基于超高分辨率显微成像技术的程序性细胞坏死机制研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31501115
  • 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:
    C0705.细胞衰老、死亡及自噬
  • 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

Necrosis plays a critical role in inflammation and host defense. RIP1-RIP3-MLKL axis was recently identified as a key signaling pathway of cell necroptosis. These three proteins form complex called necrosome during the course of necroptosis, but how they assemble to form necrosome is still largely unknown. Our preliminary study showed that RIP1, RIP3 and MLKL containing necrosome localize in cytoplasm as puncta and is not associated with any organelles. Since the assembling of necrosome is essential for necroptotic signal, we have set up a super-resolution microscope (STORM) with an image resolution of about 20 nanometers in the lateral dimensions and about 60 nanometers in the axial dimension to study the assembling and dynamic changes of necrosome. Based on this approach, we intend to obtain the precise spatial information of necrosome and detemine the influence of necrosis inhibitor and phosphorylation of RIP3 and MLKL on complex assembly. This study should obtain structural and regulatory information of necrosome at nanometer level, which will significantly improve our understanding of the regulation of cell necroptosis.
细胞坏死在炎症反应,宿主防御等方面发挥重要作用。近期研究揭示了以RIP1-RIP3-MLKL为轴心的程序性细胞坏死信号通路,但目前还不清楚该信号通路核心复合物(necrosome)的组装过程。本项目拟在HeLa和L929细胞中重建表达necrosome关键成员(RIP1,RIP3,MLKL),利用STORM超高分辨率显微成像技术研究程序性细胞坏死过程中不断生长的necrosome。前期数据表明necrosome与所有的细胞器没有明显关联,提示该复合物有其独特的胞质定位。由于necrosome的组装是程序性细胞坏死信号的关键调控步骤,借助STORM平面约20 nm,轴向约60 nm的图像分辨率,我们将进一步获取necrosome的精确空间信息并确定坏死抑制剂和磷酸化在复合物组装中发挥的调节作用。我们的研究将会得到necrosome纳米水平的结构信息,提高人们对程序性细胞坏死调节机制的认识。

结项摘要

生物分子的空间分布和动态变化能为我们理解多种生物过程中发生的信号转导提供至关重要的信息。为了解决常规光学显微镜分辨率受限的问题,我们搭建了最新的超高分辨率显微成像平台(STORM),并成功实现平面20 nm和轴向60 nm的效果。我们采用该技术实现了对于细胞坏死小体的精细解析:1)复合物成员(RIP1、RIP3和MLKL)在细胞浆中形成点状分布,并且不与任何检测的已知细胞器共定位;2)超高分辨率显微成像揭示坏死小体的复杂空间组织,并且与细胞死亡进程密切相关;3)坏死细胞中发生大量的RIP3和MLKL磷酸化,但该修饰方式对于坏死小体的形成不是必须的。我们的结果在纳米尺度上阐明了未知的坏死小体空间组织结构,对于我们更好的理解和调控细胞坏死具有重要的意义。另外,为了拓展超高分辨显微成像在生物学研究中的应用,我们开发了一个具有更高亮度,更强稳定性的溶酶体STORM探针。它的出现将会进一步帮助我们实现多种病理相关的溶酶体超高分辨成像。综上,我们完成了申请书所规定的全部任务,利用本基金资助我们已发表1篇论文,另有1篇论文正在整理投稿中,超额完成了我们的研究计划。

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)
Bifunctional Super-resolution Imaging Probe with Acidity-Independent Lysosome-Retention Mechanism
具有酸独立溶酶体保留机制的双功能超分辨率成像探针
  • DOI:
    10.1021/acs.analchem.8b02365
  • 发表时间:
    2018-10-02
  • 期刊:
    ANALYTICAL CHEMISTRY
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Xue, Zhongwei;Wang, Siyu;Han, Shoufa
  • 通讯作者:
    Han, Shoufa

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其他文献

冈底斯复合造山带铜钼金多金属成矿作用与成矿系列
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    姜晓佳
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    薛名山
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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    --
  • 作者:
    黄雷;陈文;朱一帆;汪黎明;陈鑫
  • 通讯作者:
    陈鑫
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患有对核黄素有反应的新型 ETFDH 突变的脂质沉积性肌病患者的皮肤损伤
  • DOI:
    10.1080/00207454.2020.1730831
  • 发表时间:
    2020-02
  • 期刊:
    The International journal of neuroscience
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐洪亮;陈鑫;连亚军;王书亚;冀拓;张璐;李爽
  • 通讯作者:
    李爽

其他文献

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陈鑫的其他基金

炎症反应关键因子RIPK1激酶活性依赖的坏死小体功能结构重塑机制解析
  • 批准号:
    32370803
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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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