AutoDock-GPU_Output 是由 AutoDock-GPU 运行生成的示例对接输出日志 (.dlg)，包含结合能、构象聚类及最终配体姿态等信息，作为对接结果解析的参考数据集，可用于学习结果解析和检查环境配置是否正常。

相关论文成果为「Accelerating AutoDock4 with GPUs and Gradient-Based Local Search」，由 Diogo Santos-Martins 等人于 2021 年发布。

AutoDock-GPU 是 AutoDock4.2 的 GPU 加速版本，通过并行化遗传算法搜索提高分子对接速度，相比传统 CPU 运行可获得 10–50 倍的性能提升，常用于药物虚拟筛选和蛋白-配体结合模式预测。

其特点包括：

• 支持 CUDA 、 OpenCL 、 SYCL，适用 NVIDIA / AMD / Intel GPU 及多核 CPU
• 支持 ADADELTA 与 Solis-Wets 等局部搜索方法
• 支持批量虚拟筛选与自动搜索停止策略
• 常用于药物设计研究和超算性能基准测试

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该数据集存放在 examples/output 中：

examples/output/
├── ocladock_cpu_1stp_nrun100.dlg
├── ocladock_cpu_3ce3_nrun100.dlg
├── ocladock_gpu_1stp_nrun100.dlg
└── ocladock_gpu_3ce3_nrun100.dlg

文件命名解释

| 文件名片段 | 含义说明 |
|---|---|
| `cpu` / `gpu` | 运行所使用的硬件设备类型 |
| `1stp` / `3ce3` | 对接所用的测试蛋白-配体体系名称 |
| `nrun100` | 运行的 LGA 对接轮数（如 100 次搜索）|

示例：
ocladock_gpu_1stp_nrun100.dlg
表示使用 GPU 对 1stp 体系进行了 100 次对接搜索。

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内容说明

文件记录 AutoDock-GPU 的完整运行结果，内容包括：

| 内容模块 | 说明 |
|---|---|
| 运行参数与搜索设置 | 遗传算法参数、局部优化算法、变异率等 |
| 结合能与评分 | 包含预测的结合自由能（Binding Energy）|
| 构象聚类分析 | 根据 RMSD 对所有构象进行聚类结果列表 |
| 最优构象坐标 | 最终配体坐标，可用于可视化展示 |

.dlg 是纯文本格式，可直接打开查看。

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使用方式

需求	方法与命令
查看对接能量	直接 less file.dlg 或文本编辑器打开
提取最佳构象（PDBQT）	运行对接时加入 --gbest 1
转换为 PDB 可视化	obabel pose.pdbqt -O pose.pdb
可视化展示配体姿态	使用 PyMOL / Chimera / AutoDockTools