✖


Jump to content

Высокопроизводительный скрининг

Высокопроизводительные досмотровые роботы

Высокопроизводительный скрининг ( HTS ) — это метод научных открытий, который особенно используется при разработке лекарств и имеет отношение к областям биологии и материаловедения. [1] и химия . [2] [3] Используя робототехнику , программное обеспечение для обработки/управления данными, устройства для работы с жидкостями и чувствительные детекторы, высокопроизводительный скрининг позволяет исследователю быстро проводить миллионы химических, генетических или фармакологических тестов. Благодаря этому процессу можно быстро распознать активные соединения, антитела или гены, которые модулируют определенный биомолекулярный путь. Результаты этих экспериментов дают отправную точку для разработки лекарств и для понимания невзаимодействия или роли конкретного места.

Подготовка аналитического планшета

[ редактировать ]
Роботизированная рука управляет аналитическим планшетом

Ключевым лабораторным оборудованием или испытательным сосудом для HTS является микротитровальный планшет , который представляет собой небольшой контейнер, обычно одноразовый, изготовленный из пластика, который имеет сетку из небольших открытых ячеек, называемых лунками . Обычно микропланшеты для ВТС имеют 96, 192, 384, 1536, 3456 или 6144 лунок. Все эти числа кратны 96, что отражает исходный 96-луночный микропланшет с расположенными между собой лунками 8 x 12 с расстоянием между ними 9 мм. Большинство лунок содержат тестовые объекты, в зависимости от характера эксперимента. Это могут быть различные химические соединения, например, в водном растворе диметилсульфоксида растворенные , (ДМСО). Лунки также могут содержать клетки или ферменты того или иного типа. (Другие лунки могут быть пустыми или содержать чистый растворитель или необработанные образцы, предназначенные для использования в качестве экспериментального контроля .)

В центре скрининга обычно имеется библиотека стандартных пластинок , содержимое которых тщательно каталогизировано, каждая из которых может быть создана в лаборатории или получена из коммерческого источника. Сами эти исходные пластины непосредственно в экспериментах не используются; отдельные планшеты для анализа вместо этого по мере необходимости создаются . Аналитический планшет — это просто копия маточного планшета, созданная путем перекачивания небольшого количества жидкости (часто измеряемого в нанолитрах ) из лунок маточного планшета в соответствующие лунки полностью пустого планшета.

Наблюдение за реакцией

[ редактировать ]

Чтобы подготовиться к анализу , исследователь заполняет каждую лунку планшета каким-либо биологическим объектом, с которым он хочет провести эксперимент, например белком , клетками или эмбрионом животного . По прошествии некоторого времени инкубации, позволяющего биологическому веществу абсорбироваться, связываться или иным образом реагировать (или не реагировать) с соединениями в лунках, измерения проводятся во всех лунках планшета вручную или с помощью машины. Ручные измерения часто необходимы, когда исследователь использует микроскопию , чтобы (например) выявить изменения или дефекты эмбрионального развития, вызванные соединениями лунок, ища эффекты, которые компьютер не может легко определить сам по себе. В противном случае специализированная автоматизированная аналитическая машина может провести ряд экспериментов с лунками (например, осветить их поляризованным светом и измерить отражательную способность, которая может указывать на связывание белка). В этом случае машина выводит результат каждого эксперимента в виде сетки числовых значений, где каждое число соответствует значению, полученному из одной лунки. Высокопроизводительная аналитическая машина может измерить десятки пластин за несколько минут, очень быстро генерируя тысячи экспериментальных данных.

В зависимости от результатов этого первого анализа исследователь может выполнить последующие анализы в рамках того же скрининга, «отбирая» жидкость из исходных лунок, которая дала интересные результаты (так называемые «попадания»), в новые планшеты для анализа, а затем повторно прогоняя эксперимент по сбору дополнительных данных об этом суженном наборе, подтверждающих и уточняющих наблюдения.

Системы автоматизации

[ редактировать ]
Карусельная система для хранения аналитических планшетов, обеспечивающая большую вместимость и быстрый доступ.

