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。高通量筛选的不同使用场景有哪些？生殖毒性高通量筛选
其他办法还有声雾电离-质谱剖析和闪烁接近剖析法等。例如ArseniyM.Belov等人在AcousticMistIonization-MassSpectrometry:AComparisontoConventionalHigh-ThroughputScreeningandCompoundProfilingPlatform一文中向咱们展示了声雾电离-质谱剖析的使用，开发了一个高通量能与之兼容的办法，用以检测组蛋白乙酰转移酶活性的按捺。高通量筛选有许多可用的技能，在选择检测办法时，更重要的标准是先对试验进行构思，再设计恰当的筛选办法来检测。例如，在寻觅某种酶的按捺剂时，可通过更加直观的分子水平的筛选办法。两期文章中列出的检测办法虽现已可以涵盖现在发现中的大多数办法，但随着咱们对潜在疾病的生物学过程的了解的深入，需求不断开发新的技能和剖析办法来研究这些日益杂乱的系统。生殖毒性高通量筛选针对新药研发高通量筛选1小时究竟能挑选多少样品？
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。
与文章一相似，文章二开篇便在三种细胞系中验证单碱基编辑东西CBE用于点骤变高通量挑选的可行性和普适性。随后研讨者针对86种DDR基因开展挑选试验以研讨不同药物处理下影响细胞存活的要害点骤变，结果发现53BP1、TRAIP等蛋白中存在功用各异的功用失活性点骤变（LOF）、功用获得性点骤变（GOF）及功用分离性点骤变（SOF）。此外，研讨者还发现，ATM激酶中的不同点骤变会对基因组稳定性发生截然相反的影响，而乳腺疾病中用未知的CHK2激酶点骤变也经过挑选研讨被证实为LOF骤变。高通量筛选检测办法有哪些？
在确认候选药物的进程中，安全、有效、稳定、可控是药物的基本特点，这四种性质寓于药物的化学结构之中。候选药物一旦确认，化合物的药学（物理化学）性质、药代动力学性质、药效学和安全性，甚至临床效果，皆成定数；10%的投入，其实决定了几乎100%的价值和药物的命运；所以，优化先导物和确认候选药物进程，是创新药物的决定性过程。新药研制成功率与本钱关于新药研制的时刻和本钱，过去业界一直流传着“双十”的说法，意思是：新药研制需求耗时十年，耗资十亿美金。而如今，各大跨国药企觉得很“委屈”，认为如今的一个新药研制的本钱可远不止这数字，依照2014年TuftsCenter的统计陈述，现在研制个新药的本钱现已高达25.88亿美金！高通量药物筛选寻求充满中线胶质瘤的医治方略。生殖毒性高通量筛选
针对判定的靶点筛选相应抑制剂或激动剂，这种筛选模式我们称为根据靶点的筛选。生殖毒性高通量筛选
场景3：方法学开发及验证关于机制或表型杂乱的疾病，挑选之前开发适宜的挑选模型是试验的重中之重，化合物库可以用于新开发挑选模型的验证。如Jong-ChanPark等科学家报道的一个根据信号网络的高效阿尔茨海默病(AD)药物挑选渠道，提出了数学建模和人类iCO相结合的精细医疗策略[4]。为了建立该渠道，作者团队进行了三个过程：(i)从AD参与者中生成iPSC衍生的类组织(iCO)(源于11名参与者的1300个类组织被用于药物评估渠道)。(ii)经过对神经元分子调控网络的剖析，提出了考虑神经元动态的分子调控网络数学模型，进行了根据体系生物学的AD路径数学模拟(包括信令网络构建、网络模型验证、操控节点识别等过程)。(iii)使用该挑选渠道对MCEFDA库中的可透过血脑屏障化合物进行挑选,并经过高内涵挑选(HCS)成像体系定量AD发病程度,验证了所建立的挑选模型的可行性，并得到一系列在AD医治方面具有潜在使用价值的药物。生殖毒性高通量筛选
