融合多组学数据优化筛选恶性肿瘤中表观失调非编码RNA及其功能研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61502126
  • 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:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

The development of human cancer is driven by changes in the genetic and epigenetic landscape of the cell. However, identification and functional analysis of epigenetically dysregulated noncoding RNAs (ncRNAs) and integration of different types of genomic datasets to discover the regulatory networks mediated by ncRNAs are challenging. This application describes the development of computational methods and integrative genomic strategies for systematically dissecting the the epigenetically dysregulated ncRNA in cancer, and a combination of computational and experimental approaches to unravel several important functional networks mediated by ncRNA in multiple types of cancer. Specifically, it will (i) develop a computational method to interrogate ncRNA methylation, histone modification and expression in tumor and normal samples and utilize an integrative genomic strategy to identify epigenetically dysregualted ncRNAs, (ii) identify the transcriptional and post-transcriptional regulatory networks mediated by ncRNAs and summarize the regulatory principles of known cancer related ncRNAs, and integration of the principles to discover the ncRNA biomarkers for the diagnosis, treatment and prognosis of human cancer, (iii) predict the functions of ncRNAs based on the regulatory targets and validate the function of ncRNAs and the regulatory relationship using experimental approaches. In addition to its scientific proposal, this application develops cutting-edge computational methods, and uses a combination of computational and experimental approaches to understand the upstream mechanism of ncRNAs expression dysregulation and the downstream regulatory networks mediated by ncRNAs in cancer. The results obtained by this application will be a highly valuable resource for investigations at understanding epigenetic regulation of cancer and identification of epigenetic-based therapeutic targets.
恶性肿瘤的发生发展是遗传与表观遗传共同驱动的结果。系统鉴定识别恶性肿瘤发生发展过程中表观失调的非编码RNA (noncoding RNA, ncRNA)并探讨其介导的调控网络在恶性肿瘤中的作用机制是具有挑战意义的课题。本课题将以恶性肿瘤中ncRNA不同层面的组学资源为起点,开发计算学方法鉴定恶性肿瘤发生发展过程中表观失调的ncRNA,进一步构建表观失调ncRNA介导的转录和转录后调控网络,归纳总结已知恶性肿瘤相关ncRNA的拓扑结构以及调控规律,开发恶性肿瘤相关ncRNA诊断、预后标记优先化方法,进一步基于表观失调ncRNA介导的转录和转录后失调靶基因预测ncRNA生物标记的分子功能,最后利用分子生物学实验证实表观失调ncRNA的调控作用以及分子功能,形成以ncRNA为核心的复杂分析系统,建立查询、计算及分析的一体化平台,为恶性肿瘤及其进展发病机制的理解提供新的视角和新的思路。