Автоматизация является важным элементом полезности HTS. Обычно интегрированная роботизированная система, состоящая из одного или нескольких роботов, транспортирует аналитические микропланшеты от станции к станции для добавления проб и реагентов, смешивания, инкубации и, наконец, считывания или обнаружения. Система HTS обычно может готовить, инкубировать и анализировать множество планшетов одновременно, что еще больше ускоряет процесс сбора данных. В настоящее время существуют роботы HTS, которые могут тестировать до 100 000 соединений в день. [4] [5] Автоматические сборщики колоний отбирают тысячи микробных колоний для высокопроизводительного генетического скрининга. [6] Термин uHTS или сверхвысокопроизводительный скрининг (около 2008 г.) относится к скринингу более 100 000 соединений в день. [7]

Экспериментальный дизайн и анализ данных

[ редактировать ]

Благодаря возможности быстрого скрининга различных соединений (таких как малые молекулы или миРНК ) для идентификации активных соединений, HTS привел к взрывному росту количества данных, генерируемых в последние годы.. [8] Следовательно, одной из наиболее фундаментальных задач в экспериментах HTS является извлечение биохимической значимости из множества данных, что зависит от разработки и принятия соответствующих экспериментальных планов и аналитических методов как для контроля качества, так и для отбора совпадений.. [9] Исследования HTS — одна из областей, в которых есть особенность, описанная Джоном Блюмом, главным научным сотрудником компании Applied Proteomics, Inc., следующим образом: вскоре, если учёный не разбирается в некоторых статистических данных или элементарных технологиях обработки данных, он или она может не будет считаться настоящим молекулярным биологом и, таким образом, просто станет «динозавром». [10]

Контроль качества

[ редактировать ]

Высококачественные анализы HTS имеют решающее значение в экспериментах HTS. Разработка высококачественных анализов HTS требует интеграции как экспериментальных, так и вычислительных подходов к контролю качества (КК). Тремя важными средствами контроля качества являются (i) хорошая конструкция планшета, (ii) выбор эффективных положительных и отрицательных химических/биологических контролей и (iii) разработка эффективных показателей контроля качества для измерения степени дифференциации, чтобы анализы с плохими данными качество можно определить. [11] Хорошая конструкция пластины помогает выявить систематические ошибки (особенно те, которые связаны с положением скважины) и определить, какую нормализацию следует использовать для устранения/уменьшения влияния систематических ошибок как на контроль качества, так и на выбор совпадений. [9]

Эффективные аналитические методы контроля качества служат гарантией превосходного качества анализов. В типичном эксперименте HTS четкое различие между положительным контролем и отрицательным эталоном, например отрицательным контролем, является показателем хорошего качества. Было предложено множество мер оценки качества для измерения степени дифференциации между положительным контролем и отрицательным эталоном. Отношение сигнал-фон, отношение сигнал-шум, окно сигнала, коэффициент вариабельности анализа и Z-фактор были приняты для оценки качества данных. [9] [12] Строго стандартизированная разница средних значений ( SSMD ) недавно была предложена для оценки качества данных в анализах HTS. [13] [14]

Выбор удара

[ редактировать ]

Соединение с желаемым эффектом в HTS называется хитом. Процесс выбора хитов называется отбором хитов. Аналитические методы отбора совпадений на скринингах без повторов (обычно на первичных скринингах) отличаются от методов с повторами (обычно на подтверждающих скринингах). Например, метод z-показателя подходит для экранов без повторов, тогда как t-статистика подходит для экранов с повторами. Расчет SSMD для экранов без повторов также отличается от расчета для экранов с повторами.. [9]

Для отбора попаданий на первичных скринингах без повторов легко интерпретируемыми являются среднее кратное изменение, средняя разница, процент ингибирования и процент активности. Однако они не позволяют эффективно фиксировать изменчивость данных. Метод z-показателя или SSMD, который может фиксировать вариабельность данных на основе предположения, что каждое соединение имеет ту же вариабельность, что и отрицательный эталон на скрининге. [15] [16] Однако в экспериментах HTS часто встречаются выбросы, а такие методы, как z-показатель, чувствительны к выбросам и могут быть проблематичными. Как следствие, для выбора совпадений были предложены и приняты надежные методы, такие как метод z*-показателя, SSMD*, метод B-показателя и метод на основе квантилей. [5] [9] [17] [18]

