第1章　評(píng)估新藥靶點(diǎn)的化學(xué)策略　 001
1.1　引言　 001
1.2　化學(xué)基因組化合物和化學(xué)探針的使用和研究案例　 004
1.2.1　化學(xué)基因組學(xué)庫(kù)　 005
1.2.2　無(wú)活性對(duì)照　 006
1.2.3　生物靶點(diǎn)組的使用和分析　 007
1.3　化學(xué)探針的開(kāi)發(fā)　 008
1.3.1　從BIX01294至EPZ035544：G9a/GLP抑制劑的開(kāi)發(fā)和優(yōu)化/ 008
1.3.2　BRD9抑制劑的開(kāi)發(fā)　 010
1.4　基于患者來(lái)源細(xì)胞的化合物靶點(diǎn)評(píng)估　 012
1.4.1　基于化合物的靶點(diǎn)評(píng)估　 012
1.4.2　患者來(lái)源的細(xì)胞測(cè)試　 013
1.4.3　靶點(diǎn)評(píng)估的方法　 013
1.4.4　案例：炎性腸病組織平臺(tái)　 014
1.5　總結(jié)與展望　 015
參考文獻(xiàn)　 016

第2章　基于親和力的化學(xué)蛋白質(zhì)組學(xué)靶點(diǎn)識(shí)別　 021
2.1　引言　 021
2.2　分子表型作用機(jī)制的闡明　 023
2.3　蛋白質(zhì)檢測(cè)讀出的定量高分辨率質(zhì)譜法　 024
2.4　基于裂解物親和性的化學(xué)蛋白質(zhì)組學(xué)　 027
2.4.1　親和探針的設(shè)計(jì)　 027
2.4.2　常規(guī)實(shí)驗(yàn)的下拉工作流程　 028
2.4.3　限制　 033
2.5　基于細(xì)胞內(nèi)光親和力的化學(xué)蛋白質(zhì)組學(xué)　 034
2.5.1　PAL探針的設(shè)計(jì)　 034
2.5.2　常規(guī)實(shí)驗(yàn)工作流程　 035
2.5.3　限制　 035
2.6　靶點(diǎn)確證和作用方式　 035
2.7　總結(jié)　 038
參考文獻(xiàn)　 039

第3章　化學(xué)蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)　 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(shè)計(jì)　 046
3.2.1　活性部分（反應(yīng)基團(tuán)）　 046
3.2.2　報(bào)告標(biāo)簽　 049
3.2.3　連接臂　 049
3.2.4　生物正交化學(xué)　 050
3.3　化學(xué)蛋白質(zhì)組學(xué)工作流程　 052
3.3.1　質(zhì)譜定量蛋白質(zhì)組學(xué)　 053
3.4　ABPP應(yīng)用及案例研究　 056
3.4.1　案例研究1：基于活性的蛋白質(zhì)分析是一種嗜極古菌中酶鑒定和篩選的強(qiáng)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(yàn)失敗　 060
3.4.3　案例研究3：小分子抑制劑的靶點(diǎn)識(shí)別　 062
3.4.4　案例研究4：光親和標(biāo)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(shè)計(jì)及其在蛋白質(zhì)定位中的應(yīng)用　 070
3.5　總結(jié)　 071
參考文獻(xiàn)　 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(diǎn)發(fā)現(xiàn)的化學(xué)蛋白質(zhì)組學(xué)方法　 087
4.1　化學(xué)蛋白質(zhì)組學(xué)在激酶抑制劑靶點(diǎn)解析中的應(yīng)用　 087
4.1.1　小分子激酶抑制劑的多靶點(diǎn)效應(yīng)　 087
4.1.2　激酶抑制劑的化學(xué)蛋白質(zhì)組學(xué)分析　 090
4.1.3　化學(xué)蛋白質(zhì)組學(xué)實(shí)驗(yàn)開(kāi)發(fā)的技巧和建議　 092
4.2　Kinobeads的詳細(xì)實(shí)驗(yàn)方案　 094
4.2.1　細(xì)胞或組織裂解液　 095
4.2.2　親和基質(zhì)　 095
4.2.3　Kinobeads競(jìng)爭(zhēng)性實(shí)驗(yàn)　 098
4.2.4　質(zhì)譜檢測(cè)　 099
4.2.5　多肽及蛋白質(zhì)的鑒定與定量　 099
4.2.6　數(shù)據(jù)分析　 099
4.3　Kinobeads的應(yīng)用案例　 100
4.3.1　Kinobeads靶點(diǎn)覆蓋面的擴(kuò)展　 100
4.3.2　小分子激酶抑制劑的靶點(diǎn)解析　 103
4.3.3　抑制劑多靶點(diǎn)效應(yīng)的機(jī)遇：藥物再定位　 105
4.3.4　化學(xué)蛋白質(zhì)組學(xué)導(dǎo)向的藥物化學(xué)　 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(lái)發(fā)現(xiàn)新藥？　 108
4.4.3　化學(xué)蛋白質(zhì)組學(xué)導(dǎo)向的藥物發(fā)現(xiàn)的陰陽(yáng)機(jī)制　 109
參考文獻(xiàn)　 109

