DEL
DNA编码化合物库是一种高通量筛选技术，每个化合物连接独特DNA序列作为条形码，数十亿化合物混合与靶蛋白孵育后通过测序读出富集分子，用于药物发现中的化合物筛选
时间轴 (近 90 天)
Leash Bio采用Lab-in-the-Loop闭环方式，将DEL实验与AI模型迭代结合，以计算速度运行实验设计与数据分析循环。
DEL（DNA编码化合物库）通过将每个化合物连接独特DNA条形码，在单管中同时进行数十亿次结合实验，再通过测序读出富集化合物。
DEL思路由Affinity Pharmaceuticals等团队在2000年代奠基，现已用于数十亿级化合物库构建。
传统筛选方法如ASMS、SPR的通量通常止步于数万化合物，而DEL可覆盖百亿级。
DEL数据可用于检测AI模型是否通过记忆数据集偏置（捷径学习）而非学习化学规律来获得高分。
Leash Bio用DEL数据做模型评估，能识别出标准benchmark上分数高但泛化能力差的模型。
DEL数据的独特价值在于负样本来自真实实验未结合结果，覆盖化学空间广，每轮选择相当于对模型假设的实测，比合成基准更接近真实泛化考验。
Leash Bio将DEL重新定位为AI训练基础设施，产出带有实验验证标签的推理轨迹数据，而非传统的一次性筛选工具。
DEL实验操作链条长、噪声大、失败率高，文库构建偏差、非特异性吸附、测序深度限制等问题会让真实信号淹没在噪声里。
全部知识事实 (9)
Leash Bio采用Lab-in-the-Loop闭环方式，将DEL实验与AI模型迭代结合，以计算速度运行实验设计与数据分析循环。
50%待验证DEL（DNA编码化合物库）通过将每个化合物连接独特DNA条形码，在单管中同时进行数十亿次结合实验，再通过测序读出富集化合物。
50%待验证DEL思路由Affinity Pharmaceuticals等团队在2000年代奠基，现已用于数十亿级化合物库构建。
50%待验证传统筛选方法如ASMS、SPR的通量通常止步于数万化合物，而DEL可覆盖百亿级。
50%待验证DEL数据可用于检测AI模型是否通过记忆数据集偏置（捷径学习）而非学习化学规律来获得高分。
50%待验证Leash Bio用DEL数据做模型评估，能识别出标准benchmark上分数高但泛化能力差的模型。
50%待验证DEL数据的独特价值在于负样本来自真实实验未结合结果，覆盖化学空间广，每轮选择相当于对模型假设的实测，比合成基准更接近真实泛化考验。
50%待验证Leash Bio将DEL重新定位为AI训练基础设施，产出带有实验验证标签的推理轨迹数据，而非传统的一次性筛选工具。
50%待验证DEL实验操作链条长、噪声大、失败率高，文库构建偏差、非特异性吸附、测序深度限制等问题会让真实信号淹没在噪声里。
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