На скрининге с повторами мы можем напрямую оценить вариабельность каждого соединения; как следствие, нам следует использовать SSMD или t-статистику, которая не опирается на сильное предположение, на которое опираются z-показатель и z*-показатель. Одна из проблем с использованием t-статистики и связанных с ней значений p заключается в том, что на них влияют как размер выборки, так и размер эффекта. [19] Они получены в результате тестирования на отсутствие средних различий и, следовательно, не предназначены для измерения размера сложных эффектов. При выборе совпадения основной интерес представляет величина эффекта тестируемого соединения. SSMD напрямую оценивает размер эффектов. [20] Также было показано, что SSMD лучше, чем другие широко используемые размеры эффекта. [21] Популяционное значение SSMD сопоставимо в разных экспериментах, и, таким образом, мы можем использовать одно и то же пороговое значение для популяционного значения SSMD для измерения размера сложных эффектов.. [22]

Методы повышения производительности и эффективности

[ редактировать ]

Уникальное распределение соединений на одном или нескольких планшетах можно использовать либо для увеличения количества анализов на планшет, либо для уменьшения дисперсии результатов анализа, либо для того и другого. Упрощающее предположение, сделанное в этом подходе, заключается в том, что любые соединения N в одной и той же лунке обычно не будут взаимодействовать друг с другом или с мишенью анализа таким образом, который фундаментально меняет способность анализа обнаруживать истинные совпадения.

Например, представьте себе планшет, на котором соединение A находится в лунках 1-2-3, соединение B — в лунках 2-3-4, а соединение C — в лунках 3-4-5. При анализе этого планшета с заданной мишенью попадание в лунки 2, 3 и 4 будет указывать на то, что соединение B является наиболее вероятным агентом, а также обеспечит три измерения эффективности соединения B против указанной мишени. Коммерческое применение этого подхода включает в себя комбинации, в которых никакие два соединения никогда не имеют общего более чем в одной лунке, чтобы уменьшить вероятность взаимодействия (второго порядка) между парами проверяемых соединений.

Последние достижения

[ редактировать ]

Автоматизация и форматы анализа малых объемов были использованы учеными из Центра химической геномики NIH (NCGC) для разработки количественного HTS (qHTS), парадигмы фармакологического профиля больших химических библиотек посредством создания полных зависимостей концентрация-реакция для каждого соединения. С помощью прилагаемого программного обеспечения для подбора кривых и хемоинформатического программного обеспечения данные qHTS дают половину максимальной эффективной концентрации (EC50), максимальный ответ, коэффициент Хилла (nH) для всей библиотеки, что позволяет оценить отношения активности зарождающейся структуры (SAR). [23]

В марте 2010 года было опубликовано исследование, демонстрирующее процесс HTS, позволяющий проводить скрининг в 1000 раз быстрее (100 миллионов реакций за 10 часов) при 1 миллионной стоимости (использование 10 −7 раз больше объема реагента), чем традиционные методы с использованием капельной микрофлюидики. [23] Капли жидкости, отделенные маслом, заменяют лунки микропланшета и позволяют проводить анализ и сортировку попаданий, пока реагенты проходят через каналы.

В 2010 году исследователи разработали кремниевый лист линз, который можно разместить на микрофлюидных матрицах, чтобы обеспечить измерение флуоресценции 64 различных выходных каналов одновременно с помощью одной камеры. [24] Этот процесс может анализировать 200 000 капель в секунду.

В 2013 году исследователи раскрыли подход с использованием небольших молекул растений. В целом, очень важно обеспечить высококачественную проверку концепции на ранних этапах процесса разработки лекарств. Здесь технологии, которые позволяют идентифицировать мощные, селективные и биодоступные химические зонды, представляют решающий интерес, даже если полученные соединения требуют дальнейшей оптимизации для разработки в фармацевтическом продукте. Ядерный рецептор RORα, белок, который уже более десяти лет используется для выявления мощных и биодоступных агонистов, был использован в качестве примера очень сложной мишени для лекарств. Попадания подтверждаются на этапе отбора благодаря колоколообразной кривой. Этот метод очень похож на количественный метод HTS (одновременный скрининг и подтверждение совпадения), за исключением того, что использование этого подхода значительно уменьшает количество точек данных и позволяет легко проверять более 100 000 биологически значимых соединений. [25]

В то время как в традиционных препаратах HTS используются очищенные белки или интактные клетки, недавнее развитие технологии связано с использованием интактных живых организмов, таких как нематода Caenorhabditis elegans и рыбка данио ( Danio rerio ). [26]

В 2016–2018 годах производители пластин начали производить специализированную химию, позволяющую массово производить поверхности, отталкивающие клетки со сверхнизкой адгезией, что способствовало быстрой разработке поддающихся HTS анализов для решения задач поиска лекарств от рака в трехмерных тканях, таких как органоиды и сфероиды; более физиологически релевантный формат. [27] [28] [29]

Растущее использование HTS в научных кругах для биомедицинских исследований.

