重大疾病基因组与表观组改变驱动的非编码RNA(miRNA/lncRNA)调控机制及其功能研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61873075
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    67.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0305.生物、医学信息系统与技术
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Non-coding RNAs (ncRNAs), with its diverse functions, involve in extensive key biological processes. Exploration of complex regulatory mechanisms in organisms for non-coding RNAs becomes a new challenging topic. A large number of enomic/epigenomic changes play important driver roles in major diseases, especially cancer. Thus, recognizing and analyzing dysfunctional non-coding RNAs induced by genomic/epigenomic alterations will become an important way to understand the complex regulatory mechanism underlying cancer. In this work, we integrate genomic and epigenomic omics data detected using the next generation sequencing and microarray techniques, and identify non-coding RNAs drove by alterations in genome and epigenome. Furthermore, these genomic/epigenomic alteration-induced dysfunctional ncRNAs are explored from multiple levels by integrating multiple omics data. Through building cancer-specific ncRNA-associated competitive regulation networks, we mine cancer-related competitive triple modules and identify the key genomic/epigenomic alteration-induced ncRNAs. Finally, an integrative bioinformatics platform for identification of human cancer-related genomic/epigenomic alteration-induced ncRNAs, characterization of corresponding regulatory networks, identification of competitive triple modules and functional analysis is developed, which can provide the important basis for ncRNA-based cancer diagnosis and treatment.
非编码RNA(lncRNA、miRNA)凭借其功能的多样性参与许多生物学功能,探索非编码RNA在生物体内复杂调控机制是具有挑战意义的课题。基因组上发生的大量遗传改变以及表观遗传层面上的大量失调是造成重大疾病,尤其癌症发生发展的重要驱动因素。识别和解析癌症中基因组与表观组改变驱动的非编码RNA将会成为破解癌症发生发展过程中复杂调控机制的重要手段。本课题从基因组和表观组出发,利用新一代测序和芯片等高通量技术所检测的组学信息,识别癌症中基因组与表观组改变驱动的非编码RNA,从多层面探索癌症中起驱动作用的非编码 RNA,进而构建癌症特异非编码RNA内源竞争性调控网络,挖掘驱动癌症发生的非编码RNA竞争三元组模块以及关键节点,建立集人类癌症非编码RNA拷贝数变异和表观失调识别、调控网络刻画、竞争三元组模块识别以及功能分析于一体的综合生物信息学平台,为实现非编码RNA在癌症中的诊断与治疗奠定重要基础。

结项摘要

本项目按原计划完成。在项目实施过程中,我们融合基因组与表观组学信息,系统解析重大疾病中非编码RNA的调控机制。识别基因组变异对ceRNA调控关系的扰动影响,建立LnCeVar数据平台;解析恶性肿瘤DNA甲基化介导的转录调控模式;在人类癌症中识别功能驱动lncRNA,及其驱动转录影响的子通路,并解析重大疾病免疫相关lncRNA功能分子;解析泛癌lncRNA-lncRNA免疫共调控机制。并扩展了我们的研究工作:建立了单细胞水平LncRNA相关ceRNA调控机制预测与分析平台;在非小细胞肺癌中识别了免疫治疗相关DNA甲基化标记的功能;识别和表征与药物敏感性相关的lncRNA-TF-gene调控三元组;基于选择性剪接和RNA结合蛋白的调控解析癌症机制;建立lncRNA编码的功能肽的数据资源TransLnc。研究成果发表在《Nucleic Acids Research》、《Nature Communications》、《Cancer Research》等杂志上,发表SCI论文26篇;培养生物信息学专业研究生20名;研究成果为重大疾病的机制解析提供新的思路,为疾病的诊断和治疗提供了理论依据,具有潜在的社会效益和经济价值。

