基于表达谱和分子网络的恶性肿瘤相关lncRNA基因识别及其调控特征研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61602134
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    21.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0213.生物信息计算与数字健康
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2019-12-31

项目摘要

Accumulating evidence indicates that dysregulation of lncRNA expression and regulatory network is closely associated with tumorigenesis and metastasis in cancers. Systematic identification of cancer-related lncRNAs and studying regulatory characteristics and molecular mechanisms of lncRNA network are still challenging. In this study, we attempt to develop systems biology strategy to identify risky lncRNAs and functional modules by integrating lncRNA, miRNA and mRNA expression profiles and molecular interaction profiles, and construct lncRNA-based clinical prognostic model in various cancers, such as breast cancer, ovarian cancer, lung cancer, glioma and so on, Then we will perform a systematic analysis of the potential mechanisms underlying lncRNA synergetic regulations, and further explore the dynamics and complexity of lncRNA network during cancer progression. Our study not only promotes a better understanding of the underlying lncRNA regulatory mechanisms and putative roles in cancers, but also provides valuable lncRNA biomarkers and web-based tools for cancer diagnosis, prognosis and therapy.
研究表明lncRNA表达及其调控网络的失调和紊乱与恶性肿瘤的发生发展密切相关。系统识别恶性肿瘤相关的lncRNA基因, 研究lncRNA网络在恶性肿瘤中的调控特征和分子机制是具有重要意义的工作。本课题拟从系统生物学角度,整合分析lncRNA, miRNA和mRNA多重表达谱以及lncRNA与其他生物组分的协同调控网络,多角度开发可靠的生物信息学分析策略和计算方法识别和优化与恶性肿瘤发生发展密切相关的关键性lncRNA及miRNA-lncRNA-mRNA协同作用功能模块,建立以lncRNA为对象的临床诊断预测模型,并应用于乳腺癌、卵巢癌、肺癌和恶性胶质瘤等常见高发癌症数据。该课题将有助于深入理解lncRNA表达及其调控网络在恶性肿瘤发生发展中的作用机制,同时能够为恶性肿瘤的早期诊断和预后分析提供有价值的分子标志物和网络分析工具。

结项摘要

研究表明lncRNA表达及其调控网络的失调和紊乱与恶性肿瘤的发生发展密切相关。系统识别恶性肿瘤相关的lncRNA基因, 研究lncRNA网络在恶性肿瘤中的调控特征和分子机制是具有重要意义的工作。本课题利用生物信息学技术和方法全基因组范围内分析了lncRNA表达谱和癌症病人的临床特征关系,在胶质母细胞瘤、弥漫性大B细胞淋巴瘤、子宫内膜癌和结直肠癌等四种常见的癌症中识别到多个与癌症亚型、预后和复发风险相关的新的lncRNA分子标志物,建立以lncRNA为对象的临床诊断预测模型。该课题将有助于深入理解lncRNA表达及其调控网络在恶性肿瘤发生发展中的作用机制,同时能够为恶性肿瘤的早期诊断和预后分析提供有价值的分子标志物和网络分析工具。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
An Immune-Related Six-lncRNA Signature to Improve Prognosis Prediction of Glioblastoma Multiforme
免疫相关的 6-lncRNA 特征可改善多形性胶质母细胞瘤的预后预测
  • DOI:
    10.1007/s12035-017-0572-9
  • 发表时间:
    2018-05-01
  • 期刊:
    MOLECULAR NEUROBIOLOGY
  • 影响因子:
    5.1
  • 作者:
    Zhou, Meng;Zhang, Zhaoyue;Sun, Jie
  • 通讯作者:
    Sun, Jie
Analysis of long noncoding RNAs highlights region-specific altered expression patterns and diagnostic roles in Alzheimer's disease
长非编码 RNA 的分析强调了阿尔茨海默病中区域特异性表达模式的改变和诊断作用
  • DOI:
    10.1093/bib/bby021
  • 发表时间:
    2019-03-01
  • 期刊:
    BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS
  • 影响因子:
    9.5
  • 作者:
    Zhou, Meng;Zhao, Hengqiang;Su, Jianzhong
  • 通讯作者:
    Su, Jianzhong
Recurrence-Associated Long Non-coding RNA Signature for Determining the Risk of Recurrence in Patients with Colon Cancer
用于确定结肠癌患者复发风险的复发相关长非编码 RNA 特征
  • DOI:
    10.1016/j.omtn.2018.06.007
  • 发表时间:
    2018-09-07
  • 期刊:
    MOLECULAR THERAPY-NUCLEIC ACIDS
  • 影响因子:
    8.8
  • 作者:
    Zhou, Meng;Hu, Long;Su, Jianzhong
  • 通讯作者:
    Su, Jianzhong
A novel lncRNA-focus expression signature for survival prediction in endometrial carcinoma
用于子宫内膜癌生存预测的新型 lncRNA 聚焦表达特征
  • DOI:
    10.1186/s12885-017-3983-0
  • 发表时间:
    2018-01-05
  • 期刊:
    BMC CANCER
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Zhou, Meng;Zhang, Zhaoyue;Sun, Jie
  • 通讯作者:
    Sun, Jie
Discovery and validation of immune-associated long non-coding RNA biomarkers associated with clinically molecular subtype and prognosis in diffuse large B cell lymphoma
与弥漫性大 B 细胞淋巴瘤临床分子亚型和预后相关的免疫相关长非编码 RNA 生物标志物的发现和验证
  • DOI:
    10.1186/s12943-017-0580-4
  • 发表时间:
    2017-01-19
  • 期刊:
    MOLECULAR CANCER
  • 影响因子:
    37.3
  • 作者:
    Zhou, Meng;Zhao, Hengqiang;Sun, Jie
  • 通讯作者:
    Sun, Jie

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  • 通讯作者:
    HE Yu-ju,NIE Qiu-hua,SUN Jie,WANG Xun-si,WANG Guo-

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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