[ редактировать ]

HTS — относительно недавняя инновация, ставшая возможной во многом благодаря современным достижениям в области робототехники и высокоскоростных компьютерных технологий. Для проведения операции HTS по-прежнему требуется узкоспециализированная и дорогая скрининговая лаборатория, поэтому во многих случаях научно-исследовательское учреждение малого и среднего размера будет пользоваться услугами существующего центра HTS, а не создавать его для себя.

В академических кругах наблюдается тенденция к тому, что университеты становятся собственными предприятиями по разработке лекарств. [30] Эти средства, которые обычно имеются только в промышленности, теперь все чаще встречаются и в университетах. Например, в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе есть лаборатория HTS с открытым доступом «Общие ресурсы молекулярного скрининга» (MSSR, UCLA), которая может регулярно проверять более 100 000 соединений в день. Политика открытого доступа гарантирует, что исследователи со всего мира смогут воспользоваться этим объектом без длительных переговоров об интеллектуальной собственности. Имея библиотеку соединений, насчитывающую более 200 000 малых молекул, МССР имеет одну из крупнейших составных площадок среди всех университетов западного побережья. Кроме того, MSSR обладает полными функциональными возможностями геномики (широкогеномные siRNA, shRNA, кДНК и CRISPR), которые дополняют усилия по работе с малыми молекулами: Функциональная геномика использует возможности HTS для выполнения полногеномных скринингов, которые исследуют функцию каждого гена в интересующем контексте. либо путем выключения каждого гена, либо путем его сверхэкспрессии. Параллельный доступ к высокопроизводительному скринингу малых молекул и полногеномному скринингу позволяет исследователям выполнять идентификацию и проверку мишени для данного заболевания или определение способа действия небольшой молекулы. Наиболее точные результаты могут быть получены при использовании «массивных» библиотек функциональной геномики, т.е. каждая библиотека содержит одну конструкцию, такую ​​как одна миРНК или кДНК. Функциональная геномика обычно сочетается со скринингом высокого содержания с использованием, например, эпифлуоресцентная микроскопия или лазерная сканирующая цитометрия.

В Университете Иллинойса также есть центр HTS, как и в Университете Миннесоты. В Институте наук о жизни Мичиганского университета находится установка HTS в Центре химической геномики. В Колумбийском университете есть общий ресурсный центр HTS, в котором хранятся около 300 000 различных малых молекул и около 10 000 известных биологически активных соединений, доступных для биохимического, клеточного и NGS-скрининга. В Университете Рокфеллера есть Ресурсный центр HTS с открытым доступом HTSRC (Университет Рокфеллера, HTSRC ), который предлагает библиотеку, содержащую более 380 000 соединений. Лаборатория высокопроизводительного анализа Северо-Западного университета обеспечивает идентификацию, проверку, разработку методов анализа и скрининг соединений. Некоммерческий институт медицинских открытий Сэнфорда Бернэма Пребиса также имеет давнюю базу HTS в Центре химической геномики Конрада Пребиса, который был частью MLPCN. Некоммерческий Центр молекулярного скрининга Скриппса (SRMSC) [31] продолжает служить академическим кругам в институтах после эпохи MLPCN. Центр SRMSC uHTS поддерживает одну из крупнейших библиотечных коллекций в академических кругах, в настоящее время насчитывающую более 665 000 объектов малых молекул, и регулярно проверяет всю коллекцию или дополнительные библиотеки в поддержку грантовых инициатив с несколькими PI.

В Соединенных Штатах Национальные институты здравоохранения (NIH) создали общенациональный консорциум центров скрининга малых молекул для производства инновационных химических инструментов для использования в биологических исследованиях. Сеть центров по производству зондов молекулярных библиотек (MLPCN) проводит HTS на основе анализов, предоставленных исследовательским сообществом, на основе большой библиотеки малых молекул, хранящейся в центральном хранилище молекул.

