高通量筛选
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量子退火材料设计：理想与现实的碰撞
量子退火材料设计：理想与现实的碰撞 量子退火（Quantum Annealing，QA）作为一种新兴的量子计算技术，近年来在解决复杂的组合优化问题上展现出巨大的潜力。它利用量子力学的原理，能够在比经典算法更短的时间内找到问题的近似最优...
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现代育种技术如何改变农业生产？
近年来，随着科学技术的发展，现代育种技术已经成为推动农业生产的重要力量。这些新兴技术不仅提高了农作物的产量，还改善了其抗病性和适应性，让我们来深入探讨一下。 基因组学与基因编辑 现代育种中最令人瞩目的就是基因组学和基因编辑技术。C...
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未来纳米药物市场的前景与挑战：从技术创新到临床应用
引言 随着科技的迅速发展， 纳米技术 逐渐渗透到多个领域，其中尤以 生物医药 行业最为显著。尤其是在制备更有效、靶向性更强的 纳米药物 方面，不仅提升了疾病治疗的效率，也带来了巨大的市场机遇。然而，伴随而来的还有严峻的挑战。 市场...
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实验室升级对科研效率的冲击：一次基于高通量筛选平台的案例分析
实验室升级，对于我们这些在科研一线摸爬滚打多年的老兵来说，既是兴奋的，也是忐忑的。兴奋的是，新设备、新技术带来的效率提升，仿佛看到了科研成果的加速器；忐忑的是，这升级后的实验室，是否真的能像宣传册上说的那样，事半功倍？ 我最近经历了一...
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电穿孔电极选型终极指南：杯状、平板、针状电极全方位对比分析
“电穿孔技术”这个词，你可能听着有点陌生，但它在生物医学研究领域可是个“红人”。简单来说，电穿孔就是在细胞膜上“打洞”，让外源物质（比如DNA、RNA、蛋白质等）进入细胞内部的技术。这个“打洞”的过程，就需要用到电穿孔仪和配套的电极。 ...
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电穿孔技术深度解析：影响转染效率与细胞活力的关键参数及优化策略
电穿孔（Electroporation）是一种广泛应用于分子生物学、细胞生物学和基因治疗等领域的常用技术。它利用短暂的高压电脉冲作用于细胞膜，诱导细胞膜上形成瞬时、可逆的微孔，从而使外源分子（如DNA、RNA、蛋白质、药物等）进入细胞内部...
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AI如何革新医疗：疾病诊断与药物研发的未来
人工智能（AI）正在以前所未有的速度改变着各行各业，医疗领域也不例外。AI在疾病诊断、药物研发等方面的应用，正逐步重塑医疗行业的未来。本文将深入探讨AI如何辅助医生进行疾病诊断，以及在药物研发方面取得的进展，并通过具体案例进行说明。 ...
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药物发现提效降毒：新兴技术如何破局早期筛选
同学你好！你提出的问题非常深刻，也触及了药物发现领域一个核心的痛点。你老师说得没错，传统的药物筛选方法，比如基于细胞或酶的体外筛选，虽然经典，但其效率、特异性和对早期毒性/稳定性预测的能力确实有局限。很多化合物投入巨大精力合成出来，却因为...
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批量敲除200+基因组合，高通量CRISPR筛选如何给番茄品质育种按下“快进键”？
不知从什么时候开始，超市里买到的番茄越来越“规整”，也越来越“没有番茄味”了。 这种皮实、耐储运但风味寡淡的番茄，是过去几十年传统育种在“货架期”与“风味”之间妥协的产物。要找回童年的味道，同时兼顾商业运输的需求，就必须深入到番茄的基...
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除了转录因子，高通量筛选在非编码RNA与调控元件中还有哪些高价值应用？
在分子生物学和基因治疗领域，高通量筛选（High-Throughput Screening, HTS）早就不再局限于“转录因子（TF）-靶启动子”这种经典的蛋白质-DNA相互作用模式。 随着大规模并行报告基因分析（MPRA）、CRIS...
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如何通过高通量筛选（HTS）优化 mRNA 的 5' UTR，以规避宿主免疫系统的识别？
在 mRNA 疫苗和疗法的研发中，我们经常面临一个极其棘手的“双向困境”： 既要极高的翻译效率，又要极低的免疫原性 。 虽然化学修饰（如 N1-甲基假尿苷 $m1 Psi$）能显著降低外源 mRNA 被宿主模式识别受体（PRRs）识别...
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从“只给网页”到“开源代码”：AlphaFold 3 的妥协、社区自救与AI制药的权力重构
2024 年 5 月，DeepMind 在《Nature》上发表了 AlphaFold 3（AF3），宣称其不仅能预测蛋白质，还能预测 DNA、RNA 以及化学小分子配体的复合物结构。然而，伴随这项里程碑式成果而来的，不是欢呼，而是一场结...
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如何评价开源模型 Boltz-1 和 Chai-1？它们能否在药物研发中真正替代 AlphaFold 3？
在 AI 结构生物学领域，AlphaFold 3（AF3）的发布无疑是一座里程碑，它将预测范围从单纯的蛋白质拓展到了核酸、小分子配体和修饰。然而，对于制药工业界和广大科研人员来说，AF3 最初“犹抱琵琶半遮面”的闭源状态（早期仅提供有诸多...
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AlphaFold 3 开源学术权重后，AI 制药创业公司靠什么活下去
Google DeepMind 终究还是向学术界低了头。 AlphaFold 3（以下简称 AF3）的源代码和学术权重正式开源。这一举动，把大半年前因“仅提供 Web 服务器、限制每日调用、不给权重”而引发的学术界怒火彻底平息，但也顺...
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AlphaFold 3 都能预测配体结合了，为什么 AI 制药公司还要砸钱做湿实验？
在生物医药和 AI 交叉领域，AlphaFold 3（AF3）的发布无疑是一场地震。它不仅能预测蛋白质结构，还能预测蛋白质与小分子配体、DNA、RNA 的复合物结构。 这时候，很多行外人（甚至不少投资人）都会产生一个极其自然的疑问： ...
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除了FoldX，如何用深度学习方法快速评估ProteinMPNN突变体的结合力？
在蛋白质从头设计（De Novo Protein Design）或亲和力成熟（Affinity Maturation）的工作流中， ProteinMPNN 已经成为序列设计的标配工具。然而，ProteinMPNN 产生的候选序列往往成百...
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无三维结构时，如何仅凭氨基酸序列用 ESM-Fold 预测抗原结合表位？
在抗体药物研发或免疫学研究中，获得抗原-抗体复合物的晶体结构通常耗时且成本高昂。随着单序列蛋白质结构预测工具（如 Meta 的 ESM-Fold）的出现，仅凭一级氨基酸序列预测抗原结合表位（Epitope）和抗体靶点（Paratope）已...
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别再用ColabFold做万级筛选了：超高通量抗体-抗原盲对接的几何深度学习工具指南
在抗体药物研发的早期阶段，面对数十万个候选抗体序列， ColabFold（基于 AlphaFold-Multimer）的推断速度是无法承受的。 尽管它的精度极高，但其庞大的参数量和自注意力机制的时间复杂度，导致单次对接耗时通常在数分钟到...
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单卡跑通万级突变：本地轻量化 ESMFold 部署与高通量筛选实战
在蛋白质工程和定向进化中，对成百上千个突变体进行结构预测是一项常见的任务。传统的 AlphaFold2 尽管精度极高，但由于需要进行耗时的 MSA（多序列比对）检索，在面对高通量突变体筛选时，算力成本和时间周期往往难以接受。 Meta...
