前列腺癌相关生物模块和通路的数据库构建及其功能分析

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31170795
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C0504.物理生物学
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

整合生物医学数据、在系统层次上来研究疾病发生机理,已成为后基因组时代的研究范式,对疾病尤其是复杂疾病的研究,已从过去"疾病基因与功能的关系"演变为"疾病生物网络与生物功能的关系",对于前列腺癌而言,有两个问题亟需回答:1)哪些生物模块或通路与前列腺癌发病机理相关?2)为什么相关?.本课题将通过整合、计算和分析来探讨以上两个问题,我们将通过PubMed数据库收集和寻找前列腺癌相关模块和通路、详细注解、建立数据库;分析比较这些模块或通路的网络结构、motif、保守性等特征、建立合理的算法,提出前列腺癌相关模块和通路与细胞生理特征及功能之间的关系模型、通过已有的组学数据验证和改进模型来回答第二个问题。课题的实施将建立一个前列腺癌相关生物模块和通路的数据库、设计软件用于前列腺癌相关模块和通路的生物功能分析。为理解前列腺癌发病机制、寻找诊疗相关生物标志物提供重要基础。

结项摘要

背景:癌症是一个系统生物学病,在系统层次上理解癌症才能解决由癌症异质性引起的复杂性,收集相关的数据,构建相关的数据库并对其分析,是系统生物学层次理解癌症发生发展的重要研究内容。.本课题的主要内容包括:(1)前列腺相关反应通路及模块数据库的构建;(2)寻找新的前列腺癌相关的反应通道及模块;(3)将这些通路和模块与癌症的生理学特征关联起来;(4)软件开发。.研究的重要结果如下:(1)我们建立了两个前列腺癌相关的数据库。第一个是前列腺癌变异数据库,第二个是癌症miRNA标志物数据库。用于寻找前列腺癌相关miRNA--mRNA模块和反应通路。(2)我们整合分析了前列腺癌的基因表达数据及其蛋白质相互作用的数据,寻找到三个蛋白质相互作用模块可以准确预测前列腺癌的发生。(3)我们构建了生物信息学模型寻找到miRNA—mRNA作用模块,并研究了其在去势抵抗前列腺癌中的重要作用。(4)我们开发了相关软件,成功用于前列腺癌、白血病、脓毒血症的miRNA标志物的发现。.关键数据及其生物学意义:(1)我们通过共表达模块分析,寻找到两个转录因子(NFAT和SP1)以及三个microRNA(has-miR-19a,has-miR-15a,has-miR-200b),对前列腺癌中的共表达模块起重要调控作用。(2)我们研究发现两个SNP,即rs2861405,rs4766642,对于前列腺人种差异性有重要作用。这些数据和信息对于进一步理解前列腺癌的机制以及前列腺人种差异具有重要意义。

项目成果

期刊论文数量(60)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Discovery and characterization of long intergenic non-coding RNAs (lincRNA) module biomarkers in prostate cancer: an integrative analysis of RNA-Seq data.
前列腺癌中长基因间非编码 RNA (lincRNA) 模块生物标志物的发现和表征:RNA-Seq 数据的综合分析
  • DOI:
    10.1186/1471-2164-16-s7-s3
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    BMC genomics
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Cui W;Qian Y;Zhou X;Lin Y;Jiang J;Chen J;Zhao Z;Shen B
  • 通讯作者:
    Shen B
Identification and functional annotation of genome-wide ER-regulated genes in breast cancer based on ChIP-Seq data.
基于 ChIP-Seq 数据的乳腺癌全基因组 ER 调控基因的鉴定和功能注释
  • DOI:
    10.1155/2012/568950
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Computational and mathematical methods in medicine
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Ding M;Wang H;Chen J;Shen B;Xu Z
  • 通讯作者:
    Xu Z
Key regulators in prostate cancer identified by co-expression module analysis.
通过共表达模块分析确定前列腺癌的关键调节因子。
  • DOI:
    10.1186/1471-2164-15-1015
  • 发表时间:
    2014-11-24
  • 期刊:
    BMC genomics
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Jiang J;Jia P;Zhao Z;Shen B
  • 通讯作者:
    Shen B
Biomedical text mining and its applications in cancer research
生物医学文本挖掘及其在癌症研究中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Journal of Biomedical Informatics
  • 影响因子:
    4.5
  • 作者:
    Vongsangnak, Wanwipa;Vongsangnak, Wanwipa;Shen, Bairong;Shen, Bairong
  • 通讯作者:
    Shen, Bairong
Molecular signature of cancer at gene level or pathway level? Case studies of colorectal cancer and prostate cancer microarray data.
癌症在基因水平或通路水平的分子特征?
  • DOI:
    10.1155/2013/909525
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Computational and mathematical methods in medicine
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Chen J;Wang Y;Shen B;Zhang D
  • 通讯作者:
    Zhang D

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其他文献

Co-B 非晶态合金中电子转移问题的量子化学研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    化学物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    方志刚;沈百荣;范康年
  • 通讯作者:
    范康年

其他文献

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沈百荣的其他基金

基于网络分析寻找前列腺癌相关microRNA生物标志物
  • 批准号:
    31470821
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
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  • 项目类别:
    面上项目
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  • 批准号:
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  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
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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

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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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