См. также

[ редактировать ]

Ссылки

[ редактировать ]
  1. ^ Чжао, Ичэн; Хоймюллер, Томас; Чжан, Цзиюнь; Ло, Цзюньшэн; Касьян, Ольга; Лангнер, Стефан; Купфер, Кристиан; Лю, Боуэн; Чжун, Ю; Элия, Джек; Освет, Андрес; Ву, Цзяньчан; Лю, Чао; Ван, Чжунцюань; Цзя, Чуньян; Оболочка; Хаух, Йенс; Брабец, Кристоф Дж. (16 декабря 2021 г.). «Двухслойная проводящая полимерная структура для плоских перовскитных солнечных элементов с эксплуатационной стабильностью более 1400 часов при повышенных температурах». Энергия природы . 7 (2): 144–152. Бибкод : 2022NatEn...7..144Z . дои : 10.1038/s41560-021-00953-z . ISSN   2058-7546 . S2CID   245285868 .
  2. ^ Инглезе Дж. и Олд Д.С. (2009) Применение методов высокопроизводительного скрининга (HTS): Приложения в химической биологии в Энциклопедии химической биологии Wiley (Wiley & Sons, Inc., Хобокен, Нью-Джерси), том 2, стр. 260–274 doi/10.1002/9780470048672.wecb223.
  3. ^ Макаррон, Р.; Бэнкс, Миннесота; Боянич, Д.; Бернс, диджей; Чирович, Д.А.; Гарьянтес, Т.; Грин, Д.В.; Герцберг, Р.П.; Янзен, В.П.; Паслай, JW; Шопфер, У.; Ситтампалам, GS (2011). «Влияние высокопроизводительного скрининга на биомедицинские исследования». Nat Rev Drug Discov . 10 (3): 188–195. дои : 10.1038/nrd3368 . ПМИД   21358738 . S2CID   205477370 .
  4. ^ Ханн М.М., Oprea TI (июнь 2004 г.). «Реализация концепции свинцового сходства в фармацевтических исследованиях» . Curr Opin Chem Biol . 8 (3): 255–63. дои : 10.1016/j.cbpa.2004.04.003 . ПМИД   15183323 .
  5. ^ Jump up to: а б Караус, И.; Алсувайлем, А.А.; Надон, Р.; Макаренков, В. (01.11.2015). «Обнаружение и преодоление систематической предвзятости в технологиях высокопроизводительного скрининга: всесторонний обзор практических проблем и методологических решений» . Брифинги по биоинформатике . 16 (6): 974–986. дои : 10.1093/нагрудник/bbv004 . ISSN   1467-5463 . ПМИД   25750417 .
  6. ^ Хеддл, К.; Мазалейрат, С.Л. (2007). «Разработка скрининговой платформы для направленной эволюции с использованием флуоресцентного белка рифовых кораллов ZsGreen в качестве репортера растворимости» . Инженерный дизайн и отбор белков . 20 (7): 327–337. дои : 10.1093/протеин/gzm024 . ISSN   1741-0126 . ПМИД   17584755 .
  7. ^ Майкл, Сэм; Олд, Дуглас; Клампп, Карлин; Джадхав, Аджит; Чжэн, Вэй; Торн, Наташа; Остин, Кристофер П.; Инглезе, Джеймс; Симеонов, Антон (2008). «Роботизированная платформа для количественного высокопроизводительного скрининга» . АНАЛИЗА и технологии разработки лекарств . 6 (5): 637–657. дои : 10.1089/adt.2008.150 . ISSN   1540-658X . ПМК   2651822 . ПМИД   19035846 .
  8. ^ Хоу Д., Костанцо М., Фей П., Годобори Т., Ханник Л., Хиде В., Хилл Д.П., Кания Р., Шеффер М., Пьер СС, Твиггер С., Уайт О., Ри С.И. (2008). «Большие данные: будущее биокурирования» . Природа . 455 (7209): 47–50. Бибкод : 2008Natur.455...47H . дои : 10.1038/455047a . ПМК   2819144 . ПМИД   18769432 .
  9. ^ Jump up to: а б с д и Чжан XHD (2011). Оптимальный высокопроизводительный скрининг: практический дизайн эксперимента и анализ данных для исследования РНКи в масштабе генома . Издательство Кембриджского университета. ISBN  978-0-521-73444-8 .
  10. ^ Эйзенштейн М (2006). «Контроль качества» . Природа . 442 (7106): 1067–70. Бибкод : 2006Natur.442.1067E . дои : 10.1038/4421067a . ПМИД   16943838 .
