2021年7月16日，DeepMind團(tuán)隊在Nature上公布了AlphaFold2的源代碼。一周后，DeepMind團(tuán)隊再發(fā)Nature，公布AlphaFold數(shù)據(jù)集，再次傳開科研圈！AlphaFold數(shù)據(jù)集覆蓋簡直整個人類蛋白質(zhì)組(98.5%的所有人類蛋白)，還包括大腸桿菌、果蠅、小鼠等20個科研常用生物的蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)總數(shù)超越35萬個！并且，數(shù)據(jù)會集58%的猜測結(jié)構(gòu)達(dá)到可信水平，其間更有35.7%達(dá)到高信度！深究AlphaFold2計算模型發(fā)現(xiàn)，AlphaFold2沒有學(xué)習(xí)AlphaFold運(yùn)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相似ResNet的殘差卷積網(wǎng)絡(luò)，而是選用近AI研究中鼓起的Transformer架構(gòu)，其間與文本相似的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為氨基酸序列，通過多序列比對，把蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和生物信息整合到了深度學(xué)習(xí)算法中。從模型圖中可知，AlphaFold2與AlphaFold不同，并沒有選用往常簡化了的原子距離或者接觸圖，而是直接練習(xí)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的原子坐標(biāo)，并運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，對簡直所有的蛋白質(zhì)都猜測出了正確的拓?fù)鋵W(xué)的結(jié)構(gòu)。計算AlphaFold2猜測的結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)：大約2/3的蛋白質(zhì)猜測精度達(dá)到了結(jié)構(gòu)生物學(xué)試驗的丈量精度。藥物篩選技能的研討與使用。藥物組合高通量篩選

高通量挑選技能現(xiàn)已不再是制藥領(lǐng)域的專屬東西，它現(xiàn)已逐步成為科研領(lǐng)域進(jìn)行基礎(chǔ)研討的重要東西。除了先導(dǎo)化合物的挑選，化合物新功能探究及疾病機(jī)制的研討等，對于某些機(jī)制或表型雜亂的疾病，運(yùn)用高通量挑選技能先建立合適的挑選模型是試驗的重中之重。相信高通量挑選技能將為學(xué)術(shù)組織在這方面研討發(fā)揮越來越大的推動作用。天然蛋白質(zhì)具有特定的三維空間立體結(jié)構(gòu)。一生二，二生三，三生空間結(jié)構(gòu)，構(gòu)成蛋白質(zhì)肽鏈的氨基酸線性序列(一級結(jié)構(gòu))包含了形成雜亂三維結(jié)構(gòu)所需要的全部信息。理論來說，已知蛋白質(zhì)氨基酸序列組成，就能輕松獲得蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)，但現(xiàn)實遠(yuǎn)沒有那么簡單。篩選藥物的方法怎么輕松批量篩選高質(zhì)量動物細(xì)胞RNA？

在大規(guī)模挑選中發(fā)現(xiàn)的候選藥物往往會在臨床試驗中遭遇失敗，其間Ⅱ期臨床試驗更是新藥研制中的一道難關(guān)。只有大約1/100的候選藥物能順利走完新藥研制之路，如此低的成功率也促進(jìn)藥物開發(fā)者重新考慮其挑選方法。高通量挑選特色及應(yīng)用上個世紀(jì)80年代，科研人員開發(fā)出了高通量挑選（highthroughputscreening），這是一種能對大量化合物樣品進(jìn)行藥理活性點評剖析的技能。在過去的幾十年里，高通量挑選曾在新藥的研制中發(fā)揮了重要的作用。

新藥研制進(jìn)程與本錢1、新藥研討與開發(fā)進(jìn)程新藥的發(fā)現(xiàn)在新藥研討和開發(fā)進(jìn)程中占有非常重要的地位，包含：新藥的發(fā)現(xiàn)、藥物效果靶點（target）以及生物符號（biomarker）的挑選與確認(rèn)；先導(dǎo)化合物（leadcompound）的確認(rèn)；構(gòu)效關(guān)系的研討與活性化合物的挑選；候選藥物（candidate）的選定；完結(jié)候選藥物的選定后，新藥研制進(jìn)入臨床前研討，包含化學(xué)、制造和操控（ChemicalManufactureandControl,CMC）、藥代動力學(xué)（Pharmacokinetics,PK）、安全性藥理（SafetyPharmacology）、毒理研討（Toxicology）、制劑開發(fā)等，順暢的話將終究進(jìn)入臨床研討、新藥申請和同意上市階段。什么是高通量篩選技能？

在過去的十年中，表型挑選在藥物發(fā)現(xiàn)中再次變得越來越重要，其實際成果是測定和挑選級聯(lián)變得越來越雜亂，從而限制了可以挑選的化合物的數(shù)量。迭代挑選可以減少整體篩查化合物的數(shù)量，節(jié)省化合物庫存，縮短時間表和成本，更重要的是在進(jìn)行大規(guī)模篩查之前先驗證或優(yōu)化測定方式。在經(jīng)典的HTS中，一切化合物均經(jīng)過測驗，化合物在平板篩板上的散布對成果影響不大。但是在迭代多樣性驅(qū)動的子集挑選中（如NIBR所實踐），正確的分配對于取得合理的成果至關(guān)重要。高通量篩選的不同使用場景有哪些？凋亡藥物篩選

怎么規(guī)劃高通量篩選？藥物組合高通量篩選

類藥多樣性庫：包含MCE50KDiversityLibrary（含50,000種化合物）、MCE5KScaffoldLibrary（含5,000種化合物），具有新穎性、多樣性等多重性質(zhì)。?虛擬挑選數(shù)據(jù)庫：50+種，含約1600萬化合物，數(shù)量大，結(jié)構(gòu)多樣性豐厚。?此外，MCE還供給化合物庫定制化服務(wù)。您可以依據(jù)試驗需求挑選不同的化合物品種，標(biāo)準(zhǔn)，包裝以及化合物排布。分子水平的挑選更多的是檢測酶/受體功用的改動或探針/蛋白質(zhì)結(jié)合的按捺，或是檢測蛋白質(zhì)-配體結(jié)合的結(jié)構(gòu)、動力學(xué)和親和度。下面將介紹了熒光偏振、熒光共振能量轉(zhuǎn)移、酶聯(lián)免疫吸附、表面等離子共振和核磁共振技術(shù)幾種辦法。藥物組合高通量篩選