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【2h】

wFReDoW: A Cloud-Based Web Environment to Handle Molecular Docking Simulations of a Fully Flexible Receptor Model

机译：wFReDoW：基于云的Web环境，用于处理完全灵活的受体模型的分子对接模拟

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摘要

Molecular docking simulations of fully flexible protein receptor (FFR) models are coming of age. In our studies, an FFR model is represented by a series of different conformations derived from a molecular dynamic simulation trajectory of the receptor. For each conformation in the FFR model, a docking simulation is executed and analyzed. An important challenge is to perform virtual screening of millions of ligands using an FFR model in a sequential mode since it can become computationally very demanding. In this paper, we propose a cloud-based web environment, called web Flexible Receptor Docking Workflow (wFReDoW), which reduces the CPU time in the molecular docking simulations of FFR models to small molecules. It is based on the new workflow data pattern called self-adaptive multiple instances (P-SaMIs) and on a middleware built on Amazon EC2 instances. P-SaMI reduces the number of molecular docking simulations while the middleware speeds up the docking experiments using a High Performance Computing (HPC) environment on the cloud. The experimental results show a reduction in the total elapsed time of docking experiments and the quality of the new reduced receptor models produced by discarding the nonpromising conformations from an FFR model ruled by the P-SaMI data pattern.
机译：完全柔性蛋白受体（FFR）模型的分子对接模拟已经成熟。在我们的研究中，FFR模型由一系列不同的构象表示，这些构象源自受体的分子动力学模拟轨迹。对于FFR模型中的每个构象，都将执行并分析对接仿真。一个重要的挑战是使用FFR模型以顺序模式对数百万个配体进行虚拟筛选，因为它对计算的要求很高。在本文中，我们提出了一个基于云的Web环境，称为Web灵活受体对接工作流（wFReDoW），它可以将FFR模型的分子对接模拟中的CPU时间减少到小分子。它基于称为自适应多个实例（P-SaMI）的新工作流程数据模式以及基于Amazon EC2实例构建的中间件。 P-SaMI减少了分子对接模拟的次数，而中间件使用云上的高性能计算（HPC）环境加快了对接实验的速度。实验结果表明，通过从P-SaMI数据模式确定的FFR模型中丢弃无希望的构象，可以减少对接实验的总时间，并减少新的还原受体模型的质量。

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