时,对多面模型的需求与问题有关,当配体和受体的大小相当时,这一需求变得更加关键。与apbssolver相比,当精度要求较高时,边界元求解器的速度更快。当运行在一个gpu卡(nvidiaTesla C2075)上时,与运行在六个Intel Xeon cpu核上的apb相比,PyGBe代码的交叉点的错误率约为1-2%。PyGBe使用树码实现边界元方法的算法加速,并使用gpu通过PyCuda从用户可见的代码(全部是Python)实现硬件加速。该代码在麻省理工学院的许可下是开源的。

MSC公司:

78M15型 边界元法在光学和电磁理论问题中的应用
78A70型 光学和电磁理论的生物学应用
78A30型 静电和磁力静力学
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