高通量药物筛选的一个基本假设是：只要尝试了足够多的化合物，总能找到一个具有某种生化活性的化合物。筛选的化合物越多，获得具有良好生化活性的先导化合物的机率就越大。因此，一个庞大的化合物库也是高通量筛选不可或缺的部分。药物研发与开发是一个复杂与漫长的过程，特别是小分子药物的研发，其难点和关键在于如何快速高效的找到先导化合物（LeadCompound）。采用高通量药物筛选（High-throughputscreening，HTS）来发现新的先导化合物仍然是小分子药物研发的优先。高通量筛选研究现状。河南酶的高通量筛选
然而传统的针对单一靶点的研究方法已经难以适应一些多基因疾病和病毒等相关药物的研究。而基于细胞水平的高内涵筛选(high content screening, HCS)技术实现了对化合物多靶点多参数的同时检测，从疾病相关基因调控通路和网络水平上研究药物的作用机制、代谢途径和潜在毒性等，也使在细胞水平评价活性化合物的成成为可能。从筛选载体上看，HCS和HTS并没有的区别，它的检测体积并未因检测指标增加而增高，操作步骤同样简单可行、可自动化。故HCS在新药研发中发挥越来越重要的作用。西藏co2高通量筛选高内涵高通量筛选系统。
为了避免频繁命中化合物对实验干扰，许多实验方法，例如采用qHTS、ADP-Glo等更先进高通量筛选方法，或者采用交互实验验证等用于增强筛选结果可行度。此外，随着更多晶体结构发现分享和生物实验数据库整理，频繁命中化合物的探索变得更加可行。为人熟知且使用的就是PAINS（Pan-assay interference compounds）筛选规则。这是Baell等人在2010年基于六个不同靶点高通量筛选实验结果，并将其中频繁出现（≥4次）的化合物和相关结构总结为包含480个子结构的筛选规则。但这类规则主要针对的是化学易反应化合物，且PAINS规则本身也有很大局限性，因此，频繁命中化合物相关筛选预测工具的开发仍然是现今研究热点。在2017年，一篇由九名美国化学学会杂志主编联名发表的文章“The Ecstasy and Agony of Assay Interference Compounds”中强调了实验干扰引起的假阳性化合物的危害，告诫研究人员对筛选得出的阳性结果真实性需要反复确认，对潜在的假阳性结果需要提高警惕。为了更深入的了解频繁命中化合物和相关机制。
在报告基因检测(也称为信号通路检测)中，报告蛋白的序列编码是在相关通路的转录控制下引入的。通过荧光或光学读数监测报告基因的表达，通过这些指标来间接反应启动子的或抑制程度。观察到的信号是整个通路的产物，筛选的化合物可以在该通路上的任何点相互作用。常见的报告基因是CAT（氯霉素乙酰转移酶）、GAL（β-半乳糖苷酶）、LAC（β-内酰胺酶）、LUC（荧光素酶）和GFP。我们通常使用的为LUC（荧光素酶），但也可以使用其他报告基因。高通量筛选是什么技术。
一个高通量药物筛选体系包括微量和半微量的药理实验模型、样品库管理系统、自动化的实验操作系统、高灵敏度检测系统以及数据采集和处理系统，这些系统的运行保证了筛选体系能够并行操作搜索大量候选化合物。高通量筛选技术结合了分子生物学、医学、药学、计算科学以及自动化技术等学科的知识和先进技术，成为当今药物开发的主要方式。完整的高通量筛选体系由于高度的整合和自动化，因而又被称作“药物筛选机器人系统。 虚拟药物筛选是药物筛选技术发展的另一个方向，由于实体的药物筛选需要构建大规模的化合物库，提取或培养大量实验必须的靶酶或者靶细胞，并且需要复杂的设备支持，因而进行实体的药物筛选要投入巨额的资金，虚拟药物筛选是将药物筛选的过程在计算机上模拟，对化合物可能的活性作出预测，进而对比较有可能成为药物的化合物进行有针对性的实体体筛选，从而可以极大地减少药物开发成本。高通量筛选的实验方案。河北hcs高通量筛选
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蛋白质片段互补分析(PCA，也称为双分子荧光互补)和双杂交筛选允许检测细胞中蛋白质相互作用的形成/抑制。PCA将单个检测蛋白（荧光素酶、GFP、GAL）分成两部分，这些部分与感兴趣的蛋白质-蛋白质相互作用融合；如果伴侣结合，检测蛋白会重新形成并检测到信号。高内涵成像平台（HCS）由于其能够提供出色的单细胞分析功能和短的数据采集时间获得大家的青睐。一般的实验流程为设计实验并使用自动分液仪将细胞接种到96、384或1536孔板中；然后加入化合物，由于细胞在孵育过程中会对化合物做出反应，随后对细胞进行染色，并通过HCS成像系统获取图像，通过软件分析获取的图像以确定化合物的剂量反应。河南酶的高通量筛选
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