基于信号放大的肺癌、肝癌细胞内多种活性分子同时高灵敏荧光成像新方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21675104
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    65.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0405.化学成像
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Being the most common tumor forms, lung cancer and liver cancer cause very high mortality rate. To further research the signal pathway in the occurrence and development of lung cancer and liver cancer and the process of drug treatment, improve the accuracy of early diagnosis, it is necessary to simultaneously monitor the concentration and the temporal and spatial variation of multiple intracellular molecules. But, limited to the low concentration of some molecules in living cells, it is difficult to directly detect them. Thus, it is of great significance to amplify the signal of the molecules at low level and make highly sensitive fluorescent imaging of lung cancer and liver cancer cells. Here, we present a novel method for simultaneous fluorescent imaging of multiple biological molecules in living lung cancer and liver cancer cells based on signal amplification. In the proposed method, functional DNAs will be used for the specific recognization of the target molecules including proteins, miRNA and metal ions; signal amplification will be realized based on kinds of DNA reactions, such as RCA and HCR; nanomaterials and biomaterials will be chosen as cellular carriers for probe transfer. The method can simultaneously monitor the cellular multiple biological molecules on site. Using this method, we will also explore the relationship of the cellular intake of Zn2+ and Cu2+ in lung cancer and liver cancer cells as well as the changes of the metal ions and related other molecules in the lung cancer cells after an induction of drug. The proposed method will provide a powerful tool for the researches of signal pathway during the occurrence and development of lung cancer and liver cancer, also provide new pathway for the accurate early diagnosis of these diseases.
肺癌和肝癌是致死率极高的泛发肿瘤。为了研究肺癌和肝癌发生、发展和药物作用过程中多分子参与的信号通路,提高此类疾病早期诊断的准确性,在活细胞水平上同时监控肺癌和肝癌细胞内多种分子的浓度和时空变化十分必要。由于细胞内生物分子浓度差异大,低浓度分子的信号难以直接获取,因此发展基于信号放大的肺癌、肝癌细胞内低浓度分子同时高灵敏成像方法具有重要的意义。本项目拟利用功能DNA进行细胞内多种分子的特异性识别;构建多种DNA扩增反应进行目标分子荧光信号放大;设计新型的纳米材料/DNA组装体进行细胞内探针输送,实现活细胞内多种生物分子的高灵敏荧光成像。基于该方法,我们将研究肺癌和肝癌细胞内不同金属离子摄取的相互关系及药物调控肺癌细胞内金属离子变化引发下游生物分子的变化。该方法将为我们进一步研究肺癌和肝癌发生、发展和药物治疗相关的信号通路提供有力的工具,为肺癌和肝癌的有效早期诊断提供新的途径和依据。

