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高通量筛选前沿信息_高通量筛选是什么意思(2024年12月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-11-30

高通量筛选

科研选题𐟔：从“筛”到“猜” 𐟌Š 在科研的汪洋大海中，如何找到那个关键的“新变量”？答案可能就藏在“筛”和“猜”这两个字里。课题的选题往往只剩下选择新的药物或分子之间的抉择。 𐟓š 文献查阅的误区人们常常误以为，通过查阅文献可以找到值得研究的候选分子。然而，那些已经被报道过的“分子-表型”组合，往往默认适用于多种疾病，重复研究并无创新。真正有价值的，是那些未曾报道过的分子-表型关联，这需要你自行探索。 𐟔 筛选与预测 “筛”即高通量筛选，“猜”则是预测。酸菜老师总结的这六个字，道出了科研的核心。经费充裕时，可以在模型上进行高通量筛选，同时运用预测手法，提升发现目标分子的效率。这样还能从组学结果中输出一批可视化数据图表，增加研究的表现力。 𐟎훩€‰的境界第一重境界：什么新、什么贵筛什么，或者一整个全筛。这种方法在课题初期找主变量时，可能会耗费大量经费，但能提升研究格调，体现硬实力。第二重境界：分组方式不需要标新立异，只需模型和正常对照两组比较，或者模型构建好，加或者不加干预因素两组比较，差异的部分便是你开疆辟土的专属领地。 𐟒ᠨŠ‚约经费的筛选策略最佳分组策略为两组比较，并且只筛一种分子类型。例如，只筛选mRNA等。细胞样品最少三对三（3 vs. 3）6个样品；动物或组织样品最少六对六（6 vs. 6）12个。 𐟔’ 不筛的策略可以找别人已经报道的筛选数据做二次挖掘分析，甚至整合多项研究的数据集汇总比较，得到一组有潜力的候选分子。大概率都能找到可用的数据集。GEO数据库是一个权威的资源，隶属于NCBI（美国国立生物技术信息中心），存储高通量数据。如果检索发现没有你想要的数据集，要小心！可能该疾病没有样本、没有模型导致无从筛起，或者研究方向太新大佬们还在做，尚未发表。这种情况若非实力超群，应注意避坑。别做人家没做过的。 𐟌 分子类型的选择主流的有蛋白和RNA。非编码RNA又分成miRNA、lncRNA和circRNA三种类型。蛋白翻译之前的形式是mRNA，mRNA表达差异介导蛋白变化，用二代测序（Next-generation sequencing，NGS）方法可以一网打尽。 𐟓ˆ 测序的选择预算不足时不建议以lncRNA/circRNA为研究对象，二选一mRNA和miRNA。mRNA的测序费用低于miRNA，所以mRNA差异比较经济。

「深大新鲜事」【医学部李国锋助理教授在Journal of Medicinal Chemistry发表靶向蛋白质降解的高通量筛选研究成果】[鼓掌][鼓掌] 𐟎Ჰ24年10月31日，深圳大学医学部李国锋助理教授与中山大学洪亮教授、李民教授等合作在美国化学会药物化学权威期刊《Journal of Medicinal Chemistry》上发表题为 “Design, synthesis and activity evaluation of BRD4 PROTAC based on alkenyl oxindole-DCAF11 pair” 的研究论文。深圳大学医学部博士后赵漫、硕士研究生马文静、梁锦怡为该研究的共同第一作者。 ⛅靶向蛋白降解（TPD）是一种新兴的治疗策略，通过诱导不可成药蛋白的降解从而达到治疗目的，其中最具代表性的PROTAC分子备受关注并已进入临床研究阶段，表明了PROTAC的应用潜力。然而，逐渐显现的耐药性及PROTAC活性鉴定的低效性限制了PROTAC的快速发展。因此，开发有效的高通量筛选策略对PROTAC的发展具有重要意义。该研究团队在先前研究的基础上（PLOS Biol. 2024, 22, e3002550），新设计合成了一系列基于烯基氧化吲哚结构BRD4-PROTAC先导化合物。采用mScarlet/ EGFP 的双荧光报告细胞系，结合细胞高内涵成像技术，实现了细胞中靶蛋白降解效率的高通量高效率评估。通过这种高通量筛选策略，该团队筛选获得了一种强效的BRD4-PROTAC先导化合物L134（Dmax > 98%, DC50 = 7.36 nM）。L134不仅能显著抑制多种乳腺癌细胞的增殖，还可抑制乳腺癌细胞迁移并诱导细胞凋亡，表明了L134的抗乳腺癌潜力。[拳头][拳头] ☀这一研究成果不仅证实了基于高内涵的高通量靶向蛋白质降解筛选的有效性，也进一步证实了烯基氧化吲哚与DCAF11在蛋白降解中的应用潜力，为靶向蛋白质降解药物的研发和应用提供了有价值的借鉴。[给你小心心][给你小心心]

