糖类化合物对肠道菌群CAZy酶基因多态性的自然选择机制和对菌群结构调节规律的研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31670495
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    62.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C0305.群落生态学
  • 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

The dynamic equilibrium of gut microbiome affects the human health / disease status, which consists of carbohydrates (sugars) in food is a major factor in the impact of the dynamic balance of the intestinal flora. Carbohydrates are the main energy sources of bacteria to sustain life activities, while different bacteria has different ability and pathway to metabolize carbohydrates. The enzymes involved in the sugar metabolic pathways referred to as Carbohydrate Active enZymes (CAZy), and we found that for the people with different dietary structures there were significant differences for the bacterial CAZy enzymes in the compositions, abundances, and even the key sites of protein structures from the previous works. In this project, we will further explore the natural selection signals in CAZy genes from gut metagenomes using computational biology methods, and verify the effect of natural selection by functionally evaluating the enzyme activity of different mutants, which constructed by genetic engineering. Finally, we will evaluate the natural selective pressure of carbohydrate compounds to the CAZy genes and the structure of whole bacterial community by metagenomic studies on the mice model. Therefore, this project will illustrate the mechanism of microevolution and macro-regulation of gut metagenomes under the influence of different carbohydrate compounds, which might help to directionally changing intestinal microflora by sugars with purpose, so as to promote health and treat disease.
人体肠道菌群的动态平衡影响着人体健康/疾病的状态,而食物中糖类化合物是影响肠道菌群动态平衡的主要因素。这是因为糖是细菌维持生命活动所需能量的主要来源,而不同细菌对糖的代谢能力和途径均有差异。糖代谢途径中所涉及的酶统称为碳水化合物活性酶(CAZy酶)。我们在前期工作中发现不同膳食结构人群中肠道菌群CAZy酶在组成、丰度、及蛋白质结构关键位点上都存在显著性差异。本项目将用群体遗传学方法进一步探索不同肠道菌群类型中各菌属CAZy酶基因自然选择信号;再用基因工程方法构建不同CAZy酶的基因突变型,验证受自然选择的突变位点对酶活性的影响;最后在小鼠模型上用宏基因组测序来探索糖类化合物对CAZy酶基因自然选择机制和对菌群结构的调节规律。因此,本项目将在遗传机制上阐明糖类化合物对肠道菌群微观进化的影响和宏观结构的调节,为利用糖类化合物有方向性的改变肠道菌群结构,从而治疗疾病和促进人体健康提供研究基础。

结项摘要

人体肠道菌群的动态平衡影响着人体健康/疾病的状态,而食物中糖类化合物是影响肠道菌群动态平衡的主要因素。本项目利用基因组学、代谢组学等多组学的技术联合分析,围绕“多糖-菌群-代谢物-疾病”轴,探索糖类化合物,肠菌细菌的关键酶,肠道菌群的代谢产物,肠道菌群相关疾病之间的关系,其具体如下:.(1)定性状:主要研究不同饮食结构中肠道菌群结构的差异及与碳水化合物代谢酶(CAZy酶)差异的关联性。即通过肠道菌群宏基因组分析和关键酶的序列结构分析,找到与碳水化合物代谢相关的细菌代谢酶遗传性状差异。.(2)定数量:主要是通过研究细菌的关键酶的遗传性状变化来探索关键酶的活力变化,从而揭示关键酶代谢产物的数量关系变化。即通过将肠道菌群的关键酶用基因工程的方法表达并纯化,在体外比较不同遗传结构性状的细菌关键酶在产出代谢产物能力上数量差异。.(3)定关联:主要是通过代谢物的变化,研究代谢物对疾病(如结直肠癌)发生发展的影响。即通过代谢组学的技术,发现了血清代谢物(肠道菌群有可能参与)与疾病的关联性。.(4)定因果:主要是通过不同的单糖,寡糖,多糖作为单一碳源,在体外和体内研究对肠道菌群生长以及相关代谢物的变化。即在小鼠模型上探索不同中药多糖对肠道乳酸杆菌的丰度调节能力,以及改变体内各种胆汁酸浓度的能力,揭示“中药多糖-乳酸杆菌-胆汁酸-免疫”相关的因果关系。. 整体上,本项目取得了较好的研究成果。在国自然基金(项目号:31670495)支持下共发表研究工作5篇,总影响因子59,总被引次数为83,其中,2019年发表的“Taxonomic profiling and populational patterns of bacterial bile salt hydrolase (BSH) genes based on worldwide human gut microbiome”他引次数28,被Web of Science评为“高被引文章”。同时,在本项目支持下,还培养了5名硕士研究生毕业,获得1项软件著作权,并有3项专利在公开审核中。. 因此,本项目在遗传机制上阐明糖类化合物对肠道菌群微观进化的影响和宏观结构的调节,为利用糖类化合物有方向性的改变肠道菌群结构,从而治疗疾病和促进人体健康提供研究基础。

