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。这个高通量筛选天然产品库不要错失——陶术化合物库！多肽类产品筛选
总体而言，两文证明了以单碱基修改工具CBE为根底开展点骤变高通量挑选的可行性。在此根底上，文章一还针对影响靶向药物敏感性和耐受性的基因点骤变进行挑选，并针对ClinVar数据库的数万种点骤变开展高通量挑选，证明了点骤变高通量挑选在药物研发和系统性研究中的使用潜力。文章二则对DDR基因的点骤变功能进行了系统分析，为后续DDR基因的功能研究及其与人类疾病的联系奠定了根底。当然，单碱基修改工具为根底的点骤变挑选依然有许多不足之处，挑选后的验证也必不可少，但其使用潜力毋庸置疑且值得深化挖掘。基于生物学评价的活性成分筛选高通量筛选技能加速联合用药研讨。
发表在Cell上的Host-Microbe-Drug-NutrientScreenIdentifiesBacterialEffectorsofMetforminTherapy这篇文章给了我们一个答案。文中从四路下手详细的讲述了二甲双胍会引起长命的机制。从线虫到人类，二甲双胍对宿主生理的影响是通过与微生物相互作用方法来调理的。养分这一外在要素在调理宿主和微生物生理以及药物医治疾病的疗效方面也起着关键作用。代谢组学文献分享，事实上，二甲双胍对宿主的影响也是取决于饮食摄入。然而，微生物以何种养分依靠的方法调理这些效应的确切机制仍不清楚。所以作者规划了一个高通量的四路挑选法（四路：宿主-微生物-药物-养分）为二甲双胍在人类中起到长命效应供给了一个潜在的解说。接下来跟小编一起来看看作者是怎样研讨的吧。
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。蛋白质与高通量药物筛选化合物库。
在过去的十年中，表型挑选在药物发现中再次变得越来越重要，其实际成果是测定和挑选级联变得越来越杂乱，从而限制了可以挑选的化合物的数量。迭代挑选可以减少整体筛查化合物的数量，节省化合物库存，缩短时间表和成本，更重要的是在进行大规模筛查之前先验证或优化测定方式。在经典的HTS中，一切化合物均经过测验，化合物在平板筛板上的散布对成果影响不大。但是在迭代多样性驱动的子集挑选中（如NIBR所实践），正确的分配对于取得合理的成果至关重要。用于高通量试验筛选的化合物库有哪些？基于生物学评价的活性成分筛选
高通量药物筛选寻求充满中线胶质瘤的医治方略。多肽类产品筛选
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。多肽类产品筛选