药学与AI的碰撞：探索创新论文的奥秘 𐟌Ÿ 药学与人工智能的结合，正引领着药物研发领域的革命性变革。以下是这种交叉学科在学术研究中的一些创新点：精准医疗：通过AI分析患者的基因信息和疾病特征，预测药物反应，从而实现个性化治疗。药物安全性评估：利用AI模型预测药物的潜在副作用，降低临床试验的风险和成本。药物再定位：AI分析药物的多靶点作用，发现新的治疗适应症，提升药物的商业价值。药物代谢动力学预测：AI模型预测药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄过程，优化药物设计。数据驱动的药物设计：AI算法分析药物分子和生物靶点数据，加速药物发现过程。药物研发效率提升：AI辅助的高通量筛选和虚拟筛选技术，显著缩短药物研发周期。这些创新点不仅为药学研究带来了新的视角，也为学术论文的发表提供了丰富的素材。

北京：大力发展融合高级别自动驾驶技术的智能网联新能源汽车产业北京发布关于加快建设国际绿色经济标杆城市的实施意见。其中提到，积极培育合成生物制造产业。强化生物制造菌种计算设计、高通量筛选、基因编辑等创新突破。其中还提到，大力发展融合高级别自动驾驶技术的智能网联新能源汽车产业。点评：自动驾驶明天轮动一下

药物研发新突破：靶点筛选的7大黑科技 𐟌ˆ 在药物研发的广阔天地中，你是否曾好奇那些能够精准打击疾病的“神奇子弹”是如何诞生的？今天，我们将带你探索靶点筛选的前沿科技，体验从靶点找到药物，再从药物找到靶点的双重魅力！ 𐟔 20K芯片 —— 高通量筛选神器，一次性检测2万个靶点，快速发现潜力新星！ 𐟔전ARTS —— 达尔文式进化筛选，让药物与靶点自然“配对”，加速新药发现！ 𐟒砌ip-MS —— 脂质组学质谱联用，精准描绘细胞膜上的靶点地图，为药物设计导航！ 𐟎ull down + Ms —— 靶向捕获与质谱分析强强联手，锁定“真命靶点”，让药物研发不再盲目！ 𐟕𘯸 Spider —— 网络药理学新视角，构建药物-靶点互作网，揭示复杂疾病背后的“秘密通道”！ 𐟒ꠃetsa+ Ms/TPP —— 细胞热位移分析结合质谱/透皮肽，为药物递送提供新思路！ 𐟎 ‡记&非标记策略 —— 双重策略并进，灵活应对不同靶点挑战，让药物研发更加精准高效！这些黑科技正在悄然改变药物研发的格局，让从靶点找到药物，再从药物找到靶点不再是遥不可及的梦想！𐟌Ÿ

制药工程专业学生必看：药物研发全解析𐟒Š 制药工程不仅仅是简单的药物制造𐟏�Œ它融合了化学、生物学和工程学等多学科知识𐟧죀‚在研发新药时，首先需要确定疾病的靶点𐟎ﯼŒ就像找到锁孔。然后通过高通量筛选等方法，从众多化合物中找到能开锁的“钥匙”𐟔‘，也就是潜在的药物分子。研究方法上，常用的有药物合成，精心构建分子结构𐟔쯼›还有药物分析，精确检测药物的纯度、含量等各项指标𐟓Š。细胞实验与动物实验也是必不可少的，观察药物在生物体内的反应与效果𐟐�Œ为走向临床应用打下坚实的基础𐟒ꣀ‚

