本发明涉及计算机辅助药物设计，特别涉及一种生殖类药物筛选计算方法及系统。
背景技术：
1、药物筛选指的是采用适当的方法，对可能作为药物使用的化药或者中草药进行生物活性、药理作用及药用价值的评估过程。药物筛选是生化水平和细胞水平的筛选。随着计算机技术的更新以及大数据技术的发展，应用虚拟筛选策略进行药物筛选逐渐成为主流。虚拟筛选，即在进行生物活性筛选之前，利用计算机上的分子对接软件模拟目标靶点与候选药物之间的相互作用，计算两者之间的亲和力大小，以降低实际筛选化合物数目，同时提高先导化合物发现效率。分子对接是一种计算方法，试图预测配体与蛋白质结合的最可能的位置，方向和构象，以不同方式预测配体与蛋白质的结合自由能，就是找到配体与受体在其活性区域相结合时能量最低的构象从而达到从几十到上百万个分子中，发现具有药性的先导化合物的目的。
2、计算机药物筛选一般是针对选定的靶标，使用高性能计算机，从庞大的分子库中筛选出具有药理活性的化合物。然而，进行虚拟筛选不仅要搜索化合物小分子库，而且要对库中的小分子进行分子筛选，需要耗费巨大的计算机时间。而现有技术中比较好的分子对接软件一般需要1分钟左右完成一个分子的对接，普通计算环境难以在可以接受的时间内得到满意的结果，从而导致传统的药物筛选遇到瓶颈，从而影响计算机虚拟筛选的效率。
3、针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本发明实施例提供了一种生殖类药物筛选计算方法及系统，以解决现有技术中的上述技术的问题。
2、为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键／重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
3、根据本发明实施例的第一方面，提供了一种生殖类药物筛选计算方法。
4、在一个实施例中，所述生殖类药物筛选计算方法，包括：
5、基于药物筛选需求，构建统一的生殖类靶点蛋白质受体库、药物配体库及分子对接任务总线平台；
6、根据受体文件及配体文件参数，利用分子对接任务总线平台自动匹配参数，生成预设数量的分子对接任务；
7、同步任务信息及分子对接文件，基于分子对接计算机，执行分子对接文件预处理、分子对接任务计算、结果文件可视化及任务统计分析。
8、在一个实施例中，构建统一的生殖类靶点蛋白质受体库包括：
9、基于蛋白质结构数据库及蛋白质结构数据源，获取生殖类靶点蛋白质的结构数据；
10、对获取的生殖类靶点蛋白质的结构数据进行格式化及清理处理，并提取口袋区坐标信息；
11、基于蛋白质结构数据库的标准格式，对处理后的蛋白质数据进行存储及备份，并定期检查更新受体库。
12、在一个实施例中，构建统一的药物配体库包括：
13、获取生殖类相关化学药物的化学式信息、基本信息、中草药信息及对应中草药化学药物的组成信息，并进行数据清洗及归一化处理；
14、基于分子指纹和药效团计算工具，为每个药物分子生成分子指纹图谱和药效团模型；
15、将归一化后的药物分子信息及分子指纹和药效团信息，存储至药物配体库中，并定期对药物配体库进行更新和维护。
16、在一个实施例中，所述分子对接任务总线平台包括：
17、任务存储数据库，用于存储所有分子对接任务及其对应的参数信息；
18、任务调度器，用于接收新的分子对接任务请求，并根据当前计算资源的负载情况，将任务分配给各台分子对接计算机；
19、消息队列，用于在分布式计算环境中同步任务信息及分子对接文件；
20、任务监控与报告模块，用于实时监控分子对接任务的执行情况，并生成详细报告。
21、在一个实施例中，所述分子对接任务的种类包括刚性分子对接、柔性分子对接、多分子对接、大分子对接、分子结构预测及分子动力学预测。
22、在一个实施例中，所述分子对接文件预处理包括：
23、将分子对接的输入文件转换为对接软件所能识别的格式，并对配体分子进行结构优化，去除不稳定的构象；
24、基于蛋白质结构数据库文件中的口袋区坐标信息，设定对接区域及对接任务参数，其中，对接区域包括网格盒子大小及对接中心点，对接任务参数包括对接精度及采样算法。
