化合物库的质量包括三个方面：多样性、有效浓度、化合物库大小。化合物库的多样性制约着苗头化合物的新颖性，而化合物的有效浓度则影响着活性化合物的检出概率。因此化合物库的多样性越大，化合物的有效浓度越高意味着苗头化合物检出率更有保证。但是两者之前需要有一个平衡，一个化合物库里单一化合物簇（Cluster）维持在4~12个化合物的时候，多样性和有效浓度都能得到保障。另外，对于化合物库大小而言，理论情况下（基于多样性、有效浓度以及靶点的成药难度基本一致的随机筛选而言），大的化合物库有利于发现更多的苗头化合物。但是基于此次有限的汇总数据来看（有4个化合物库达到了百万级（0.6M~1.8M）），定向化合物库（FocusLibrary）（图七中红色圈部分）由于其自身的特点检出率较好，而大的化合物库并没有带来更高的苗头化合物检出率以及更高质量的苗头化合物催化剂高通量筛选技术。黑龙江高通量筛选平台
在1985年之前，先导物的筛选主要是通过人工进行的，每周处理的样本数量不过几百个，组合化学的出现使得科学家们获取化合物的方式发生了变化，他们可以在短时间内合成大量化合物。更重要的是，随着分子生物学和功能基因组的研究发展，使得新颖靶标大量增加，这种情况下，缓慢的人工筛选已经没有办法满足新药研发的要求，高通量筛选技术的出现缩短了先导物开发在药物发现中的时间。如今，一个普通的药学高通量筛选实验室每天筛选的靶标已经超过10万个。黑龙江高通量筛选平台高通量筛选药物分析仪。
开发一种新药的过程可能是漫长、复杂和不确定的，但从社会、科学和经济的角度来看，它也可能是高回报的。高通量筛选(HTS)已经成为药物发现的主要工具。，向大家介绍目前用于靶标确认的几种HTS方法，主要分为两大类:生化水平和细胞水平。生化水平分析包括比率荧光法（FA/FP）、荧光共振能量转移（FRET）、时间分辨荧光共振能量转移(TR-FRET)等；细胞水平的分析包括细胞活力、报告基因、第二信使和高内涵成像等。生化筛选利用纯化的目标蛋白，在体外测定配体的结合或酶活性的抑制。这些检测通常在384孔板中以竞争的形式进行，其中所研究的化合物必须取代已知的配体或底物。荧光法由于其使用简便、灵敏度高和灵活性强等特点，广受科研人员的欢迎，主要有比率荧光法（FA/FP）、荧光共振能量转移（FRET）、时间分辨荧光共振能量转移(TR-FRET)。
高通量筛选是药物研发的一个重要手段，然而研究中发现一些化合物在不同类型靶点筛选中均表现出阳性结果，这类化合物称为“频繁命中化合物”（Frequent hitters）。根据筛选结果的有效性，频繁命中化合物可以大致分为两类，一是能与许多不同类型靶点成键结合的混乱化合物（Promiscuous compound）；二是通过干扰实验条件而在多个实验中呈现出阳性结果的假阳性化合物（False positive）。虽然混乱化合物可能成为多药理作用的研究起点，但考虑其低选择性容易与其他蛋白发生反应从而导致潜在的毒副作用，因此这类化合物通常不作为新药物研发的优先；而假阳性化合物产生机制较为复杂，根据现有的研究主要可以分为：胶体聚集化合物、自荧光化合物、荧光酶抑制剂和化学易反应化合物。药物高通量筛选平台。
根据计算原理，虚拟药物筛选分为基于小分子结构的筛选和基于药物作用机理的筛选两类，前者通过对已知具有相同作用机理的化合物进行定量构效关系研究，绘制出药物的药效团模型，依照模型对化合物数据库进行搜索，这种筛选技术本质上是一种数据库搜索技术；后者主要应用分子对接技术，实施这种筛选需要获知药物作用靶标的分子结构，通过分子模拟手段计算化合物库中的小分子与靶标结合的能力，预测候选化合物的生理活性。 建立合理的药效团模型、准确测定或预测靶标蛋白质的分子结构、精确和快速地计算候选化合物与靶标相互作用的自由能变化是进行虚拟药物筛选的关键，也是限制虚拟筛选准确性的瓶颈。虽然虚拟筛选的准确性有待提高，但是其快速廉价的特点使之成为发展为迅速的药物筛选技术之一。高通量筛选的常见问题。江苏菌种高通量筛选
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高通量筛选技术符合QbD的理念，是实现QbD的有力工具。可获得的工艺信息，从而增加对工艺的理解，也为后续的工艺设计空间以及开发稳定的工艺奠定了基础，不仅减少样品的消耗量，更可缩短药物进入临床阶段的时间。由于高通量筛选（HTS）具有微量、快速、灵敏和准确等特点，从二十世纪九十年代开始，海外各大药企已经开始积累扩大化合物库和使用HTS技术来支持新药研发。随着用于HTS的操作设备和检测仪器的发展，自动化控制和计算机数据分析软件的开发，HTS的效率和结果的准确性得到了提高。由于HTS使用了数量庞大的样品库，实现了药物筛选的规模化，提高了新药物发现的几率和质量。黑龙江高通量筛选平台
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