新药研发全流程：从实验室到患者研发一款能够深刻影响人类健康的新药，对于一家药企来说，无疑是一项艰巨的任务。从构想到最终惠及患者，新药研发的旅程漫长而复杂。今天，我们就来聊聊这个过程中的关键步骤和挑战。临床前研究阶段：4-7年 𐟌 研究开发（2-3年）药物靶点的发现与验证：这是新药研发的起点，科学家们通过深入研究疾病机制，利用高通量筛选和生物信息学等手段，精准识别并验证潜在的治疗靶点。这个过程需要跨学科合作，涉及基础医学、分子生物学和遗传学等领域的最新成果。化合物的筛选与合成：基于靶点特性，科研团队从庞大的虚拟化合物库中筛选出可能与之结合的分子结构，并通过化学合成技术制备出先导化合物。这一过程考验着化学家的创造力和耐心，旨在发现具有初步活性的分子。活性化合物的验证与优化：通过体外细胞实验，筛选出活性强、毒性低的先导化合物，并进一步通过结构修饰和优化，提升其药效并降低副作用，最终确定药物候选物。此阶段还需考虑化合物的稳定性、溶解度等物理化学性质，为后续开发奠定基础。临床前实验（2-4年）药理学研究：包括药效学（评估药物对疾病模型的作用效果）和药动学（研究药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄过程，即ADME），以全面理解药物的作用机制及体内行为。毒理学研究：通过急毒、长毒、生殖毒性及致癌、致畸、致突变（即“三致”）试验，严格评估药物的安全性，确保其在治疗剂量下对人体无害。 CMC研究：即化学、生产和控制研究，涉及药物的生产工艺开发、质量控制体系建立及稳定性测试，确保药物质量稳定可靠，符合GMP标准。制剂开发：根据药物的物理化学性质及给药途径需求，设计合适的药物剂型，如片剂、注射剂、肠溶制剂、雾化剂等，以提高药物的生物利用度和患者依从性。临床试验阶段：数年不等 𐟏劊虽然本文聚焦于临床前研究，但值得一提的是，新药在通过临床前评估后，还需经历I期至III期临床试验的严格考验，以进一步验证其安全性、有效性和适用性。每一期试验都伴随着严格的伦理审查、数据收集与分析，以及可能的方案调整，直至获得监管机构的批准，新药方能正式上市，造福患者。结语 𐟌Ÿ 新药研发是一项高度复杂、耗时耗资且充满挑战的任务，它凝聚了无数科研人员的智慧与汗水，也见证了人类对生命健康不懈追求的坚定信念。每一个新药的诞生，都是对科学和医学的一次重大贡献。

「科技前沿科普」【药物高通量筛选系统促进软骨再生】南方医科大学基础医学院教授白晓春和高学飞团队开发出人软骨类器官高通量药物筛选系统鉴定软骨再生新靶点。相关成果近日发表于《细胞-干细胞》（Cell Stem Cell）。「千万IP创科普」（中国科学报）药物高通量筛选系统促进软骨再生

「广东向新」药物高通量筛选系统促进软骨再生南方医科大学基础医学院教授白晓春和高学飞团队开发出人软骨类器官高通量药物筛选系统鉴定软骨再生新靶点。相关成果近日发表于《细胞-干细胞》。网页链接

