高通量药物筛选(新药研究与开发丛书) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:化学工业出版社

作者:杜冠华编

出品人:

页数:245

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:28.00

装帧:平装

isbn号码:9787502541088

丛书系列:

图书标签:

• 自然科学
• 化学
• 药物筛选
• 高通量筛选
• 新药研发
• 药物发现
• 生物技术
• 生命科学
• 药物化学
• 化学生物学
• 药物设计
• 靶点验证

探寻药物发现的未来：高通量药物筛选技术革新与应用 本书并非聚焦于“高通量药物筛选(新药研究与开发丛书)”这一特定书目本身，而是深入探讨高通量药物筛选（High-Throughput Screening, HTS）这一在现代新药研发中扮演着至关重要角色的技术领域。我们将从技术的起源、核心原理、关键步骤、应用领域以及未来的发展趋势等多个维度，为您呈现一个全面且深入的视角。 技术起源与演进：从实验室偶遇到自动化浪潮 高通量药物筛选并非凭空出现，它的发展经历了漫长的过程。早期的药物发现很大程度上依赖于对已知化合物的经验性测试，效率低下且耗时。随着分子生物学、生物化学以及自动化技术的飞速发展，人们开始设想能否在短时间内、以更经济高效的方式对海量的化合物库进行系统的筛选，以发现具有潜在药用价值的分子。20世纪末，随着微孔板技术、自动化液体处理系统以及高灵敏度检测方法的出现，高通量药物筛选逐渐从概念走向实践，并迅速成为新药研发的主流手段之一。本书将回顾这一技术演进的关键节点，并分析驱动其发展的核心技术突破。 核心原理：精准、高效与规模化的碰撞 高通量药物筛选的核心在于“高通量”，即能够同时对数量庞大的化合物样品进行自动化、标准化的检测。这背后涉及一系列精密的科学原理和技术支撑。我们首先会阐述HTS的基本工作流程：从目标分子的选择（如特定的酶、受体或信号通路），到生物学模型的建立（如细胞模型、体外酶活性检测），再到化合物库的设计和优化，最后通过自动化设备进行大规模筛选，并对阳性化合物进行后续的验证和优化。 本书将重点解析HTS的几个关键技术要素： 微孔板技术： 从96孔板到384孔板、1536孔板甚至更高密度的板，微孔板的进步极大地提升了单次实验的通量。我们将探讨不同规格微孔板在实验设计、试剂用量和数据采集方面的优势与挑战。 自动化液体处理系统： 精密的移液工作站、加样器、洗板机等自动化设备是HTS实现规模化操作的基石。我们将介绍这些设备的工作原理、功能特点以及如何优化其使用以确保实验的准确性和重现性。 高灵敏度检测技术： 为了在微量样品中检测到微弱的生物信号，荧光、化学发光、同位素标记、质谱等多种检测技术被广泛应用于HTS。本书将详细介绍这些检测方法的原理、适用范围以及在不同药物靶点筛选中的应用实例。 化合物库的构建与管理： 海量的化合物库是HTS的“弹药库”。我们将探讨如何设计和构建具有多样性、高活性和潜在成药性的化合物库，包括合成化合物库、天然产物库、片段库等，以及现代化的化合物库管理系统如何支撑HTS的需求。 