项目成果

期刊论文数量(26)
专著数量(0)
科研奖励数量(3)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
LncTarD: a manually-curated database of experimentally-supported functional lncRNA–target regulations in human diseases
LncTarD:人类疾病中经实验支持的功能性 lncRNA 目标调控的手动数据库
  • DOI:
    10.1093/nar/gkz985
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Nucleic Acids Research
  • 影响因子:
    14.9
  • 作者:
    Hongying Zhao;Jian Shi;Yunpeng Zhang;Aimin Xie;Lei Yu;Caiyu Zhang;Junjie Lei;Haotian Xu;Zhijun Leng;Tengyue Li;Waidong Huang;Shihua Lin;Li Wang;Yun Xiao;Xia Li
  • 通讯作者:
    Xia Li
Transcriptome analysis reveals a reprogramming energy metabolism-related signature to improve prognosis in colon cancer
转录组分析揭示了重编程能量代谢相关特征,可改善结肠癌的预后
  • DOI:
    10.7717/peerj.9458
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Peerj
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Xinxin Zhang;Jinyuan Xu;Yujia Lan;Fenghua Guo;Yun Xiao;Yixue Li;Xia Li
  • 通讯作者:
    Xia Li
Identifying cancer driver lncRNAs bridged by functional effectors through integrating multi-omics data in human cancers
通过整合人类癌症中的多组学数据来识别由功能效应器桥接的癌症驱动lncRNA
  • DOI:
    10.1016/j.omtn.2019.05.030
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Molecular Therapy - Nucleic Acids
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yong Zhang;Gaoming Liao;Jing Bai;Xinxin Zhang;Liwen Xu;Chunyu Deng;Min Yan;Aimin Xie;Tao Luo;Zhilin Long;Yun Xiao;Xia Li
  • 通讯作者:
    Xia Li
Dynamic regulatory networks of T cell trajectory dissect transcriptional control of T cell state transition
T 细胞轨迹的动态调控网络剖析 T 细胞状态转变的转录控制
  • DOI:
    10.1016/j.omtn.2021.10.011
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Molecular Therapy - Nucleic Acids
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Min Yan;Jing Hu;Huating Yuan;Liwen Xu;Gaoming Liao;Zedong Jiang;Jiali Zhu;Bo Pang;Yanyan Ping;Yunpeng Zhang;Yun Xiao;Xia Li
  • 通讯作者:
    Xia Li
Identification and comprehensive characterization of lncRNAs with copy number variations and their driving transcriptional perturbed subpathways reveal functional significance for cancer
具有拷贝数变异的lncRNA及其驱动转录扰动子路径的鉴定和综合表征揭示了癌症的功能意义
  • DOI:
    10.1093/bib/bbz113
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Briefings in Bioinformatics
  • 影响因子:
    9.5
  • 作者:
    Yanjun Xu;Tan Wu;Feng Li;Qun Dong;Jingwen Wang;Desi Shang;Yingqi Xu;Chunlong Zhang;Yiying Dou;Congxue Hu;Haixiu Yang;Xuan Zheng;Yunpeng Zhang;Lihua Wang;Xia Li
  • 通讯作者:
    Xia Li

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其他文献

「シンガポールの幼児教育課程編成における『地域資源利用』の構想と実際」
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
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  • 作者:
    李霞
  • 通讯作者:
    李霞
「幼児教育における「社会に開かれた」教育課程開発の実態と課題‐学校・地域・家庭・行政の連携に焦点を当てて‐」
《幼儿教育“向社会开放”课程开发的现状与挑战——注重学校、社区、家庭和政府的协作》
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李霞
  • 通讯作者:
    李霞
Clinical analysis of cytokine-induced killer cells combined with concurrent chemoradiotherapy in the treatment of local recurrence of rectal neoplasms
细胞因子诱导杀伤细胞联合同步放化疗治疗直肠肿瘤局部复发的临床分析
  • DOI:
    10.3760/cma.j.issn.1673-4904.2013.02.008
  • 发表时间:
    2013-01-15
  • 期刊:
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    范满祥;叶玮;姚俊;李霞
  • 通讯作者:
    李霞
がん免疫療法のためのシリカ系アジュバント
用于癌症免疫治疗的二氧化硅佐剂
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
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    --
  • 作者:
    王秀鵬;伊藤敦夫;李霞;十河友
  • 通讯作者:
    十河友
免疫アジュバントとしての精製ツベルクリン‐アパタイト複合ナノ粒子の作製
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    十河友;王秀鵬;李霞;伊藤敦夫;後藤康之;大野忠夫;内村英次;山﨑淳司
  • 通讯作者:
    山﨑淳司

其他文献

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解析增强子变异与长链非编码RNA介导的癌症竞争性内源ceRNA网络及其功能研究
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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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