药物发现中的筛选策略-新闻与专题
新闻
通过虚拟筛选发现了抑制SARS-CoV-2的天然化合物
研究发现了一系列能够抑制SARS-CoV-2主要蛋白酶Mpro的天然产物。
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使用新的基于靶点的方法加速药物发现
这篇文章涵盖了一些策略，可以利用开发新的治疗候选人目前的方法无法实现。
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人工智能系统快速预测两个蛋白质如何结合
麻省理工学院的研究人员创建了一个机器学习模型，可以直接预测当两个蛋白质结合在一起时将形成的复合物。他们的技术比最先进的软件方法快80到500倍，而且通常预测的蛋白质结构更接近实验观察到的实际结构。
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寨卡病毒如何逃避细胞的抗病毒反应
研究人员已经确定了寨卡病毒逃脱宿主细胞检测的机制，为治疗提供了新的靶点。
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新的光子效应有助于开发手性药物
螺旋纳米颗粒被用于分离手性药物分子，用于药物发现的高通量筛选。
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首例白化病干细胞模型的建立
研究人员开发了第一个患者来源的干细胞模型，用于研究与白化病相关的眼部疾病。
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技术拓展了对葡萄灰比诺病毒的认识
与之前在意大利的观察结果相反，科学家在高通量测序技术的帮助下，在法国南部观察到葡萄灰比诺病毒的爆炸性传播。
行业的洞察力
研究和药物发现的变革模型
188金宝搏备用我们采访了bit的首席执行官兼创始人马克·科特博士。了解opti-ox™以及ioSkeletal肌细胞的开发、益处和应用。
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为了找到有效的新药，研究人员实际上筛选了数十亿种化合物
一项研究发表在自然在美国，研究人员展示了一种通过筛选“分子拼图”来构建药物化合物的虚拟方法，这些药物化合物可以与蛋白质上的目标位点相关联。
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靶点药物发现的前景与挑战
在这篇文章中，我们将比较两种关键的药物发现方法，每种方法的挑战和机遇以及基于靶点的药物发现的未来。
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