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(3)
Taxonomic Distribution of FosB in Human-Microbiota and Activity Comparison of Fosfomycin Resistance
FosB在人类微生物群中的分类分布及磷霉素抗性活性比较
  • DOI:
    10.3389/fmicb.2019.00200
  • 发表时间:
    2019-02
  • 期刊:
    Frontiers in Microbiology
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Song Ziwei;Wang Xue;Zhou Xingchen;Jiang Su;Li Yuanyuan;Ahmadw Owais;Qi Lianwen;Li Ping;Li Jing
  • 通讯作者:
    Li Jing
A metagenomic approach to dissect the genetic composition of enterotypes in Han Chinese and two Muslim groups.
宏基因组学方法剖析汉族和两个穆斯林群体肠型的遗传组成
  • DOI:
    10.1016/j.syapm.2017.09.006
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Syst Appl Microbiol
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Li Jing;Fu Ruiqing;Yang Yajun;Horz Hans-Peter;Guan Yaqun;Lu Yan;Lou Haiyi;Tian Lei;Zheng Shijie;Liu Hongjiao;Shi Meng;Tang Kun;Wang Sijia;Xu Shuhua
  • 通讯作者:
    Xu Shuhua
Taxonomic profiling and populational patterns of bacterial bile salt hydrolase (BSH) genes based on worldwide human gut microbiome
基于全球人类肠道微生物组的细菌胆盐水解酶 (BSH) 基因的分类学分析和种群模式
  • DOI:
    10.1186/s40168-019-0628-3
  • 发表时间:
    2019-01-23
  • 期刊:
    MICROBIOME
  • 影响因子:
    15.5
  • 作者:
    Song, Ziwei;Cai, Yuanyuan;Li, Jing
  • 通讯作者:
    Li, Jing
Tyrosine and Glutamine-Leucine Are Metabolic Markers of Early-Stage Colorectal Cancers
酪氨酸和谷氨酰胺-亮氨酸是早期结直肠癌的代谢标志物
  • DOI:
    10.1053/j.gastro.2019.03.020
  • 发表时间:
    2019-07-01
  • 期刊:
    GASTROENTEROLOGY
  • 影响因子:
    29.4
  • 作者:
    Li, Jiankang;Li, Jing;Lai, Maode
  • 通讯作者:
    Lai, Maode
Functional Metabolomics Characterizes a Key Role for N-Acetylneuraminic Acid in Coronary Artery Diseases
功能代谢组学表征了 N-乙酰神经氨酸在冠状动脉疾病中的关键作用
  • DOI:
    10.1161/circulationaha.117.031139
  • 发表时间:
    2018-03-27
  • 期刊:
    CIRCULATION
  • 影响因子:
    37.8
  • 作者:
    Zhang, Lei;Wei, Ting-Ting;Qi, Lian-Wen
  • 通讯作者:
    Qi, Lian-Wen

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碳排放约束下耕地利用效率的区域差异及其影响因素
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    钟国祥
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    刘珂
Solubility Parameters Measurements of1‑Propyl‑3‑Methyl‑Imidazolium‑Based Ionic Liquids viaInverse Gas Chromatography andHansen Solubility Parameter inPractice
反相气相色谱法和汉森溶解度参数实际测定1—丙基—3—甲基—咪唑鎓基离子液体的溶解度参数
  • DOI:
    10.1007/s10953-021-01122-2
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    1.2
  • 作者:
    胡阎彪;王强;努尔比·亚亚力坤;刘诗琪;李菁;刘彪
  • 通讯作者:
    刘彪
基于三维卷积神经网络的低剂量CT肺结节检测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吕晓琪;吴凉;谷宇;张文莉;李菁
  • 通讯作者:
    李菁

其他文献

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李菁的其他基金

含胆盐水解酶细菌对结合/游离胆汁酸池的调节及影响肠道菌群结构变化的机制研究
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AI项目解读示例

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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