结项摘要

项目申请者聚焦于细胞内具有重要生理、病理意义的活性分子,针对细胞内多种生物分子的同时高灵敏成像和定量检测等关键科学问题,开展了系列新方法、新技术和新装置研究,为识别细胞内重要的生物分子,研究多种生物分子的含量、功能等提供了重要的测量方法与工具。主要研究内容如下:构建了用于单细胞操控和分析的微流控芯片系统,发展了多种高通量、高精度单细胞操控技术;在此基础上,发展了肿瘤细胞膜蛋白、miRNA、金属离子等多种生物分子专一识别、荧光信号放大、单细胞水平多种分子同时成像和定量分析新方法;并将所发展的肿瘤细胞内多种活性分子同时高灵敏检测方法应用于临床检测研究中。在项目资助下,项目负责人在JCR杂志发表高水平学术论文16篇,申请国家发明专利5项。在该项目研究基础上,项目负责人获批国家自然科学基金重大研究计划培育项目一项(91859111),山东省自然科学杰出青年基金一项(ZR2019JQ06),获评山东省泰山学者青年专家。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(5)
Phenotype-related drug sensitivity analysis of single CTCs for medicine evaluation.
用于药物评价的单一 CTC 表型相关药物敏感性分析
  • DOI:
    10.1039/c9sc05566e
  • 发表时间:
    2020-08-10
  • 期刊:
    Chemical science
  • 影响因子:
    8.4
  • 作者:
    Pei H;Yu M;Dong D;Wang Y;Li Q;Li L;Tang B
  • 通讯作者:
    Tang B
Dynamic fluorescent imaging analysis of mitochondrial redox in single cells with a microfluidic device
使用微流体装置对单细胞线粒体氧化还原进行动态荧光成像分析
  • DOI:
    10.1016/j.bios.2019.01.005
  • 发表时间:
    2019-03-15
  • 期刊:
    BIOSENSORS & BIOELECTRONICS
  • 影响因子:
    12.6
  • 作者:
    Li, Qingling;Li, Wei;Tang, Bo
  • 通讯作者:
    Tang, Bo
Consecutive Sorting and Phenotypic Counting of CTCs by an Optofluidic Flow Cytometer
利用光流控流式细胞仪对 CTC 进行连续分选和表型计数
  • DOI:
    10.1021/acs.analchem.9b04035
  • 发表时间:
    2019-11-05
  • 期刊:
    ANALYTICAL CHEMISTRY
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Li, Qingling;Cui, Shuang;Tang, Bo
  • 通讯作者:
    Tang, Bo
In situ fluorescent profiling of living cell membrane proteins at a single-molecule level
单分子水平活细胞膜蛋白的原位荧光分析
  • DOI:
    10.1039/c9cc00244h
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Chemical Communications
  • 影响因子:
    4.9
  • 作者:
    Fan Yuanyuan;Li Lu;Lu Meng;Si Haibin;Tang Bo
  • 通讯作者:
    Tang Bo
Visible Light-Driven Self-Powered Device Based on a Straddling Nano-Heterojunction and Bio-Application for the Quantitation of Exosomal RNA
基于跨接纳米异质结的可见光驱动自供电装置及外泌体 RNA 定量的生物应用
  • DOI:
    10.1021/acsnano.8b07944
  • 发表时间:
    2019-02-01
  • 期刊:
    ACS NANO
  • 影响因子:
    17.1
  • 作者:
    Pang, Xuehui;Zhang, Xin;Tan, Weihong
  • 通讯作者:
    Tan, Weihong

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其他文献

130例IgD型多发性骨髓瘤临床特点及预后分析
  • DOI:
    10.13201/j.issn.1004-2806.2017.03.009
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    临床血液学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    安然;何海燕;姜华;李璐;赵云阳;吴昊;贺婕;张慧;侯健
  • 通讯作者:
    侯健
基于SWAT模型的淮河上游土地利用变化情景的水文响应
  • DOI:
    10.13476/j.cnki.nsbdqk.2016.05.006
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    南水北调与水利科技
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    董晓华;方燕琴;李英海;喻丹;苏欢;李璐;姚着喜
  • 通讯作者:
    姚着喜
地黄次生代谢产物生物合成基因表达水平与其含量的相关性分析
  • DOI:
    10.13304/j.nykjdb.2017.0664
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    中国农业科技导报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱畇昊;李璐;赵乐;董诚明
  • 通讯作者:
    董诚明
基于多变量优化的恒定应力加速退化试验设计
  • DOI:
    10.3969/j.issn.1001-506x.2021.01.33
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    系统工程与电子技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘根;王治华;屈怀远;李璐;刘成瑞
  • 通讯作者:
    刘成瑞
功能区土地利用碳收支空间分异及碳补偿分区——以武汉城市圈为例
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    自然资源学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李璐;董捷;徐磊;张俊峰
  • 通讯作者:
    张俊峰

其他文献

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李璐的其他基金

光/电催化反应中颗粒表面载流子的单分子荧光成像
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
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循环肿瘤细胞上皮间质转化表型的单细胞荧光/拉曼双模态可视化分析
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    2018
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  • 项目类别:
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肝癌细胞内基因和蛋白类肿瘤标志物的单细胞、单分子荧光检测
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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

        graph TD
          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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