第5章　用于靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)和確證的非標(biāo)記技術(shù)　 115
5.1　引言　 115
5.2　CETSA技術(shù)的研究　 116
5.3　細(xì)胞熱轉(zhuǎn)移分析的設(shè)計(jì)　 119
5.3.1　經(jīng)典的細(xì)胞熱轉(zhuǎn)移分析　 119
5.3.2　細(xì)胞熱轉(zhuǎn)移分析的高通量篩選　 121
5.3.3　細(xì)胞熱轉(zhuǎn)移分析的質(zhì)譜分析　 123
5.4　靶點(diǎn)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(shí)別工具化合物的小型篩選）　 125
5.4.3　范圍內(nèi)外和困難的靶點(diǎn)　 125
5.4.4　聚焦或迭代庫(kù)的篩選　 126
5.4.5　片段庫(kù)篩選　 126
5.4.6　苗頭化合物的確認(rèn)　 126
5.4.7　基于表型苗頭化合物去卷積化的靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)　 127
5.5　靶點(diǎn)確證　 129
5.5.1　結(jié)合模式　 129
5.5.2　選擇性、特異性和安全性　 129
5.5.3　從實(shí)驗(yàn)到臨床（基于動(dòng)物實(shí)驗(yàn)）　 130
5.6　總結(jié)　 131
參考文獻(xiàn)　 132

第6章　支持高效藥物靶點(diǎn)選擇和分層醫(yī)學(xué)的逆向翻譯　 135
6.1　引言　 135
6.2　藥物發(fā)現(xiàn)中的遺傳學(xué)　 135
6.3　靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)的遺傳學(xué)策略　 138
6.3.1　全基因組關(guān)聯(lián)分析研究　 138
6.3.2　罕見(jiàn)病遺傳學(xué)　 140
6.3.3　體細(xì)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(jí)　 144
6.4.2　確定突變的功能結(jié)果　 144
6.4.3　可成藥性：從基因確證到可藥用靶點(diǎn)　 148
6.5　前瞻性展望　 149
6.5.1　疾病的分子分類學(xué)　 149
6.5.2　精準(zhǔn)醫(yī)療　 149
6.5.3　數(shù)據(jù)整合　 150
6.6　總結(jié)　 150
參考文獻(xiàn)　 151

第7章　基于人體細(xì)胞模型系統(tǒng)的靶點(diǎn)生物學(xué)和藥物作用機(jī)制　 155
7.1　引言　 155
7.2　人體細(xì)胞模型開(kāi)發(fā)的研究進(jìn)展　 157
7.2.1　第二代測(cè)序　 158
7.2.2　CRISPR基因組編輯　 159
7.2.3　誘導(dǎo)多能干細(xì)胞生物學(xué)　 159
7.2.4　3D細(xì)胞和類器官模型　 160
7.2.5　微流控和器官芯片設(shè)備　 162
7.2.6　活體成像　 162
7.2.7　高內(nèi)涵成像　 165
7.3　靶點(diǎn)生物學(xué)和藥物作用機(jī)制的多參數(shù)高內(nèi)涵表型鑒定　 165
7.3.1　功能基因組學(xué)中的高內(nèi)涵細(xì)胞成像　 167
7.3.2　多參數(shù)高內(nèi)涵成像與化學(xué)信息學(xué)的結(jié)合　 167
7.3.3　多參數(shù)高內(nèi)涵分析指導(dǎo)化學(xué)設(shè)計(jì)和靶點(diǎn)選擇性　 169
7.4　用于表型篩選和作用機(jī)制測(cè)試的靶點(diǎn)注釋化合物庫(kù)　 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(zhuǎn)錄水平上的通路分析　 171
7.5.2　跨劑量反應(yīng)和時(shí)間序列研究的動(dòng)態(tài)翻譯后通路分析　 172
7.6　總結(jié)　 174
參考文獻(xiàn)　 175

