关于数据竖井与万能的方案

参加CHI第三年度的制药和IT联合大会的代表成功地见证了覆盖药物发现流程的信息学策略。     

计算机中的药物开发

衡量药物开发的预测模型优劣的一个标志是处理无数种“如果”的能力。通常情况下要分析的是真实的数据。但是最近，原原始数据十分匮乏，但这也激发了创新的出现。     

建立更好的抗毒素

丁酰胆碱酯酶（BChE）的研究已进行了几十年,它可以抵制有机磷（OP）神经毒剂,例如甲硫膦酸丙胺乙酯（VX）、甲氟膦酸异丙酯（沙林）和甲氟磷酸异已酯（索曼）等。虽然人们广泛认为BchE对OP暴露具有很大的潜在保护作用,不论是对军人还是对普通平民;但血浆中的BchE浓度为2mg／L,从而使得大范围的纯化及商业化行不通。     

药物转运体：像ABC一样容易？

药物运输以及药物转运体远不像ABC转运复合体那么简单,增加对目前转运体性状及新转运体鉴定的研究力度,对于理解抗药性及确定药物有效性和安全性是至关重要的。伴随着药物转运体分析的发展,要面对这些挑战同样非常重要。     

蛋白质组表达谱

文章： M. Bantscheff et al., ＂Quantitative chemical proteomics reveals mechanisms of action of clinical ABL kinase inhibitors[定量化学蛋白质组学提示ABL激酶抑制剂的作用处理],＂Nat Biotech, 25：1035-44, 2007.（被67篇文章引用）     

遗传毒性检测的新标准

简单来讲,遗传毒性是指某种物质（如药物研发中的先导化合物）能直接或间接杀伤细胞DNA的性质。例如,化合物中的铅含量可以致动物组织DNA的损伤。许多抗癌冶疗的不良反应也是遗传毒性药物对正常细胞的影响所致。因此,美国食品与药物管理局要求美国的制药行业,针对药物产品业制定遗传毒性检测标准,以保证新药品的安全性。     

生物学工具包概述

对于用户而言,生物学工具包指什么？生物学工具包就是整合到一起的软件包,可以在处理器上运行生物学信息。常见的生物学工具包有BioJava、BioPerl、BioPython和BioRuby。这些工具相应的计算机语言——Java、Perl、Python和Ruby——是无法理解科学研究信息的。然而,其组合而成的工具包却能够理解那些信息背后所代表的化学、生物或其它学科的含义。这些计算机语言不同于人类语言,它们只是生硬地揭示标准和变化。而工具包则可以通过代码揭开计算机语言所蕴含的深层含义,找到通往答案的途径。     

代谢组学在疾病诊断中的应用

代谢组学（metabolomics）的出现是生命科学研究的必然。在20世纪90年代中期发展起来的代谢组学,是对某一生物或细胞中相对分子量小于1,000的小分子代谢产物进行定性和定量分析的一门新学科。代谢组作为系统生物学的重要组成部分,在临床医学领域具有广泛的应用前景。     

“虚拟制药”公司

合同研究机构（CROs）已经被各种规模的企业用于加强自身的药物开发、研究和发展（R＆D）项目。外包因素的概念首先被公司用于执行临床试验。目前,外包概念的价值链已经从临床实验上升到作用靶发现和验证。现在,外包已经适用于药物研究开发涉及的方方面面,从而导致在最近数年内“虚拟制药”公司的创生。     

荧光定量PCR

荧光定量PCR又可以分为TaqMan探针和SYBR Green I荧光染料两种方法。比较而言,探针杂交技术在原理上更为严格,所得数据更为精确,荧光染料技术则成本更为低廉,实验设计更为简便。也许作为确认微阵列数据的金标准,TaqMan有些名不副实。TaqMan与SYBR Green孰优孰劣？在选择实验方案时要根据实验目的,以及对数据精度的要求来决定。