并行搜索优化：RosettaLigand的pose共享蛋白质-配体构象算法

"本文主要介绍了基于pose共享的蛋白质-配体构象并行搜索算法的改进，该算法针对RosettaLigand原有的对接方法进行了优化，以提高分子对接的性能和效率。" 蛋白质-配体对接是药物设计中的关键步骤，涉及到预测小分子（配体）如何与大分子（蛋白质）结合，形成稳定的复合物结构。RosettaLigand是一种广泛应用的对接软件，它通过多次启动的对接协议来探索构象空间。然而，原始版本的RosettaLigand在并行运行时，各个实例之间并不共享采样信息，这使得并行计算仅能加速对接过程，但不能实质性地提升结果的准确性。 本文提出的改进策略是在并行的对接实例间共享采样信息，即pose共享，使各个实例能够协同优化采样进程。这种创新方法利用了并行计算的优势，增强了算法在寻找接近天然构象的能力，从而提高了对接的性能。通过对包含11个目标的测试集进行实验，结果显示，共享采样信息显著提升了近天然构象在候选结构集合中的比例，同时降低了整体结构集合的平均能量，这意味着找到的构象更稳定且更接近实际生物活性状态。 分子对接通常涉及复杂的构象搜索，包括旋转自由度的选择、能量评估和构象的筛选。在并行环境中，通过pose共享，可以减少重复的构象生成，提高搜索效率，尤其是在处理大规模的蛋白质-配体系统时，这一改进尤为重要。此外，这种方法还有可能减少假阳性和假阴性的对接结果，为药物发现提供更为可靠的预测。 RosettaLigand的优化对于生物信息学领域的研究具有重要意义，特别是在药物发现、蛋白质结构预测和分子模拟等方面。通过改善并行搜索策略，研究人员能够更快地获得高质量的蛋白质-配体复合物模型，这对于理解蛋白质的功能、设计新药以及揭示药物作用机制都具有深远的影响。 本文提出的基于pose共享的蛋白质-配体构象并行搜索算法是对现有分子对接方法的重要改进，它不仅提高了计算速度，还提升了结果的精确性，为生物信息学和药物设计领域提供了新的工具和技术支持。