结项摘要

本项目按原计划完成。在本项目中,通过整合恶性肿瘤中的基因组、转录组、表观组和功能数据,我们开发了计算学方法识别了恶性肿瘤及其进展过程中表观失调的ncRNA,探究了不同肿瘤亚型中ncRNA失调模式的异同。进一步开发了LncMod、FACER以及MERIT等计算学方法系统识别了恶性肿瘤及其进展过程中ncRNA介导的转录及转录后调控失调关系,构建了多种恶性肿瘤中ncRNA多层次功能调控网络。通过网络结构分析,我们识别了恶性肿瘤中保守的泛癌lncRNA调控子、中度调控子以及癌症特异的lncRNA调控子,功能分析揭示了泛癌的调控子具有更低的组织特异性表达模式、具有更高的保守性并且和恶性肿瘤的发生发展密切相关。通过lncRNA调控子介导的调控扰动分析,我们预测并用低通量实验证实了调控子的分子功能。特别地,我们还拓展了本项目的研究工作,系统地分析了恶性肿瘤中遗传变异对于ncRNA以及RNA结合蛋白调控网络的影响。此外,我们系统分析了恶性肿瘤进展过程中lncRNA转录组的动态改变,识别了肿瘤进展相关的lncRNA分子标记,并结合转录调控数据分析了潜在的上游调控因子。在研究分析的同时,我们也归纳总结了恶性肿瘤中ncRNA调控以及协同调控的规律,受多个杂志社的邀请撰写了恶性肿瘤中ncRNA调控相关的多篇综述性文章。为了进一步推广本项目的研究成果,我们开发了多个R程序软件包以及LncMAP等多个在线数据分析平台,为恶性肿瘤中ncRNA研究及其分子机制的探究提供了新的视角。在本项目的支持下,已经发表SCI论文15篇,主要刊发于国外著名生命科学相关杂志《Hepatology》、《Nucleic Acids Research》、《Briefings in Bioinformatics》及《Molecular Therapy: Nucleic Acids》等。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Characterization of Transcriptome Transition Associates Long Noncoding RNAs with Glioma Progression.
转录组转变的表征将长非编码 RNA 与神经胶质瘤进展相关联。
  • DOI:
    10.1016/j.omtn.2018.10.009
  • 发表时间:
    2018-12-07
  • 期刊:
    Molecular therapy. Nucleic acids
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Lin X;Jiang T;Bai J;Li J;Wang T;Xiao J;Tian Y;Jin X;Shao T;Xu J;Chen L;Wang L;Li Y
  • 通讯作者:
    Li Y
Identifying and functionally characterizing tissue-specific and ubiquitously expressed human lncRNAs.
识别和功能表征组织特异性和普遍表达的人类 lncRNA。
  • DOI:
    10.18632/oncotarget.6859
  • 发表时间:
    2016-02-09
  • 期刊:
    Oncotarget
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jiang C;Li Y;Zhao Z;Lu J;Chen H;Ding N;Wang G;Xu J;Li X
  • 通讯作者:
    Li X
LncMAP: Pan-cancer atlas of long noncoding RNA-mediated transcriptional network perturbations.
LncMAP:长非编码 RNA 介导的转录网络扰动的泛癌图谱
  • DOI:
    10.1093/nar/gkx1311
  • 发表时间:
    2018-02-16
  • 期刊:
    Nucleic acids research
  • 影响因子:
    14.9
  • 作者:
    Li Y;Li L;Wang Z;Pan T;Sahni N;Jin X;Wang G;Li J;Zheng X;Zhang Y;Xu J;Yi S;Li X
  • 通讯作者:
    Li X
MERIT: Systematic Analysis and Characterization of Mutational Effect on RNA Interactome Topology.
优点:RNA 相互作用组拓扑突变效应的系统分析和表征。
  • DOI:
    10.1002/hep.30242
  • 发表时间:
    2019-08
  • 期刊:
    Hepatology (Baltimore, Md.)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Li Y;McGrail DJ;Xu J;Li J;Liu NN;Sun M;Lin R;Pancsa R;Zhang J;Lee JS;Wang H;Mills GB;Li X;Yi S;Sahni N
  • 通讯作者:
    Sahni N
Extensive ceRNA-ceRNA interaction networks mediated by miRNAs regulate development in multiple rhesus tissues.
由 miRNA 介导的广泛 ceRNA-ceRNA 相互作用网络调节多个恒河猴组织的发育
  • DOI:
    10.1093/nar/gkw587
  • 发表时间:
    2016-11-02
  • 期刊:
    Nucleic acids research
  • 影响因子:
    14.9
  • 作者:
    Xu J;Feng L;Han Z;Li Y;Wu A;Shao T;Ding N;Li L;Deng W;Di X;Wang J;Zhang L;Li X;Zhang K;Cheng S
  • 通讯作者:
    Cheng S

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其他文献

聚乙烯亚胺改性的双介孔氧化硅基因载体构建
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
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    无机材料学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    方美蓉;秦利梅;贾晓博;李永生;牛德超;胡泽岚
  • 通讯作者:
    胡泽岚
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    大地测量与地球动力学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张景发;罗毅;姜文亮;李永生
  • 通讯作者:
    李永生
局地蒸发和外部水汽输送对松花江流域夏季降水的贡献
  • DOI:
    10.3878/j.issn.1006-9895.1909.19177
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    大气科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李永生;张丽霞;王波
  • 通讯作者:
    王波
2017年伊朗Mw7.3地震震源机制反演及三维形变场获取
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张庆云;李永生;张景发
  • 通讯作者:
    张景发
水杨醛亚胺类[O~-NS]三齿钛配合物的合成及催化乙烯聚合
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    应用化工
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李永生;宋文;张爱清;谢光勇
  • 通讯作者:
    谢光勇

其他文献

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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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