纳米抗体发现与文库构建技术进展「纳米抗体发现」「纳米抗体库构建」「纳米抗体库筛选」纳米抗体（Nanobodies）作为单域抗体，源自骆驼科动物如羊驼，具有结构简单、分子量小、特异性强等优势。它们在生物医学研究、诊断、药物开发等领域展现出巨大的应用潜力。纳米抗体发现是通过对羊驼免疫，激发其产生对特定靶标抗原的抗体，然后通过技术手段筛选出具有靶标结合能力的抗体。由于纳米抗体仅含有重链可变区（VHH），其与传统抗体相比，具备更高的稳定性、穿透性及特异性，因此在诊断和治疗领域备受关注。纳米抗体定制已经成为一种广泛应用的技术，能够根据特定靶标需求，筛选出高亲和力的抗体用于进一步的研究。纳米抗体定制流程 1. 抗原选择与羊驼免疫纳米抗体定制的第一步是抗原选择。选择的抗原通常是靶向治疗中的关键分子，如病原体表面蛋白或肿瘤标志物。接着，将抗原注射到羊驼体内，进行多次免疫接种以刺激免疫系统产生抗体。 2. 抗体筛选与验证从羊驼体内提取外周血中的淋巴细胞，利用噬菌体展示技术（Phage Display）构建羊驼抗体库。通过高通量筛选技术，科学家可以从抗体库中筛选出对目标抗原具有高亲和力的纳米抗体。这些筛选出的抗体经过进一步验证，包括结合能力和特异性测试，最终获得能够与靶标特异结合的纳米抗体。 3. 表达与纯化筛选出的纳米抗体通过重组DNA技术在细胞系统中表达，通常使用大肠杆菌等宿主表达体系。表达后的纳米抗体通过亲和层析等纯化方法，获得高纯度和高活性的抗体样本，供后续研究使用。羊驼抗体库构建羊驼抗体库的构建是实现高效纳米抗体定制的关键步骤。通过将免疫后羊驼的重链可变区（VHH）基因片段扩增并克隆至噬菌体展示载体中，构建出多样化的羊驼抗体库。文库的多样性直接决定了筛选出高亲和力、特异性强的抗体的成功率。 1. 文库构建步骤 - 免疫刺激：通过多次免疫刺激羊驼产生大量针对特定抗原的抗体。 - VHH基因扩增：从免疫后的淋巴细胞中提取mRNA，利用PCR扩增VHH基因。 - 文库克隆：将扩增得到的VHH基因克隆至噬菌体展示载体，构建出高多样性的羊驼抗体库。 2. 文库筛选技术利用噬菌体展示技术，科学家们可以从羊驼抗体库中筛选出与靶标抗原特异性结合的纳米抗体。通过反复筛选，最终获得与靶标具有高亲和力的抗体克隆。这些筛选出的抗体可以应用于多种领域，如疾病诊断、靶向药物研发和疫苗开发。纳米抗体发现的应用 1. 靶向药物开发纳米抗体由于其高特异性和稳定性，常用于肿瘤靶向药物开发。通过筛选针对肿瘤细胞特异性标志物的纳米抗体，研究人员可以设计出更精准的靶向药物，从而减少对正常细胞的影响。 2. 诊断工具开发纳米抗体定制还广泛应用于诊断试剂的开发。通过筛选特异性纳米抗体，研究人员能够开发出用于早期疾病诊断的高灵敏度工具，特别是在感染性疾病和癌症的检测中，纳米抗体展现了出色的性能。 3. 疫苗和免疫治疗纳米抗体也可用于疫苗研发与免疫治疗中。通过靶向病毒蛋白或细菌毒素，定制化的纳米抗体能够帮助研发具有更强效免疫应答的疫苗，或用于中和有害的病原体分子。纳米抗体在靶向药物开发、疾病诊断和疫苗研发等领域展现出广泛的应用潜力。随着纳米抗体筛选技术的不断优化，未来在精准医学和生物技术领域中，纳米抗体将为疾病的早期诊断和治疗提供更强有力的支持。卡梅德生物提供一站式纳米抗体服务，涵盖从羊驼免疫到抗体文库构建和筛选。通过高效筛选技术，卡梅德生物可筛选出高亲和力的纳米抗体，适用于药物开发、疾病诊断和科研，为客户提供精准的定制化解决方案。参考文献 1. Muyldermans, S. (2013). "Nanobodies: natural single-domain antibodies." Annual Review of Biochemistry, 82, 775-797. 2. Hamers-Casterman, C., et al. (1993). "Naturally occurring antibodies devoid of light chains." Nature, 363(6428), 446-448. 3. De Genst, E., et al. (2006). "Antibody repertoire development in camelids." Developmental & Comparative Immunology, 30(1-2), 187-198. 4. Rothbauer, U., et al. (2008). "A versatile nanotrap for biochemical and functional studies of proteins in living cells." Nature Methods, 5(12), 1130-1136. 5. Harmsen, M. M., & De Haard, H. J. (2007). "Properties, production, and applications of camelid single-domain antibody fragments." Applied Microbiology and Biotechnology, 77(1), 13-22.

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