《藥物靶點發(fā)現(xiàn)與確證》詳盡介紹了藥物靶點的發(fā)現(xiàn)與確證，通過化學、生物和計算方法等方面相關技術的詳細介紹和成功研發(fā)實例的展示，清晰闡述了如何克服藥物的開發(fā)中的技術障礙，順利發(fā)現(xiàn)可進入臨床試驗的新藥靶點。本書還重點介紹了化學蛋白質組學、基于活性的蛋白質圖譜、通路圖譜、全基因組關聯(lián)研究、高含量表型圖譜和遺傳操作等先進技術。
《藥物靶點發(fā)現(xiàn)與確證》深入淺出，有理論、有方法、有案例，可為藥學研發(fā)領域的科研工作者和院校師生提供全面而有價值的指導。
第1章 評估新藥靶點的化學策略 001
1.1 引言 001
1.2 化學基因組化合物和化學探針的使用和研究案例 004
1.2.1 化學基因組學庫 005
1.2.2 無活性對照 006
1.2.3 生物靶點組的使用和分析 007
1.3 化學探針的開發(fā) 008
1.3.1 從BIX01294至EPZ035544：G9a/GLP抑制劑的開發(fā)和優(yōu)化/ 008
1.3.2 BRD9抑制劑的開發(fā) 010
1.4 基于患者來源細胞的化合物靶點評估 012
1.4.1 基于化合物的靶點評估 012
1.4.2 患者來源的細胞測試 013
1.4.3 靶點評估的方法 013
1.4.4 案例：炎性腸病組織平臺 014
1.5 總結與展望 015
參考文獻 016
第2章 基于親和力的化學蛋白質組學靶點識別 021
2.1 引言 021
2.2 分子表型作用機制的闡明 023
2.3 蛋白質檢測讀出的定量高分辨率質譜法 024
2.4 基于裂解物親和性的化學蛋白質組學 027
2.4.1 親和探針的設計 027
2.4.2 常規(guī)實驗的下拉工作流程 028
2.4.3 限制 033
2.5 基于細胞內光親和力的化學蛋白質組學 034
2.5.1 PAL探針的設計 034
2.5.2 常規(guī)實驗工作流程 035
2.5.3 限制 035
2.6 靶點確證和作用方式 035
2.7 總結 038
參考文獻 039
第3章 化學蛋白質組學技術 045
3.1 引言 045
3.2 基于活性的探針和基于親和力的探針設計 046
3.2.1 活性部分（反應基團） 046
3.2.2 報告標簽 049
3.2.3 連接臂 049
3.2.4 生物正交化學 050
3.3 化學蛋白質組學工作流程 052
3.3.1 質譜定量蛋白質組學 053
3.4 ABPP應用及案例研究 056
3.4.1 案例研究1：基于活性的蛋白質分析是一種嗜極古菌中酶鑒定和篩選的強大方法 057
3.4.2 案例研究2：脂肪酸酰胺水解酶抑制劑的臨床試驗失敗 060
3.4.3 案例研究3：小分子抑制劑的靶點識別 062
3.4.4 案例研究4：光親和標記輔助的基于片段的配體發(fā)現(xiàn) 065
3.4.5 案例研究5：基于猝滅熒光活性的探針（qABP）設計及其在蛋白質定位中的應用 070
3.5 總結 071
參考文獻 073
第4章 激酶微球：一種用于激酶抑制劑選擇性表征和靶點發(fā)現(xiàn)的化學蛋白質組學方法 087
4.1 化學蛋白質組學在激酶抑制劑靶點解析中的應用 087
4.1.1 小分子激酶抑制劑的多靶點效應 087
4.1.2 激酶抑制劑的化學蛋白質組學分析 090
4.1.3 化學蛋白質組學實驗開發(fā)的技巧和建議 092
4.2 Kinobeads的詳細實驗方案 094
4.2.1 細胞或組織裂解液 095
4.2.2 親和基質 095
4.2.3 Kinobeads競爭性實驗 098
4.2.4 質譜檢測 099
4.2.5 多肽及蛋白質的鑒定與定量 099
4.2.6 數(shù)據(jù)分析 099
4.3 Kinobeads的應用案例 100
