总结现在，2019年的挑选平台网格是NIBR根据平板多样性驱动的子集挑选的首要来源，它可用于50-100个子集挑选，每年在NIBR中有超过5万种化合物用于生化和细胞测验。二维多样性网格根据挑选化合物合集的要害特征：针对尽可能多的靶标的多样性掩盖规模以及根据需要搅扰靶标的恰当化合物特点。这种大小合适的化合物板组的网格为迭代和子集挑选供给了灵活性，然后允许根据分子特性以及化学和生物多样性标准选择板组。从2015年挑选平台获得的一项重要经验是，将溶解度和渗透性作为决议化合物是否有价值的首要决议因素，而不是MW和clogP规模。高通量办法完成糖活性酶的挑选。药理模型筛选
荧光共振能量转移荧光共振能量转移适用于检测两个蛋白质之间亲和力的改变，或因其结合构象的改变引起的蛋白质-蛋白质相互作用方式的改变。荧光共振能量转移中来自荧光供体的能量经过偶极-偶极相互作用被受体吸收，而其中能量转移的效率很大程度上取决于供体和受主之间的光谱重叠，以及它们之间的距离和相对方向。YoshitomoShiroma团队经过构建DNAstrandexchangefluorescenceresonanceenergytransfer(DSE-FRET)体系，对NF-κB特定亚型抑制剂进行挑选，从32914种化合物中，获得了RelA特异性抑制剂。经过这种挑选方法，甚至能区分NF-κB的详细某个亚基。药理模型筛选蛋白质与高通量药物筛选化合物库。
纤维性疾病简直影响到身体的每一个组织，这种疾病的产生和发展会迅速导致组织功能障碍、机体组织衰竭，导致逝世。成纤维细胞诱导细胞外基质(ECM)的大量沉积(I和V型胶原作为标志物)是纤维化疾病的标志。目前临床可供使用的抗纤维化的药物相对缺少。2021年，由MichaelGerckens等人开发了一种根据表型挑选开发新式抗纤维化药物的办法，并鉴定出一系列具有较高活性的抗纤维化化合物。挑选模型建立首要作者建立了一种深度学习模型(deeplearningmodel)，可以对高通量显微成像取得的数千张细胞外基质(ECM)免疫染色图片进行批量分析，以确定具有改进纤维化状况的先导化合物。
场景2：疾病机制研讨除了上述应用，活性化合物库因为具有明确的靶点及效果机制，常被用来进行机制研讨。通过高通量挑选对得到的先导化合物进行靶点及效果机制的聚类分析，可以推测哪些靶点或通路可能参加了疾病调控，通过进一步验证，可以提醒一些新的效果机制或靶点。一次挑选，相当于指明晰后续研讨方向。下面我们通过一篇ClaudiaCapparelli等科学家今年发表在NatureCommunications上的文章为例看一下怎么使用高通量挑选技术进行机制探求的[3]。■研讨背景SOX10是黑色素瘤细胞中异质性表达的一种转录因子，SOX10的缺失会下降细胞增殖，导致侵袭性，并促进对BRAF和/或MEK抑制剂的耐受性。为了解决药物耐受问题，寻觅能诱导SOX10缺点细胞逝世的药物，ClaudiaCapparelli等人对MCE抗化合物库进行挑选。高通量代谢组学四路筛选法。
运用传统的类先导化合物规范（首要是分子量、clogP）会降低子集挑选中有吸引力的化学开始结构的命中率。因而，2019年的挑选渠道首要依托溶解性和渗透性来选择化合物。除了结构多样性外，2019年的渠道设计还运用NIBR的试验分析数据和揣度的生物学活性概略来界说整个化合物库的丰富性。基于平板的高通量挑选（HTS）仍然是药物发现中小分子化合物命中的首要来源，尽管呈现了无板编码的挑选办法，例如DNA编码文库和基于微流体的办法，以及核算方面的虚拟挑选办法高通量药物筛选寻求充满中线胶质瘤的医治方略。fda药物筛选
化合物处理技能是让规划的筛选渠道作业的根底。药理模型筛选
化合物个别特点排名图4中展现了分配给2019挑选平台中化合物样品的一切正告标志的概述。依据表1中所述的特点，可以将化合物分为三个特点类别：由于“高溶解度和高渗透性”，上面的类别“高溶解度和渗透性”包含正符号的化合物；第二类“中性”包括一切没有负符号的化合物；一切剩下的带有一个或多个正告符号的化合物都被添加到“特点正告符号”类别中。在每个类别中，按照表1的定义应用优先级排序。生物活性和化学结构空间掩盖在对网格的X轴进行特点排名的情况下，咱们需要为拾取回合定义一种掩盖多样性的方法，以生成Y轴。咱们使用了几种分类方法，这些方法可以分为以下几类：单个生物靶标类、生物化合物轮廓空间类和化学空间掩盖类。药理模型筛选
