Constructing A Transcriptomic Atlas of Retrotransposon in Alzheimer's Disease

构建阿尔茨海默病逆转录转座子转录组图谱

基本信息

项目摘要

Project Summary The number of AD patients is gradually increasing every year, and the economic burden of health care of AD patients, estimated at $335 billion in 2021, is predicted to triple by 2050. In the interest of public health and the economy, understanding AD genetics and finding effective AD prevention and treatment are important. Numerous studies have suggested that AD is a complicated genetic disorder, often involving genomic structural changes and regulation. Thus, there is a strong need to investigate not only regular genes, proteins, and their regulations but also the other genetic components in AD. Retrotransposons (RTEs) are DNA sequences that copy themselves and insert their copies into the genome. There has been some interest in studying retrotransposons in AD research. For example, it is known that chromatin relaxation mediated by Tau protein accumulation may overly activate the retrotransposons. This massive activation may provoke an innate immune response and damage the genome, which can result in neurodegeneration. Moreover, a study showed that antiviral drugs could suppress activation of RTEs in AD by inhibiting their reverse transcriptase, and the suppression results in the prevention of neurodegeneration. These studies suggested that investigating the features and roles of retrotransposons in AD will provide an additional and important way to understand the regulations of RTEs in AD pathogenesis. However, molecular characteristics of the RTEs in AD, such as cell type-/sex-specificity, are still unknown. Characterizing RTEs requires generating large-scale RTE expression datasets. Such data has not been available publicly, although the AD research community has made tremendous efforts to generate large-scale postmortem AD transcriptome data, including bulk RNA-seq of ~2,000 subjects and single-cell nuclei RNA-seq of ~260,000 cells. Therefore, we propose two specific aims to perform the first systematic study of RTE by constructing an RTE atlas resource for AD study: Aim 1. To generate large-scale RTE expression datasets by mining and processing public AD transcriptome datasets. We will extend our SalmonTE algorithm to mine RTE expressions from AD transcriptome datasets at both tissue-level and single- cell resolution. Aim 2. To generate AD RTE atlas resources by characterizing RTEs and AD patients using statistical and machine learning methods. We will expand our in-house computational methods to calculate context-specificity (e.g., brain region, cell type, and sex) of each RTE in human AD brains. We will also develop an unsupervised graph neural network using RTE expression and multi-omics data to characterize AD patients. In the end, we will create an atlas website to share our findings with the AD research community. Successful completion of this project will provide 1) novel computational methods to rigorously characterize RTEs in AD, 2) identification of context-specific RTEs in AD and characterization of AD patients using RTE expression, and 3) a well-annotated AD RTE atlas to deepen our knowledge in the molecular basis of AD.
项目摘要AD患者的数量每年逐渐增加,经济负担 AD患者的卫生保健估计为2021年的3350亿美元,预计到2050年为三倍。 健康与经济,了解AD遗传学以及发现有效的AD预防和治疗是 重要的。大量研究表明AD是一种复杂的遗传疾病,通常涉及基因组 结构变化和调节。因此,不仅需要研究常规基因,蛋白质, 及其法规,以及AD中的其他遗传成分。逆转录座(RTE)是DNA 序列复制并将其副本插入基因组中。对 研究AD研究中的逆转录子。例如,众所周知,由tau介导的染色质松弛 蛋白质的积累可能会过度激活逆转录子。这种巨大的激活可能会引起先天性 免疫反应和损害基因组,这可能导致神经退行性。此外,一项研究表明 该抗病毒药物可以通过抑制其逆转录酶和 抑制导致预防神经退行性。这些研究表明,调查 逆转录座子在广告中的功能和角色将提供一种理解的其他重要方法 AD发病机理中RTE的法规。但是,AD中RTE的分子特性,例如细胞 类型/性别特异性仍然未知。表征RTE需要生成大规模的RTE表达式 数据集。尽管广告研究界已经巨大 生成大规模验尸广告转录组数据的努力,包括约2,000名受试者的散装RNA-Seq 和约260,000个细胞的单细胞核RNA-Seq。因此,我们提出了两个具体目标,以执行第一个 通过构建RTE地图集资源进行广告研究,对RTE进行系统研究:目标1。 RTE表达数据集通过挖掘和处理公共广告转录组数据集。我们将扩展我们的 Salmonte算法从组织级别和单一的AD转录组数据集中挖掘RTE表达式 细胞分辨率。目标2。通过使用RTE和AD患者来表征AD RTE ATLAS资源 统计和机器学习方法。我们将扩展内部计算方法以计算 人类广告大脑中每个RTE的上下文特异性(例如,大脑区域,细胞类型和性别)。我们还将发展 使用RTE表达和多摩学数据来表征AD患者的无监督图神经网络。 最后,我们将创建一个地图集网站,以与广告研究社区分享我们的发现。成功的 该项目的完成将提供1)严格表征AD中RTE的新型计算方法,2) 使用RTE表达的AD和AD患者表征的上下文特异性RT鉴定,3) 一个井井有条的AD ATLA,以AD的分子基础加深了我们的知识。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Zhongming Zhao其他文献