4.3.1 Kinobeads靶點覆蓋面的擴展 100
4.3.2 小分子激酶抑制劑的靶點解析 103
4.3.3 抑制劑多靶點效應的機遇：藥物再定位 105
4.3.4 化學蛋白質組學導向的藥物化學 106
4.4 Kinobeads、抑制劑和藥物發(fā)現(xiàn)：路在何方？ 108
4.4.1 什么是好的藥物？ 108
4.4.2 如何在未來發(fā)現(xiàn)新藥？ 108
4.4.3 化學蛋白質組學導向的藥物發(fā)現(xiàn)的陰陽機制 109
參考文獻 109
第5章 用于靶點發(fā)現(xiàn)和確證的非標記技術 115
5.1 引言 115
5.2 CETSA技術的研究 116
5.3 細胞熱轉移分析的設計 119
5.3.1 經典的細胞熱轉移分析 119
5.3.2 細胞熱轉移分析的高通量篩選 121
5.3.3 細胞熱轉移分析的質譜分析 123
5.4 靶點發(fā)現(xiàn) 124
5.4.1 活性苗頭化合物的生成 124
5.4.2 工具生成（用于識別工具化合物的小型篩選） 125
5.4.3 范圍內外和困難的靶點 125
5.4.4 聚焦或迭代庫的篩選 126
5.4.5 片段庫篩選 126
5.4.6 苗頭化合物的確認 126
5.4.7 基于表型苗頭化合物去卷積化的靶點發(fā)現(xiàn) 127
5.5 靶點確證 129
5.5.1 結合模式 129
5.5.2 選擇性、特異性和安全性 129
5.5.3 從實驗到臨床（基于動物實驗） 130
5.6 總結 131
參考文獻 132
第6章 支持高效藥物靶點選擇和分層醫(yī)學的逆向翻譯 135
6.1 引言 135
6.2 藥物發(fā)現(xiàn)中的遺傳學 135
6.3 靶點發(fā)現(xiàn)的遺傳學策略 138
6.3.1 全基因組關聯(lián)分析研究 138
6.3.2 罕見病遺傳學 140
6.3.3 體細胞突變 142
6.3.4 分析方法 142
6.4 功能確證 144
6.4.1 假定突變的優(yōu)先級 144
6.4.2 確定突變的功能結果 144
6.4.3 可成藥性：從基因確證到可藥用靶點 148
6.5 前瞻性展望 149
6.5.1 疾病的分子分類學 149
6.5.2 精準醫(yī)療 149
6.5.3 數(shù)據(jù)整合 150
6.6 總結 150
參考文獻 151
第7章 基于人體細胞模型系統(tǒng)的靶點生物學和藥物作用機制 155
7.1 引言 155
7.2 人體細胞模型開發(fā)的研究進展 157
7.2.1 第二代測序 158
7.2.2 CRISPR基因組編輯 159
7.2.3 誘導多能干細胞生物學 159
7.2.4 3D細胞和類器官模型 160
7.2.5 微流控和器官芯片設備 162
7.2.6 活體成像 162
7.2.7 高內涵成像 165
7.3 靶點生物學和藥物作用機制的多參數(shù)高內涵表型鑒定 165
7.3.1 功能基因組學中的高內涵細胞成像 167
7.3.2 多參數(shù)高內涵成像與化學信息學的結合 167
7.3.3 多參數(shù)高內涵分析指導化學設計和靶點選擇性 169
7.4 用于表型篩選和作用機制測試的靶點注釋化合物庫 170
7.5 跨越新模型系統(tǒng)的定量通路分析 170
7.5.1 基因轉錄水平上的通路分析 171
7.5.2 跨劑量反應和時間序列研究的動態(tài)翻譯后通路分析 172
7.6 總結 174
參考文獻 175
第8章 靶點確證中的細胞生物學方法 183
8.1 引言 183
8.2 生物標志物 183
8.2.1 直接靶點參與生物標志物 183
8.2.2 間接靶點參與生物標志物和通路生物標志物 185
8.2.3 響應生物標志物 185
