正如之前提到,在高通量筛选中Assay的检出方法有很多,用于衡量酶活性多的当属于荧光检出法和吸光度检出法。这两种方法都能非常便捷的与高通量进行匹配。但是这两种检出方法也有不适用的场景,比如吸光度检出法,在终点法测定(endpointassay)时,如果化合物库的吸收低于~410nm,实验的背景吸收会引入假阳性(false-positive)和假阴性(false-negative)结果。虽然假阳性结果可以通过动力学Assay或者验证Assay来解决,但是由于微量定量板有位于340~410nm的强吸收,所以仍旧会导致Z因子降低,直接结果就是较弱活性的苗头化合物将很难被筛选出来。而对于荧光检出法而言,自发荧光化合物库或者具有光敏特性的化合物库同样会遇到假阳性和假阴性结果。在某种程度上,选择合适的检出方法可以减少甚至避免上述问题,比如使用更长波段的光源,对于荧光检出来说,>500nm会是比较好的选择。高通量筛选研究现状。吉林基因组学高通量筛选

蛋白质片段互补分析(PCA,也称为双分子荧光互补)和双杂交筛选允许检测细胞中蛋白质相互作用的形成/抑制。PCA将单个检测蛋白(荧光素酶、GFP、GAL)分成两部分,这些部分与感兴趣的蛋白质-蛋白质相互作用融合;如果伴侣结合,检测蛋白会重新形成并检测到信号。高内涵成像平台(HCS)由于其能够提供出色的单细胞分析功能和短的数据采集时间获得大家的青睐。一般的实验流程为设计实验并使用自动分液仪将细胞接种到96、384或1536孔板中;然后加入化合物,由于细胞在孵育过程中会对化合物做出反应,随后对细胞进行染色,并通过HCS成像系统获取图像,通过软件分析获取的图像以确定化合物的剂量反应。吉林基因组学高通量筛选高通量筛选技术原理。

根据计算原理,虚拟药物筛选分为基于小分子结构的筛选和基于药物作用机理的筛选两类,前者通过对已知具有相同作用机理的化合物进行定量构效关系研究,绘制出药物的药效团模型,依照模型对化合物数据库进行搜索,这种筛选技术本质上是一种数据库搜索技术;后者主要应用分子对接技术,实施这种筛选需要获知药物作用靶标的分子结构,通过分子模拟手段计算化合物库中的小分子与靶标结合的能力,预测候选化合物的生理活性。 建立合理的药效团模型、准确测定或预测靶标蛋白质的分子结构、精确和快速地计算候选化合物与靶标相互作用的自由能变化是进行虚拟药物筛选的关键,也是限制虚拟筛选准确性的瓶颈。虽然虚拟筛选的准确性有待提高,但是其快速廉价的特点使之成为发展为迅速的药物筛选技术之一。
一个高通量药物筛选体系包括微量和半微量的药理实验模型、样品库管理系统、自动化的实验操作系统、高灵敏度检测系统以及数据采集和处理系统,这些系统的运行保证了筛选体系能够并行操作搜索大量候选化合物。高通量筛选技术结合了分子生物学、医学、药学、计算科学以及自动化技术等学科的知识和先进技术,成为当今药物开发的主要方式。完整的高通量筛选体系由于高度的整合和自动化,因而又被称作“药物筛选机器人系统。 虚拟药物筛选是药物筛选技术发展的另一个方向,由于实体的药物筛选需要构建大规模的化合物库,提取或培养大量实验必须的靶酶或者靶细胞,并且需要复杂的设备支持,因而进行实体的药物筛选要投入巨额的资金,虚拟药物筛选是将药物筛选的过程在计算机上模拟,对化合物可能的活性作出预测,进而对比较有可能成为药物的化合物进行有针对性的实体体筛选,从而可以极大地减少药物开发成本。药物高通量筛选系统。

然而传统的针对单一靶点的研究方法已经难以适应一些多基因疾病和病毒等相关药物的研究。而基于细胞水平的高内涵筛选(high content screening, HCS)技术实现了对化合物多靶点多参数的同时检测,从疾病相关基因调控通路和网络水平上研究药物的作用机制、代谢途径和潜在毒性等,也使在细胞水平评价活性化合物的成成为可能。从筛选载体上看,HCS和HTS并没有的区别,它的检测体积并未因检测指标增加而增高,操作步骤同样简单可行、可自动化。故HCS在新药研发中发挥越来越重要的作用。细胞高通量筛选技术。吉林基因组学高通量筛选
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