作者piimaila (肥仔)
看板Bioindustry
標題Re: [問題] 電腦模擬蛋白質製藥的需求?
時間Fri Nov 22 16:15:09 2013
※ 引述《ljii (是否)》之銘言：
: ※ 引述《piimaila (肥仔)》之銘言：
: HTS說穿了就很多很多種藥物然後讓機器人幫你作投藥跟收data的動作罷了,
所以廠商基本上是亂槍打鳥? 還是預先知道藥物範圍?
: 直接拿一百萬個藥去作HTS, 有100個well裡的細胞死掉了
這樣費用大概多少, 我參考一下興大的費用
1 X 96 （每次篩選一個樣品）： 新台幣 9,800 元
這樣是說 一次一個蛋白質樣品, 測試96種化合物
是不是這樣呢? 當然 做多是有優惠, 但是一次拿100萬個事不是成本非常高?
那實務上又如何縮小範圍?
: 所以"僅"通過電腦篩選的都還需要進行大量的細胞和動物試驗
: 距離實際可用的資料還有很長的距離
: 以這種低期望值的資料來說, 商業價值可能不會很高
恩, 這樣 用電腦預測和用HTS的預測差在哪裡呢?
是否通過HTS預測的就不需要細胞和動物實驗?
如果 HTS一樣得通過細胞和動物實驗 這樣為啥要選擇HTS不選擇電腦篩選?
兩者之間的差距差在哪裡呢?
恩, 補問一個, 所謂的市場價值不是很高是大概一個可能性多少錢呢?
是否有交易成功的案子可以參考?.?
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◆ From: 172.245.16.16
※ 編輯: piimaila 來自: 172.245.16.16 (11/22 16:52)
1F：推 HOHO0220:電腦預測好發paper阿 換個參數 target就一篇 11/22 18:41
2F：推 HOHO0220:電腦模擬的價值在學術上面比較大 11/22 18:46
3F：→ piimaila:是一堆會結合拉, 如果無腦亂黏的話, 問題是價值何在? 11/22 19:49
4F：→ piimaila:感覺上我乾脆找教授賣超級電腦比較好賺orz 11/22 19:50
5F：→ piimaila:跟他們說, 喵的, 妳們買那70萬的是搞笑, 我賣妳只要半價 11/22 19:50
6F：→ piimaila:然後賺3倍這樣 XD (我說的是真實案例, 不過他不是買70萬) 11/22 19:51
7F：推 puec2:其實說真的，這才是比較好的商業企劃。因為現在國科會要求 11/22 20:57
8F：→ puec2:應用性，HTS又不是像PCR machine一樣人人有。如果你們可以 11/22 20:58
9F：→ puec2:降低設備門檻然後順便代理個軟體，應該很多單位會買單。 11/22 20:58
10F：→ puec2:因為只要用你們的系統預測一些compound出來，就可以扯說 11/22 20:59
11F：→ puec2:自己的研究很有應用性，有找到有潛力成為新藥的compound.. 11/22 20:59
12F：→ piimaila:基本上軟體到處都找的到, 只是要針對機器特化而已 11/23 09:36
13F：→ piimaila:代理的軟體用的是通用機台, 速度根本上不去 11/23 09:36
14F：→ piimaila:簡單的說, 就有點像是拿萬能刀去做手牌小刀的事 11/23 09:37
15F：→ piimaila:不但貴上許多, 也做不好 11/23 09:37
16F：推 puec2:如果可以做到軟體綁硬體那就更好了。 11/23 10:33
17F：→ captdavince:最廣的HTS當然是什麼都篩亂槍打鳥..但是經費、時間、 11/24 13:27
18F：→ captdavince:人力有限，當然會限縮一定的範圍 11/24 13:27
19F：推 rickson:對大藥廠來說，篩個藥花個一百萬美金都不算貴 11/25 16:07
20F：→ rickson:給你算半天 他寧願花錢解決 11/25 16:07
21F：→ rickson:不要拿台灣國科會預算這種等級的錢 套用在這些大藥廠上 11/25 16:07
22F：→ piimaila:基本上, 如果以10000/day來說, 目前我手頭上是2.4萬/day 12/07 22:49
23F：→ piimaila:不會慢慢算...只是, 目前我學習了一下, 似乎和HTS是相輔 12/07 22:50
24F：→ piimaila:相成, 傳統HTS許多做不到要靠電腦篩選, 而電腦篩選對 12/07 22:50
25F：→ piimaila:濃度等控制也做不到, 要靠HTS 12/07 22:50
26F：→ piimaila:oh~我補充一下 2.4萬/day是單機的運算, 沒上cluster 12/07 22:51
27F：→ piimaila:10組就可以加個9~10倍沒啥問題 12/07 22:51
28F：→ piimaila:當然 尚在學習中~感覺上是可做 但是問題不在速度 12/07 22:54
29F：→ piimaila:在沛體受體資料庫是否準確 才是最大的盲點 12/07 22:55