  11. ^ Чжан XH, Эспесет А.С., Джонсон Э.Н., Чин Дж., Гейтс А, Митнаул Л.Дж., Марин С.Д., Тиан Дж., Стек Э.М., Кунапули П., Холдер DJ, Хейсе Дж.Ф., Струлоциви Б., Феррер М. (2008). «Интеграция экспериментальных и аналитических подходов для улучшения качества данных при скрининге РНКи в масштабе генома» . Журнал биомолекулярного скрининга . 13 (5): 378–89. дои : 10.1177/1087057108317145 . ПМИД   18480473 . S2CID   22679273 .
  12. ^ Чжан Дж. Х., Чунг Т. Д., Ольденбург, КР (1999). «Простой статистический параметр для использования при оценке и проверке высокопроизводительных скрининговых анализов» . Журнал биомолекулярного скрининга . 4 (2): 67–73. дои : 10.1177/108705719900400206 . ПМИД   10838414 . S2CID   36577200 .
  13. ^ Чжан, XHD (2007). «Пара новых статистических параметров для контроля качества высокопроизводительных скрининговых анализов РНК-интерференции». Геномика . 89 (4): 552–61. дои : 10.1016/j.ygeno.2006.12.014 . ПМИД   17276655 .
  14. ^ Чжан XHD (2008). «Новые аналитические критерии и эффективные конструкции планшетов для контроля качества при скрининге РНКи в масштабе генома» . Журнал биомолекулярного скрининга . 13 (5): 363–77. дои : 10.1177/1087057108317062 . ПМИД   18567841 . S2CID   12688742 .
  15. ^ Чжан XHD (2007). «Новый метод с гибким и сбалансированным контролем ложноотрицательных и ложноположительных результатов для отбора совпадений в высокопроизводительных скрининговых анализах РНК-интерференции» . Журнал биомолекулярного скрининга . 12 (5): 645–55. дои : 10.1177/1087057107300645 . ПМИД   17517904 .
  16. ^ Чжан XH, Феррер М., Эспесет А.С., Марин С.Д., Стек Э.М., Краковер М.А., Холдер DJ, Хейзе Дж.Ф., Струловичи Б (2007). «Использование строго стандартизированной средней разницы для отбора совпадений в экспериментах по высокопроизводительному скринингу первичной РНК-интерференции» . Журнал биомолекулярного скрининга . 12 (4): 645–55. дои : 10.1177/1087057107300646 . ПМИД   17435171 . S2CID   7542230 .
  17. ^ Чжан XH, Ян XC, Чунг Н., Гейтс А, Стек Э, Кунапули П., Холдер DJ, Феррер М., Эспесет А.С. (2006). «Надежные статистические методы отбора совпадений в экспериментах по высокопроизводительному скринингу РНК-интерференции». Фармакогеномика . 7 (3): 299–09. дои : 10.2217/14622416.7.3.299 . ПМИД   16610941 .
  18. ^ Бридо С., Гюнтер Г., Пикунис Б., Лиав А. (2003). «Улучшенные статистические методы отбора совпадений при высокопроизводительном скрининге» . Журнал биомолекулярного скрининга . 8 (6): 634–47. дои : 10.1177/1087057103258285 . ПМИД   14711389 .
  19. ^ Коэн Дж (1994). «Земля круглая (P-меньше,05)». Американский психолог . 49 (12): 997–1003. дои : 10.1037/0003-066X.49.12.997 . ISSN   0003-066X .
  20. ^ Чжан XHD (2009). «Метод эффективного сравнения эффектов генов в различных условиях в исследованиях РНКи и профиля экспрессии». Фармакогеномика . 10 (3): 345–58. дои : 10.2217/14622416.10.3.345 . ПМИД   20397965 .
  21. ^ Чжан XHD (2010). «Строго стандартизированная разница средних значений, стандартизированная разница средних значений и классический t-критерий для сравнения двух групп». Статистика биофармацевтических исследований . 2 (2): 292–99. дои : 10.1198/sbr.2009.0074 . S2CID   119825625 .
  22. ^ Чжан XHD (2010). «Оценка размера эффектов гена или РНКи в многофакторных экспериментах с высокой производительностью». Фармакогеномика . 11 (2): 199–213. дои : 10.2217/PGS.09.136 . ПМИД   20136359 .
