Apoptosis Methods in Pharmacology and Toxicology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Humana Pr Inc

作者:Davis, Myrtle A. 编

出品人:

页数:170

译者:

出版时间:2002-6

价格:$ 134.47

装帧:HRD

isbn号码:9780896038905

丛书系列:

图书标签:

• Apoptosis
• Pharmacology
• Toxicology
• Cell Death
• Methods
• Drug Discovery
• Cellular Biology
• Assays
• In Vitro
• In Vivo

好的，这是一份关于《Apoptosis Methods in Pharmacology and Toxicology》以外其他主题的图书简介，旨在提供详尽的内容概述，不涉及细胞凋亡在药理学和毒理学中的具体方法。 --- 《新兴生物技术在药物发现中的前沿应用：从靶点识别到临床前评估》 书籍简介 本书深入探讨了现代生物技术在整个药物发现流程中所扮演的关键角色，聚焦于那些正迅速重塑传统研发范式的创新工具和方法。本书旨在为生物技术研究人员、制药科学家以及药物开发领域的专业人士提供一个全面、深入的视角，了解如何利用尖端技术来加速新药的识别、验证和优化过程。全书内容紧密围绕技术创新如何提高发现效率、降低失败风险以及改善候选药物的质量展开。 第一部分：高通量筛选与自动化平台 本部分重点阐述了用于大规模化合物或生物制剂筛选的自动化技术和平台。 新一代高内涵筛选（HCS）技术： 详细介绍了HCS系统在药物筛选中的应用，包括其如何实现多参数、高维度的数据采集。重点分析了图像分析算法的进步，特别是深度学习在处理复杂细胞形态学数据方面的突破，以及这些技术如何提升了对药物活性和毒性的早期预测能力。探讨了3D细胞培养模型（如类器官和球状体）在HCS中的集成，以及这如何更真实地模拟体内环境。 微流控与类器官芯片技术（Organ-on-a-Chip）： 深入剖析了微流控技术在构建高通量、低样本消耗的生物模型中的潜力。详细介绍了“器官芯片”的设计原理、流体动力学控制以及如何利用这些平台来模拟生理和病理状态，特别是用于评估药物代谢、吸收和跨组织屏障的效率。讨论了多器官芯片系统的集成，以期更全面地评估全身性药物效应。 自动化液体处理与机器人系统： 阐述了现代自动化工作站如何实现药物发现流程的标准化和提速。内容涵盖了从液体处理的精度控制到数据管理和质量保证（QA/QC）的各个环节，强调了这些系统在确保实验可重复性和处理海量数据流中的核心作用。 第二部分：基因组学与蛋白质组学驱动的靶点验证 本部分侧重于如何利用大规模组学数据来识别和验证新的生物学靶点，并评估候选药物的作用机制。 单细胞分析技术（Single-Cell Technologies）： 详细介绍了单细胞RNA测序（scRNA-seq）和单细胞蛋白质组学在解析复杂组织异质性中的关键作用。讨论了如何利用这些技术来精确定位疾病特异性细胞亚群，识别新的药物靶点，并追踪药物干预后细胞状态的动态变化，从而克服传统批量分析中掩盖关键信息的弊端。 CRISPR/Cas系统在功能基因组学中的深化应用： 阐述了CRISPR筛选（包括活性筛选和基于CRISPR干扰/激活的筛选）如何被用于系统性地探查基因功能与药物响应之间的关系。重点讨论了如何利用CRISPR工具箱开发更精准的细胞和动物模型，以更好地模拟人类疾病和药物作用机制。 蛋白质组学与生物标志物发现： 探讨了质谱技术在定量蛋白质组学中的最新进展，以及如何利用这些技术来构建全面的蛋白质表达图谱。内容包括靶向和非靶向蛋白质组学方法在确定药物作用靶点、揭示药物相关信号通路以及发现可用于临床监测的生物标志物方面的应用。 第三部分：新型药物载体与递送系统 本部分聚焦于解决药物递送效率和靶向性的挑战，介绍了几种极具前景的新型递送策略。 核酸药物递送系统（如mRNA和siRNA）： 详细分析了脂质纳米粒（LNPs）的设计原理及其在保护和递送核酸药物方面的关键作用。讨论了LNP表面化学修饰、粒径控制对体内分布和细胞摄取的影响。同时，探讨了新型非病毒载体，如聚合物和肽基载体，在提高基因治疗的安全性和有效性方面的研究进展。 抗体药物偶联物（ADCs）的下一代设计： 深入解析了ADC分子结构的关键要素——抗体、连接子和有效载荷。重点讨论了不同连接子的稳定性和裂解机制，以及如何通过精确控制抗体与药物的偶联比（DAR）来优化治疗指数。探讨了新型靶向抗原的发现和用于提高ADC体内稳定性的技术。 前药策略与生物响应性材料： 阐述了如何通过化学修饰将惰性的前药转化为具有特定生物响应性（如对pH、酶或还原电位敏感）的分子，以实现药物在病灶部位的激活和释放，从而最小化全身毒性。 第四部分：计算方法与人工智能在药物发现中的集成 本部分关注先进的计算工具如何赋能药物研发流程，实现从海量数据中提取洞察。 深度学习在结构生物学中的应用： 详细介绍了深度学习模型（如AlphaFold的后续发展）在预测蛋白质三维结构、蛋白质-蛋白质相互作用以及小分子与靶点结合模式中的革命性影响。讨论了如何利用这些预测结果来指导虚拟筛选和先导化合物的优化。 基于网络的药物重定位与作用机制预测： 探讨了系统生物学方法和网络药理学如何整合多组学数据和已知的生物通路信息，以预测现有药物的新用途（药物重定位）或深入理解复杂药物的作用机制。 高维数据集成与机器学习： 讨论了如何应用机器学习算法来整合和分析来自不同平台（如ADME/Tox数据、高内涵成像数据和基因组学数据）的异构数据集，以构建更精确的预测模型，用于早期淘汰具有高失败风险的候选药物。 本书结构清晰，内容前沿，结合了大量的案例分析和技术图示，是生物制药领域研究人员和决策者不可或缺的参考资料。它不仅描绘了当前的技术格局，更预示了未来十年药物发现领域的发展方向。

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