然而传统的针对单一靶点的研究方法已经难以适应一些多基因疾病和病毒等相关药物的研究。而基于细胞水平的高内涵筛选(high content screening, HCS)技术实现了对化合物多靶点多参数的同时检测，从疾病相关基因调控通路和网络水平上研究药物的作用机制、代谢途径和潜在毒性等，也使在细胞水平评价活性化合物的成成为可能。从筛选载体上看，HCS和HTS并没有的区别，它的检测体积并未因检测指标增加而增高，操作步骤同样简单可行、可自动化。故HCS在新药研发中发挥越来越重要的作用。菌种高通量筛选实验。山西霉菌高通量筛选
化合物库的质量包括三个方面：多样性、有效浓度、化合物库大小。化合物库的多样性制约着苗头化合物的新颖性，而化合物的有效浓度则影响着活性化合物的检出概率。因此化合物库的多样性越大，化合物的有效浓度越高意味着苗头化合物检出率更有保证。但是两者之前需要有一个平衡，一个化合物库里单一化合物簇（Cluster）维持在4~12个化合物的时候，多样性和有效浓度都能得到保障。另外，对于化合物库大小而言，理论情况下（基于多样性、有效浓度以及靶点的成药难度基本一致的随机筛选而言），大的化合物库有利于发现更多的苗头化合物。但是基于此次有限的汇总数据来看（有4个化合物库达到了百万级（0.6M~1.8M）），定向化合物库（FocusLibrary）（图七中红色圈部分）由于其自身的特点检出率较好，而大的化合物库并没有带来更高的苗头化合物检出率以及更高质量的苗头化合物宁夏高通量筛选成本高通量筛选微生物技术。
高通量筛选作为主流的筛选技术，已得到了的应用。其他筛选技术，比如组合库(CombinatorialLibrary)和碎片化合物库(FragmentLibrary)筛选技术运用也相当，只是相较而言运用较少。另外，基于DNA编码化合库（DEL）技术的筛选文献报道也不多见，并且大都发表于2016年之后，很多研究工作仍处于待发表状态。正如2018年Brown和Boström所指出，TheJournalofMedicinalChemistry上所报道的66个临床化合物，就有1个是出自于DNA编码化合物库技术。
高通量筛选的实验方法分子水平和细胞水平的实验方法（或称筛选模型）是实现药物高通量筛选的技术基础。由于药物高通量筛选要求同时处理大量样品，实验体系必须微量化，而这些微量化的实验方法应根据新的科研成果来建立。第四军医大学周四元研究认为，药物高通量筛选模型的实验方法，根据其生物学特点，可分为以下几类：受体结合分析法；酶活性测定法；细胞分子测定法；细胞活性测定法；代谢物质测定法；基因产物测定法。这些实验方法，均已用于药物高通量筛选中。充分利用药用资源 由于高通量筛选依赖数量庞大的样品库，实现了药物筛选的规模化，较大限度地利用了药用物质资源，提高了药物发现的几率，同时提高了发现新药的质量。高通量筛选的前提是什么。
高通量药物筛选的一个基本假设是：只要尝试了足够多的化合物，总能找到一个具有某种生化活性的化合物。筛选的化合物越多，获得具有良好生化活性的先导化合物的机率就越大。因此，一个庞大的化合物库也是高通量筛选不可或缺的部分。药物研发与开发是一个复杂与漫长的过程，特别是小分子药物的研发，其难点和关键在于如何快速高效的找到先导化合物（LeadCompound）。采用高通量药物筛选（High-throughputscreening，HTS）来发现新的先导化合物仍然是小分子药物研发的优先。高通量筛选应具备的条件。山西霉菌高通量筛选
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从先导化合物的结构来看，特殊环系出现频次多的是嘌呤结构，这有可能与激酶和其他一些基于核苷酸的酶在很多疾病中起到的巨大作用有关。其他出现频次比较高的环系包括五元环的四氢噻唑、吡唑、吡咯、咪唑啉和吡咯烷，以及六元环哌啶和哌嗪类骨架。分子柔性增加：大部分的先导化合物都含有一个手性中心，更有6个化合物含有两个手性中心。从苗头化合物到先导化合物，Sp3杂化碳原子个数比例有着地升高，统计上来说从0.197± 0.157 上升到了0.255±0.162。山西霉菌高通量筛选