8.2.4 生物標志物間的相關性 186
8.3 靶點調控引起細胞響應的直接證據(jù) 190
8.4 通過突變賦予對現(xiàn)有藥物敏感性的方式得到靶點調控導致細胞反應的直接證據(jù) 190
8.4.1 “碰撞-孔洞”方法獲得敏感性小分子抑制劑 190
8.4.2 誘導蛋白質靶點降解的化學基因組學方法 191
8.5 耐藥性突變 196
參考文獻 198
第9章 靶點識別和確證的遺傳操作與調節(jié) 203
9.1 引言 203
9.2 主要遺傳操作技術的發(fā)展概況 204
9.2.1 RNAi、ZFN和 TALEN 204
9.2.2 規(guī)律成簇間隔短回文重復序列 206
9.3 設計和闡釋CRISPR實驗的注意事項 207
9.3.1 CRISPR/Cas技術進行遺傳操作的方法學思考 207
9.3.2 細胞模型的選擇：生物學和基因組學方面 208
9.3.3 gRNA設計 210
9.3.4 CRISPR/Cas技術的成功應用 215
9.4 CRISPR/Cas 技術的進一步發(fā)展促進了遺傳擾動的其他模式/ 219
9.4.1 CRISPRi 219
9.4.2 CRISPRa 219
9.4.3 基礎編輯 219
9.5 CRISPR/Cas技術在靶點識別和確證中的應用 220
9.5.1 用于早期靶點確證的CRISPR/Cas技術 220
9.5.2 CRISPR篩選及其靶點識別 220
9.5.3 CRISPR篩選：一般原則和注意事項 221
9.5.4 CRISPR篩選應用范圍的靶點識別示例 223
9.6 CRISPR基因組編輯在免疫學研究中的應用 225
9.7 總結 226
參考文獻 227
第10章 靶點推斷的計算方法 241
10.1 引言 241
10.2 用于靶點識別的數(shù)據(jù)注釋 242
10.3 靶點識別的計算方法 243
10.3.1 靶點推斷的2D相似性方法 246
10.3.2 靶點推斷的3D相似性方法 250
10.3.3 基于片段的方法 251
10.3.4 QSAR模型與機器學習 253
10.3.5 實驗衍生的分子描述符 257
10.3.6 基于結構的篩選 258
10.3.7 蛋白質-蛋白質和配體-靶點網絡 261
10.4 實際考量 262
10.5 總結 265
參考文獻 266
第11章 生物信息學方法在作用機制理解中的應用 281
11.1 引言：生物信息學介紹 281
11.1.1 相關定義：作用機制與作用模式 281
11.1.2 MoA和靶點預測在藥物發(fā)現(xiàn)過程中的重要性 282
11.1.3 MoA與靶點預測中的不同層次信息 283
11.2 轉錄組學數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫 284
11.2.1 轉錄過程的生物學背景 284
11.2.2 基因表達關聯(lián)性圖譜數(shù)據(jù)庫 284
11.2.3 基于集成網絡的細胞特征文庫LINCS 287
11.3 通路數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫 293
11.3.1 什么是通路？ 293
11.3.2 通路分析過程 295
11.3.3 MoA理解中的通路 297
11.3.4 基因表達和通路數(shù)據(jù)的結合 298
11.4 基于圖像的數(shù)據(jù) 300
11.4.1 圖像數(shù)據(jù)及其提取 300
11.4.2 基于圖像的數(shù)據(jù)在靶點預測和更好理解MoA中的應用 301
11.5 總結 306
致謝 306
參考文獻 307
索引 313
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