[VIP第1年] 指数:3
场景2：疾病机制研讨除了上述应用，活性化合物库因为具有明确的靶点及效果机制，常被用来进行机制研讨。通过高通量挑选对得到的先导化合物进行靶点及效果机制的聚类分析，可以推测哪些靶点或通路可能参加了疾病调控，通过进一步验证，可以提醒一些新的效果机制或靶点。一次挑选，相当于指明晰后续研讨方向。下面我们通过一篇ClaudiaCapparelli等科学家今年发表在NatureCommunications上的文章为例看一下怎么使用高通量挑选技术进行机制探求的[3]。■研讨背景SOX10是黑色素瘤细胞中异质性表达的一种转录因子，SOX10的缺失会下降细胞增殖，导致侵袭性，并促进对BRAF和/或MEK抑制剂的耐受性。为了解决药物耐受问题，寻觅能诱导SOX10缺点细胞逝世的药物，ClaudiaCapparelli等人对MCE抗化合物库进行挑选。针对新药研发高通量筛选1小时究竟能筛选多少样品？药物筛选解决方案
目前已知氨基酸序列的蛋白质分子约有2.1亿个，但到RCSBPDB上录入的被实验解析的蛋白质三维结构只有18,1295个，不到蛋白质总数的0.1%。究其根本，通过X射线衍射、核磁共振或冷冻电镜等方法获得蛋白质三维结构，哪个不耗时费力、需要很多资金投入？另，计算机猜测蛋白质结构有诸多限制，SWISS-MODEL要求序列同源性>30%，I-TASSER要求序列能穿到现有结构，ROBETTA要求氨基酸序列<200。全国苦“蛋白质三维结构”久矣！直到AlphaFold2横空出世。AlphaFold2横空出世2020年底，AlphaFold2(DeepMind公司开发的AI程序)在CASP14(第14届蛋白质结构猜测竞赛)中将蛋白结构猜测准确性从40分提高到92.4分，完成了原子精度或者接近原子精度的结构猜测，震惊生物界。药物筛选模型构建化合物在高通量筛选中的效果怎么样？
创立挑选渠道多样性网格如上文针对挑选渠道的规划所述，咱们主要考虑了两个方针：方针是比较大化挑选渠道子集的多样性。生物活性空间的多样性是咱们的主要方针。对于化合物，存在大量的描述符和多样性指标，其中有些是部分剩余的。没有简单的方法能够将它们组合为一个一致的指标。因而，咱们做出的挑选是单独运用几个相关度量，以通过聚类为每个度量定义复合类。其他化合物的分类由现有的离散化合物注释产生。一旦将化合物分为生物活性和化学结构类别，多样性挑选过程的目的就是生成较小尺度的子集，确保每个类别的预设较小覆盖率。第二个方针是优化化合物的特异性和主要的理化性质，因为要考虑多种此类特点，因而需要将它们组合成一个多方针得分。这样的打分是每种化合物的单独特点，答应在单独的基础上对化合物进行比较和排名。
在过去的十年中，表型挑选在药物发现中再次变得越来越重要，其实际成果是测定和挑选级联变得越来越杂乱，从而限制了可以挑选的化合物的数量。迭代挑选可以减少整体筛查化合物的数量，节省化合物库存，缩短时间表和成本，更重要的是在进行大规模筛查之前先验证或优化测定方式。在经典的HTS中，一切化合物均经过测验，化合物在平板筛板上的散布对成果影响不大。但是在迭代多样性驱动的子集挑选中（如NIBR所实践），正确的分配对于取得合理的成果至关重要。相信高通量筛选技能将为学术机构在这方面研讨发挥越来越大的推进效果。
2021年7月16日，DeepMind团队在Nature上公布了AlphaFold2的源代码。一周后，DeepMind团队再发Nature，公布AlphaFold数据集，再次传开科研圈！AlphaFold数据集覆盖简直整个人类蛋白质组(98.5%的所有人类蛋白)，还包括大肠杆菌、果蝇、小鼠等20个科研常用生物的蛋白质组数据，蛋白质结构总数超越35万个！并且，数据会集58%的猜测结构达到可信水平，其间更有35.7%达到高信度！深究AlphaFold2计算模型发现，AlphaFold2没有学习AlphaFold运用的神经网络相似ResNet的残差卷积网络，而是选用近AI研究中鼓起的Transformer架构，其间与文本相似的数据结构为氨基酸序列，通过多序列比对，把蛋白质的结构和生物信息整合到了深度学习算法中。从模型图中可知，AlphaFold2与AlphaFold不同，并没有选用往常简化了的原子距离或者接触图，而是直接练习蛋白质结构的原子坐标，并运用机器学习方法，对简直所有的蛋白质都猜测出了正确的拓扑学的结构。计算AlphaFold2猜测的结构发现：大约2/3的蛋白质猜测精度达到了结构生物学试验的丈量精度。用于高通量试验筛选的化合物库有哪些？健脾消食中药配方筛选
高通量筛选技能在药物研讨方面的使用。药物筛选解决方案
文章一中研讨者首要展开CBE系统用于点骤变高通量挑选的可行性剖析。使用针对性的挑选文库和正向/负向挑选，研讨者指出，以CBE工具BE3.9max为根底的高通量挑选新渠道能有效发现功能失活性（LOF）的点骤变。研讨者还以与恶性疾病密切的DNA损害应对基因BRCA1和BRCA2为研讨对象，进一步证实了新渠道在挑选LOF点骤变中的有效性。随后，研讨者使用挑选渠道对影响靶向药物敏感性和耐受性的基因点骤变进行剖析：研讨首要选取的是恶性中反常高表达的MCL1和BCL2L1两种抗凋亡基因，两者间存在组成致死关系且有对应的靶向药物MCL1-i和BCL2L1-i药物筛选解决方案
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