Zhongming Zhao的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Zhongming Zhao', 18)}}的其他基金

Deep learning methods to predict the function of genetic variants in orofacial clefts
深度学习方法预测口颌裂遗传变异的功能
  • 批准号:
    9764346
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 31.2万
  • 项目类别:
Predicting Phenotype by Deep Learning Heterogeneous Multi-Omics Data
通过深度学习异构多组学数据预测表型
  • 批准号:
    10318084
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 31.2万
  • 项目类别:
Predicting Phenotype by Using Transcriptomic Alteration as Endophenotype
使用转录组改变作为内表型预测表型
  • 批准号:
    9980998
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 31.2万
  • 项目类别:
Predicting Phenotype by Deep Learning Heterogeneous Multi-Omics Data
通过深度学习异构多组学数据预测表型
  • 批准号:
    10640868
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 31.2万
  • 项目类别:
Transforming dbGaP genetic and genomic data to FAIR-ready by artificial intelligence and machine learning algorithms
通过人工智能和机器学习算法将 dbGaP 遗传和基因组数据转变为 FAIR-ready
  • 批准号:
    10842954
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 31.2万
  • 项目类别:
Predicting Phenotype by Deep Learning Heterogeneous Multi-Omics Data
通过深度学习异构多组学数据预测表型
  • 批准号:
    10449376
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 31.2万
  • 项目类别:
Predicting Phenotype by Using Transcriptomic Alteration as Endophenotype
使用转录组改变作为内表型预测表型
  • 批准号:
    9750105
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 31.2万
  • 项目类别:
Mapping the Genetic Architecture of Complex Disease via RNA-seq and GWAS
通过 RNA-seq 和 GWAS 绘制复杂疾病的遗传结构
  • 批准号:
    9212507
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 31.2万
  • 项目类别:
MicroRNA and Transcription Factor Co-regulation in Cancer
癌症中的 MicroRNA 和转录因子共同调控
  • 批准号:
    9329385
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 31.2万
  • 项目类别:
MicroRNA and Transcription Factor Co-regulation in Cancer
癌症中的 MicroRNA 和转录因子共同调控
  • 批准号:
    9093087
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 31.2万
  • 项目类别:

相似国自然基金

温度作用下CA砂浆非线性老化蠕变性能的多尺度研究
  • 批准号:
    12302265
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
华北地区大气气溶胶长距离输送条件下单颗粒的来源及老化机制研究
  • 批准号:
    42307141
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
来源和老化过程对大气棕碳光吸收特性及环境气候效应影响的模型研究
  • 批准号:
    42377093
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    49 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于波动法的叠层橡胶隔震支座老化损伤原位检测及精确评估方法研究
  • 批准号:
    52308322
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
微纳核壳结构填充体系构建及其对聚乳酸阻燃、抗老化、降解和循环的作用机制
  • 批准号:
    52373051
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    50 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

老化や損傷および疾患で破綻する腱・靱帯の異所性骨化抑制メカニズムの解明
阐明抑制因衰老、损伤和疾病而塌陷的肌腱和韧带异位骨化的机制
  • 批准号:
    24K12347
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 31.2万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
糖代謝障害が招く軟骨肥大性細胞老化を介したO Aの発症機構の解明とC C N2の役割
阐明糖代谢受损引起的软骨肥大细胞衰老介导的OA发病机制及C C N2的作用
  • 批准号:
    24K12869
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 31.2万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
ヒアルロン酸合成阻害剤による口腔癌のBcl2発現増強を標的とした老化細胞除去療法
使用透明质酸合成抑制剂增强口腔癌中 Bcl2 表达的衰老细胞去除疗法
  • 批准号:
    24K13090
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 31.2万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
通院高齢者のオーラルフレイル診断に適用できる唾液老化マーカーの確立
适用于住院老年患者口腔衰弱诊断的唾液老化标记物的建立
  • 批准号:
    24K13266
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 31.2万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
老化に伴う骨折治癒障害に対するPTHとWnt/β-catenin シグナルの相互作用
PTH 和 Wnt/β-catenin 信号在衰老相关骨折愈合障碍中的相互作用
  • 批准号:
    24K12417
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 31.2万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了