  23. ^ Jump up to: а б Инглезе, Дж.; Олд, Д.С.; Джадхав, А.; Джонсон, РЛ; Симеонов А.; Ясгар, А.; Чжэн, В.; Остин, CP (2006). «Количественный высокопроизводительный скрининг (qHTS): подход на основе титрования, который эффективно идентифицирует биологическую активность в крупных химических библиотеках» . Учеб. Натл. акад. наук. США . 103 (31): 11473–11478. Бибкод : 2006PNAS..10311473I . дои : 10.1073/pnas.0604348103 . ПМЦ   1518803 . ПМИД   16864780 .
  24. ^ Шёнбрун, Э; Абате, АР; Штайнвурзель, ЧП; Вайц, Д.А.; Крозье, КБ (2010). «Высокопроизводительное обнаружение флуоресценции с использованием интегрированной матрицы зональных пластин». Лаборатория на чипе . 10 (7). Королевское химическое общество : 852–856. CiteSeerX   10.1.1.662.8909 . дои : 10.1039/b923554j . ПМИД   20300671 .
  25. ^ Хеллебоид С., Хауг С., Ламоттке К. и др. Идентификация встречающегося в природе неорускогенина как биодоступного, мощного и высокоаффинного агониста ядерного рецептора RORα (NR1F1). Журнал биомолекулярного скрининга. 2014;19(3):399-406. https://doi.org/10.1177/1087057113497095 .
  26. ^ Атанасов А.Г., Вальтенбергер Б., Пферши-Венциг Э.М., Линдер Т., Ваврош С., Ухрин П., Теммл В., Ван Л., Швайгер С., Хейсс Э.Х., Роллингер Дж.М., Шустер Д., Бреусс Дж.М., Бочков В., Миховилович М.Д., Копп Б., Бауэр Р., Дирш В.М., Штуппнер Х. (2015). «Открытие и пополнение запасов фармакологически активных натуральных продуктов растительного происхождения: обзор» . Биотехнология. Адв . 33 (8): 1582–614. doi : 10.1016/j.biotechadv.2015.08.001 . ПМЦ   4748402 . ПМИД   26281720 .
  27. ^ Кота, С.; Хоу, С.; Геррант, В.; Маду, Ф.; Траутман, С.; Фернандес-Вега, В.; Алексеева Н.; Мадала, Н.; Скампавия, Л.; Киссиль, Дж.; Спайсер, Т.П. (10 мая 2018 г.). «Новый трехмерный высокопроизводительный подход к скринингу идентифицирует индукторы мутантного летального фенотипа KRAS» . Онкоген . 37 (32): 4372–4384. дои : 10.1038/s41388-018-0257-5 . ПМК   6138545 . ПМИД   29743592 .
  28. ^ Хоу, С.; Тириак, Х.; Шридхаран, БП.; Скампавия, Л.; Маду, Ф.; Селдин, Дж.; Соуза, гр.; Уотсон, Д.; Тувесон, Д.; Спайсер, Т.П. (июль 2018 г.). «Перспективная разработка моделей первичных органоидных опухолей поджелудочной железы для высокопроизводительного фенотипического скрининга лекарств» . СЛАС Дискавери . 23 (6): 574–584. дои : 10.1177/2472555218766842 . ПМК   6013403 . ПМИД   29673279 .
  29. ^ Маду, Ф.; Таннер, А.; Сосуды, М.; Уиллетс, Л.; Хоу, С.; Скампавия, Л.; Спайсер, Т.П. (июнь 2017 г.). «3D-анализ жизнеспособности с 1536 лунками для оценки цитотоксического действия лекарств на сфероиды» . СЛАС Дискавери . 22 (5): 516–524. дои : 10.1177/2472555216686308 . ПМИД   28346088 .
  30. ^ Дав, Алан (2007). «Высокопроизводительный скрининг идет в школу» . Природные методы . 4 (6): 523–532. дои : 10.1038/nmeth0607-523 . ISSN   1548-7091 . S2CID   28059031 .
  31. ^ Байларжон П., Фернандес-Вега В., Шридхаран Б.П., Браун С., Гриффин П.Р., Розен Х. и др. (2019). «Центр молекулярного скрининга Скриппса и Институт трансляционных исследований» . SLAS Дисков . 24 (3): 386–397. дои : 10.1177/2472555218820809 . ПМЦ   7724958 . ПМИД   30682260 . S2CID   59274228 .

Дальнейшее чтение

[ редактировать ]
[ редактировать ]
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=High-throughput_screening&oldid=1208237579"
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 04314634e3497bf4f779b9b1d8db4b84__1708107480
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/04/84/04314634e3497bf4f779b9b1d8db4b84.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
High-throughput screening - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)