25、在一个实施例中，结果文件可视化包括：
26、解析对接软件输出的结果文件，提取包含结合能量和结合构象的关键数据；
27、基于网页三维可视化软件，加载解析后的数据，生成并展示分子对接的三维结构图，其中，分子对接的三维结构图包括受体、配体以及它们之间的相互作用；
28、根据结合能量及氢键盐桥数量数据进行初步筛选，标注出潜在药物候选分子，并将可视化结果和数据分析结果整理成报告。
29、在一个实施例中，任务统计分析包括：
30、汇总所有对接任务的结果数据，并形成完整的数据库；
31、对结合能量的结合能分布、极值及平均值进行分析，找出能量最低、结合最稳定的分子；
32、分析分子对接过程中形成的氢键和盐桥的数量及强度，并针对同一受体分析多个配体的结合模式和构象；
33、综合能量分析、氢键盐桥分析及多配体统计的结果，筛选出最优的药物候选分子，并给出评估报告和建议。
34、在一个实施例中，分子对接文件预处理、结果文件可视化及任务统计分析由cpu服务器执行；分子对接任务计算由gpu服务器执行。
35、根据本发明实施例的第二方面，提供了一种生殖类药物筛选计算系统。
36、在一个实施例中，所述生殖类药物筛选计算系统，包括：
37、数据库构建模块，用于基于药物筛选需求，构建统一的生殖类靶点蛋白质受体库、药物配体库及分子对接任务总线平台；
38、分子对接任务生成模块，用于根据受体文件及配体文件参数，利用分子对接任务总线平台自动匹配参数，生成预设数量的分子对接任务；
39、药物筛选计算模块，用于同步任务信息及分子对接文件，基于分子对接计算机，执行分子对接文件预处理、分子对接任务计算、结果文件可视化及任务统计分析。
40、根据本发明实施例的第三方面，提供了一种计算机设备。
41、在一些实施例中，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
42、根据本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质。
43、在一个实施例中，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
44、本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
45、本发明采用统一的生殖类靶点蛋白质受体库与建立统一的药物配体库，结合计算机分布式计算优势与计算机药物设计和生物信息学方法相结合在生殖类药物领域应用上进行数据处理，从而可以在已有的生物信息学方法之上，结合分布式计算机学的方法，提升生殖类药物领域的范围的药物虚拟筛选的效果和效率。
46、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
1.一种生殖类药物筛选计算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的生殖类药物筛选计算方法，其特征在于，构建统一的生殖类靶点蛋白质受体库包括：
3.根据权利要求1所述的生殖类药物筛选计算方法，其特征在于，构建统一的药物配体库包括：
4.根据权利要求1所述的生殖类药物筛选计算方法，其特征在于，所述分子对接任务总线平台包括：
5.根据权利要求1所述的生殖类药物筛选计算方法，其特征在于，所述分子对接任务的种类包括刚性分子对接、柔性分子对接、多分子对接、大分子对接、分子结构预测及分子动力学预测。
6.根据权利要求1所述的生殖类药物筛选计算方法，其特征在于，所述分子对接文件预处理包括：
7.根据权利要求1所述的生殖类药物筛选计算方法，其特征在于，结果文件可视化包括：
8.根据权利要求1所述的生殖类药物筛选计算方法，其特征在于，任务统计分析包括：
9.根据权利要求1所述的生殖类药物筛选计算方法，其特征在于，分子对接文件预处理、结果文件可视化及任务统计分析由cpu服务器执行；分子对接任务计算由gpu服务器执行。
10.一种生殖类药物筛选计算系统，其特征在于，包括：
