赖氨酸甲基化位点占有率测定新方法的建立及其用于肿瘤耐药机制的研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21804131
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0401.分离与分析
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Lysine methylation is an important post-translational-modification (PTM) that plays crucial roles in diverse physiological and pathological processes. Direct measurement of the methylation stoichiometry can unambiguously reveal whether the signal-induced alteration is regulated by methyltransferase/demethylase activity or by transcriptional regulation to modify protein abundance, however, no methodology is available for the high-throughput stoichiometry analysis of lysine methylation. Thus, it is of great urgency to overcome the current deficiency in accessing the stoichiometry of lysine methylation. To this end, we propose to develop an integrated approach that utilizes hM-SILAC and dimethyl labeling to determine the absolute stoichiometry of lysine methylation on a large scale. Furthermore, the newly developed methods will be utilized to the analysis of protein methylation in drug-resistance cancer cells, which could reveal the connections between lysine methylation and drug-resistance. Based on the above results, we will further investigate the relationship among methylated proteins and drug-resistance. The outcome of this project will greatly improve the technology advancement in quantitative analysis of lysine methylation.
蛋白质的赖氨酸甲基化是一种在细胞内部起着关键调控作用的翻译后修饰类型。对不同生理状态下赖氨酸甲基化的位点占有率进行测定分析,对于解析赖氨酸甲基化对生理过程的动态调控非常重要,但到目前为止,还没有相应的技术手段对赖氨酸甲基化的位点占有率进行高通量测定分析。针对这一现状,本项目拟发展一种综合了hM-SILAC标记、二甲基化衍生和PRM分析的赖氨酸甲基化位点占有率的测定新方法,实现位点占有率层次上的精准测定分析;拟将发展的技术手段用于肿瘤细胞耐药过程中赖氨酸甲基化位点占有率的差异分析,探索赖氨酸甲基化的位点占有率与肿瘤细胞耐药性之间的关联。本项目的开展实施将有效地提升我国在赖氨酸甲基化定量分析方面的技术水平。

结项摘要

针对蛋白质甲基化位点占有率定量分析(尤其是赖氨酸甲基化的占有率分析)中存在的问题,本项目发展了蛋白质甲基化定量分析相关的新技术和新方法,提高蛋白质甲基化的定量分析能力,在此基础之上,本项目将相关技术手段应用于肿瘤细胞耐药过程中蛋白质甲基化位点占有率的测定,以研究甲基化修饰的位点占有率与肿瘤细胞耐药性之间的关联,为探索肿瘤细胞耐药机理提供技术支持。本课题计划发表SCI论文2-3篇,申请专利1-2件,实际申请发明专利2项,发表SCI论文2篇。主要研究成果包括:1)使用常规的SCX对带有胰蛋白酶漏切位点的甲基化肽段进行富集,富集前后,甲基化肽段的比例提高了两倍,尤其是提升了赖氨酸甲基化的鉴定能力。为进一步提高甲基化鉴定数量,我们使用亲和离子色谱(IMAC)去除这些含有组氨酸的肽段。在Cu-IMAC处理之后,含组氨酸的肽段比例降低了23%。2)对5-Fu敏感细胞系(Bel)和5-Fu耐药性细胞系(Bel/5-Fu)的甲基化蛋白质组进行了分析,在Bel细胞中鉴定到307个甲基化肽段,在Bel/5-Fu细胞中鉴定到291个甲基化肽段。在甲基化位点占有率层次,231个甲基化形式有位点占有率的信息,其中89个甲基化形式具有显著性差异变化的位点占有率,包括15个上调的甲基化形式和74个下调的甲基化形式。相关数据将为细胞耐药性机制的研究提供重要的数据支撑。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
A new chromatographic approach to analyze methylproteome with enhanced lysine methylation identification performance
一种分析甲基蛋白质组的新色谱方法,具有增强的赖氨酸甲基化鉴定性能
  • DOI:
    10.1016/j.aca.2019.03.042
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Analytica Chimica Acta
  • 影响因子:
    6.2
  • 作者:
    Wang Qi;Liu Zhen;Wang Keyun;Wang Yan;Ye Mingliang
  • 通讯作者:
    Ye Mingliang
Comparative proteomic analysis of protein methylation provides insight into the resistance of hepatocellular carcinoma to 5-fluorouracil
蛋白质甲基化的比较蛋白质组学分析可深入了解肝细胞癌对 5-氟尿嘧啶的耐药性
  • DOI:
    10.1016/j.jprot.2020.103738
  • 发表时间:
    2020-05-15
  • 期刊:
    JOURNAL OF PROTEOMICS
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Liu, Zhen;Wang, Qi;Ye, Mingliang
  • 通讯作者:
    Ye, Mingliang

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其他文献

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相似国自然基金

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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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