关键步骤与挑战：从数据海到有价值的线索 高通量药物筛选并非简单地“扫描”化合物，而是一个系统性的工程，其中蕴含着诸多关键步骤和潜在挑战。 建立可靠的生物学模型： 筛选结果的有效性很大程度上取决于生物学模型的准确性。本书将讨论如何建立能够真实反映疾病病理生理过程的体外或细胞模型，以及如何验证模型的可靠性。 设计合理的筛选实验： 实验设计决定了数据的质量。我们将深入探讨如何设定恰当的对照组、确定最佳的试剂浓度和孵育时间、以及如何进行统计学分析以区分真正的阳性信号和假阳性。 处理与分析海量数据： HTS每天会产生海量的数据，如何有效地存储、管理、清洗和分析这些数据是HTS成功的关键。本书将介绍数据管理平台、数据挖掘工具以及人工智能（AI）和机器学习（ML）在HTS数据分析中的应用，以从海量数据中识别出有价值的“hit”化合物。 “Hit”的验证与确认： 筛选出的“hit”化合物只是药物发现的起点，它们需要经过一系列严格的验证和确认实验，以排除假阳性，评估其活性、选择性、毒性以及初步的成药性。我们将阐述这些验证步骤的重要性以及常用的验证方法。 应用领域：赋能多元化的药物研发 高通量药物筛选的技术已经渗透到新药研发的各个环节，并在多个领域展现出强大的应用能力。 小分子药物研发： 这是HTS最传统的应用领域，通过筛选抑制或激活特定靶点的化合物，发现潜在的小分子药物。 抗体药物研发： HTS也被用于筛选能够与特定抗原结合的抗体片段或全长抗体，加速生物药的发现进程。 细胞疗法与基因疗法： HTS也被用于筛选能够诱导特定细胞分化、增殖或具有靶向功能的细胞，或者筛选用于递送基因的载体。 化学生物学研究： HTS不仅用于药物发现，也为研究生物分子功能、信号通路调控以及疾病机制提供了强大的工具。通过筛选能够调控特定生物过程的化合物，可以更深入地理解生命科学的奥秘。 农药与材料科学： HTS的应用也已拓展到农药研发、新材料筛选等领域，展现出其广泛的普适性。 未来趋势：智能化、精准化与整合化 高通量药物筛选技术仍在不断发展，未来将朝着更加智能化、精准化和整合化的方向迈进。 人工智能与机器学习的深度融合： AI/ML不仅能优化数据分析，还能用于预测化合物的活性、毒性，辅助设计新的化合物库，甚至直接指导实验设计。 自动化与机器人技术的升级： 更高集成度、更智能化的自动化平台将进一步提升HTS的效率和灵活性。 芯片实验室（Lab-on-a-Chip）技术： 将HTS的各个环节集成到微流控芯片上，有望实现更低成本、更高通量、更少试剂消耗的筛选。 多组学数据的整合分析： 将基因组学、蛋白质组学、代谢组学等数据与HTS数据结合，有望更全面地理解药物的作用机制和个体反应。 表型筛选的回归与发展： 随着对复杂疾病理解的加深，基于细胞或组织整体表型的筛选方法（Phenotypic Screening）正在重新受到重视，并与HTS技术相结合，以发现更具临床转化前景的药物。 本书旨在为对药物研发、生物技术、医学以及生命科学感兴趣的广大读者提供一个深入了解高通量药物筛选技术的平台。通过对这项技术起源、原理、应用和未来的全面梳理，我们希望能激发更多创新思维，加速新药的发现进程，最终造福人类健康。