第8章　靶點(diǎn)確證中的細(xì)胞生物學(xué)方法　 183
8.1　引言　 183
8.2　生物標(biāo)志物　 183
8.2.1　直接靶點(diǎn)參與生物標(biāo)志物　 183
8.2.2　間接靶點(diǎn)參與生物標(biāo)志物和通路生物標(biāo)志物　 185
8.2.3　響應(yīng)生物標(biāo)志物　 185
8.2.4　生物標(biāo)志物間的相關(guān)性　 186
8.3　靶點(diǎn)調(diào)控引起細(xì)胞響應(yīng)的直接證據(jù)　 190
8.4　通過(guò)突變賦予對(duì)現(xiàn)有藥物敏感性的方式得到靶點(diǎn)調(diào)控導(dǎo)致細(xì)胞反應(yīng)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(dǎo)蛋白質(zhì)靶點(diǎn)降解的化學(xué)基因組學(xué)方法　 191
8.5　耐藥性突變　 196
參考文獻(xiàn)　 198

第9章　靶點(diǎn)識(shí)別和確證的遺傳操作與調(diào)節(jié)　 203
9.1　引言　 203
9.2　主要遺傳操作技術(shù)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(fù)序列　 206
9.3　設(shè)計(jì)和闡釋CRISPR實(shí)驗(yàn)的注意事項(xiàng)　 207
9.3.1　CRISPR/Cas技術(shù)進(jìn)行遺傳操作的方法學(xué)思考　 207
9.3.2　細(xì)胞模型的選擇：生物學(xué)和基因組學(xué)方面　 208
9.3.3　gRNA設(shè)計(jì)　 210
9.3.4　CRISPR/Cas技術(shù)的成功應(yīng)用　 215
9.4　CRISPR/Cas 技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展促進(jìn)了遺傳擾動(dòng)的其他模式/ 219
9.4.1　CRISPRi　 219
9.4.2　CRISPRa　 219
9.4.3　基礎(chǔ)編輯　 219
9.5　CRISPR/Cas技術(shù)在靶點(diǎn)識(shí)別和確證中的應(yīng)用　 220
9.5.1　用于早期靶點(diǎn)確證的CRISPR/Cas技術(shù)　 220
9.5.2　CRISPR篩選及其靶點(diǎn)識(shí)別　 220
9.5.3　CRISPR篩選：一般原則和注意事項(xiàng)　 221
9.5.4　CRISPR篩選應(yīng)用范圍的靶點(diǎn)識(shí)別示例　 223
9.6　CRISPR基因組編輯在免疫學(xué)研究中的應(yīng)用　 225
9.7　總結(jié)　 226
參考文獻(xiàn)　 227

第10章　靶點(diǎn)推斷的計(jì)算方法　 241
10.1　引言　 241
10.2　用于靶點(diǎn)識(shí)別的數(shù)據(jù)注釋　 242
10.3　靶點(diǎn)識(shí)別的計(jì)算方法　 243
10.3.1　靶點(diǎn)推斷的2D相似性方法　 246
10.3.2　靶點(diǎn)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(jī)器學(xué)習(xí)　 253
10.3.5　實(shí)驗(yàn)衍生的分子描述符　 257
10.3.6　基于結(jié)構(gòu)的篩選　 258
10.3.7　蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)和配體-靶點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)　 261
10.4　實(shí)際考量　 262
10.5　總結(jié)　 265
參考文獻(xiàn)　 266

第11章　生物信息學(xué)方法在作用機(jī)制理解中的應(yīng)用　 281
11.1　引言：生物信息學(xué)介紹　 281
11.1.1　相關(guān)定義：作用機(jī)制與作用模式　 281
11.1.2　MoA和靶點(diǎn)預(yù)測(cè)在藥物發(fā)現(xiàn)過(guò)程中的重要性　 282
11.1.3　MoA與靶點(diǎn)預(yù)測(cè)中的不同層次信息　 283
11.2　轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫(kù)　 284
11.2.1　轉(zhuǎn)錄過(guò)程的生物學(xué)背景　 284
11.2.2　基因表達(dá)關(guān)聯(lián)性圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)　 284
11.2.3　基于集成網(wǎng)絡(luò)的細(xì)胞特征文庫(kù)LINCS　 287
11.3　通路數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫(kù)　 293
11.3.1　什么是通路？　 293
11.3.2　通路分析過(guò)程　 295
11.3.3　MoA理解中的通路　 297
11.3.4　基因表達(dá)和通路數(shù)據(jù)的結(jié)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(diǎn)預(yù)測(cè)和更好理解MoA中的應(yīng)用　 301
11.5　總結(jié)　 306

致謝　 306

參考文獻(xiàn)　 307

索引　 313