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一直以来，我对新药研发的整个流程都充满了好奇，但总觉得高通量药物筛选这个环节离我有些遥远，直到我读了这本书。它以一种非常引人入胜的方式，揭开了高通量药物筛选的神秘面纱。书中并没有过多地堆砌晦涩难懂的专业术语，而是从一个更宏观的角度，阐述了高通量筛选在整个新药研发链条中的地位和作用。通过阅读，我才明白，原来我们平时看到的那些琳琅满目的药物，背后都经过了如此大规模、高效率的“海选”。书中对于一些具体的筛选策略，比如针对特定靶点的化合物库构建、高通量筛选的流程设计以及阳性化合物的确认和验证等，都做了非常生动的讲解。我尤其欣赏书中关于“如何设计一个有效的高通量筛选实验”的章节，这让我意识到，一个成功的筛选项目，不仅仅是技术的堆砌，更需要精妙的实验设计和周密的考量。这本书让我对新药研发这个复杂而又迷人的过程有了更全面的理解，也让我对科学研究的严谨和智慧充满了敬意。

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我必须说，这本书的内容深度和广度都超出了我的预期，对于我这样在药物化学领域摸爬滚打多年的研究者来说，也能从中获得不少启发。书中所涉及的高通量筛选技术，涵盖了从细胞水平到分子水平的各种应用，并且对各种方法的优缺点进行了客观的分析和比较，这对于我们选择最适合自己研究项目的方法非常有指导意义。例如，书中对不同类型的筛选平台，如微流控技术、生物芯片等在药物发现中的应用进行了详尽的论述，这让我看到了未来药物筛选技术的发展趋势。此外，书中还专门辟出章节讨论了高通量筛选数据的统计分析和生物信息学在其中的作用，这一点尤其重要，因为庞大的筛选数据往往是解读和挖掘真正有价值信息的关键。作者的专业功底可见一斑，他能够将如此复杂和前沿的技术，用相对易于理解的语言表达出来，实属不易。这本书不仅适合初学者，对于经验丰富的研究者来说，也绝对是一本值得反复研读的参考书。

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这本书简直是新药研发领域的“启明星”！作为一名刚入行不久的科研助理，我常常感到海量的信息和繁杂的实验流程让我应接不暇。尤其是在药物筛选这个至关重要的环节，如何高效、准确地找到有潜力的候选药物，一直是困扰我的难题。翻开这本《高通量药物筛选》，我仿佛找到了迷雾中的航向标。书中从高通量筛选的基本原理讲起，循序渐进地介绍了各种自动化设备、试剂盒以及数据分析方法。作者的讲解非常细致，不仅仅停留在理论层面，还穿插了大量的实际案例和操作技巧，这对于我们这些需要将理论转化为实践的科研人员来说，简直是无价之宝。书中的插图和图表也十分清晰，能够帮助我们更直观地理解复杂的实验流程和数据解读。我尤其喜欢其中关于“质量控制”和“数据验证”章节的阐述，这部分内容在实际工作中往往容易被忽视，但其重要性不言而喻。这本书让我对高通量药物筛选有了系统而深入的认识，也激发了我对未来在新药研发领域做出贡献的信心。它不仅仅是一本书，更是我探索新药奥秘旅程中不可或缺的伙伴。

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总而言之，这本书提供了一个关于高通量药物筛选的全面视角。作者深入浅出地解释了这项技术的核心概念，从其历史渊源到当前最前沿的应用。我尤其欣赏书中关于“化合物库的构建与管理”以及“筛选结果的解读与优化”等章节的细致讲解。这些内容对于理解如何有效地组织和运用庞大的化合物数据至关重要。书中也提到了如何根据不同的研究目标和药物靶点，选择最合适的高通量筛选方法，这对于避免资源浪费和提高筛选效率有着重要的参考价值。虽然我不是直接从事高通量筛选工作的研究员，但阅读此书让我对新药研发的整个流程有了更清晰的认知，也让我理解了这项技术在现代药物发现中的不可或缺的作用。这本书的语言流畅，逻辑清晰，是一本非常值得推荐的专业书籍，无论对于行业内的专业人士，还是对药物研发感兴趣的读者，都能从中获益。

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这本书给我最大的感受是其极强的实操性和前瞻性。作为一名在制药企业从事药物发现的研究员，我深知高通量筛选技术对于缩短研发周期、降低研发成本的重要性。这本书的内容更新非常及时，涵盖了目前业界主流的高通量筛选技术和平台，并且对这些技术在实际应用中的挑战和解决方案进行了深入的探讨。我特别关注了书中关于“自动化与人工智能在药物筛选中的应用”这一部分，这让我看到了未来药物筛选发展的巨大潜力。书中详细介绍了如何利用机器学习和深度学习算法来优化筛选策略、预测化合物活性以及分析海量数据，这对于我们这些需要不断拥抱新技术的研究人员来说，无疑是极具价值的指导。同时，书中也并没有回避高通量筛选过程中可能遇到的各种问题，比如假阳性、假阴性等，并提供了相应的解决办法，这使得这本书既具有理论高度，又具备极强的指导意义，能够帮助我们规避风险，提高效率。

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