单细菌水平毒素-抗毒素系统研究新方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21472158
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    85.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0707.化学生物学理论、方法与技术
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Single-cell analysis is vital for providing insights into the heterogeneity of molecular content and phenotypic characteristics of cells from complex and clonal cell populations. The overall goal of this proposal is to develop a new method for studying toxin-antitoxin (TA) systems within individual bacterial cells by combining ultra-sensitive flow cytometry with a biarsenical-tetracysteine motif. Nearly all bacteria have toxin-antitoxin systems, which are comprised of a stable toxin that arrests cellular processes and a labile antitoxin that prevents toxin activity. A small subpopulation of cells has heightened toxin activation, giving rise to dormant persister cells that tolerate antibiotics by "sleeping" through treatment. Using a laboratory-built high-sensitivity flow cytometer (HSFCM), it is possible to perform a high-throughput and multi-parameter analysis of biarsenical-labeled TA systems within individual bacteria. Statistical distribution of a TA system can be determined quickly by analyzing thousands of individual cells within a couple of minutes, revealing the heterogeneous expression pattern that is otherwise masked by the ensemble analysis. TA systems have an important role in bacterial stress physiology, which might form the basis of multidrug resistance. This high-throughput technique will be used to map TA system stress response detection modules under different types of stress, which will provide a better understanding of the fundamental role of TA systems in persister cell formation.Most bacterial genomes contain multiple TA loci, so it is extremely important to consider cross-talk when studying TA-related signal transduction pathways. In addition to this high-throughput technique, a two-step cascade method would also be utilized to detect cross-activation between different TA systems. The sensitivity and speed of the HSFCM offers great capability in high-throughput analysis of cross-activation between different TA systems. The above mentioned method can also be extended to screen toxin activated molecules. In conclusion, an in vivo, quantitative, high-throughput, and versatile new method is ideal for studying TA systems within individual bacteria. This method will pave the way for the study of signal transduction and molecular mechanisms of TA systems during programmed cell arrest and persister cell formation, which will have a significant impact on strategies for designing antibacterials.
毒素-抗毒素(TA)系统几乎存在于所有致病菌中,它的异质性表达产生多药耐药的休眠存留细胞。对单细菌体内的毒素-抗毒素蛋白进行快速的逐一分析可揭示因集权平均而被掩盖的个体差异,有益于TA系统的异质性考察及亚类表征。本申请拟利用实验室自行研制的超高灵敏流式检测装置的灵敏、快速、多参数分析性能,结合四半胱氨酸-双砷染料体系的蛋白标记优点,通过对单个细菌散射光和荧光信号的同时检测,发展TA系统研究新方法,建立单个细菌体内毒素、抗毒素蛋白定量表征技术并考察各参数之间的相互关系;建立TA系统应激检测模式,确定TA系统在诱发细菌程序性阻滞和程序性死亡中的作用;引入Two-Step Cascade调控机制,考察TA系统间交互作用并发展方便、快捷的毒素蛋白诱导因子筛选法。本研究将创立单细菌水平、原位、高通量、普适性的TA系统研究新方法,对揭示TA系统的作用机理和研究对抗致病菌及细菌耐药性的战略具有重要价值。

结项摘要

毒素-抗毒素(TA)系统几乎存在于所有致病菌中,它的异质性表达产生多药耐药的存留细胞。对单细菌体内的毒素-抗毒素蛋白进行快速的逐一分析可揭示因集权平均而被掩盖的个体差异。本项目通过对单个细菌散射光、毒素和抗毒素蛋白的双荧光信号的同时检测,发展TA系统研究新方法,建立单个细菌体内毒素、抗毒素蛋白定量表征技术并考察T/A比例与各参数之间的相互关系;建立TA系统应激检测模式,确定TA系统在细菌生长中的作用;考察TA系统间交互作用并发展方便、快捷的毒素蛋白诱导因子筛选法。取得的重要进展如下:.1) 构建由天然启动子调控的带标签TA系统。在原计划成功构建携带四半胱氨酸标签的TA系统的基础上分别在毒素和抗毒素蛋白上新增构建His-tag和Flag-tag融合标签。结合双砷染色和免疫荧光染色方法,实现对毒素和抗毒素蛋白的同时检测。 .2) 建立单细菌水平TA系统蛋白表达的超高灵敏流式检测方法。首次在单细菌水平观测到表达量极低的毒素蛋白MqsR的表达。发现在正常生长条件下,细菌存在高表达和低表达抗毒素MqsA两个群体,在抑制细菌生长的条件下,高表达的MqsA被降解。.3) 建立应激条件下单细菌水平毒素、抗毒素蛋白表达的超高灵敏流式分析方法。发现抗毒素MqsA在氧化应激时被降解,在热应激时持续合成,在氨基酸饥饿时被降解后再生(首次发现)。.4) 建立抗毒素MqsA蛋白与细菌生长同时检测的超高灵敏流式分析方法。发现抗毒素MqsA蛋白表达与细菌生长呈正相关,且细菌生长不管是抑制还是促进都比MqsA蛋白反应滞后60 min。.5) 实现了单细菌水平Lon蛋白酶调控MqsR/MqsA TA系统的超高灵敏检测,初步建立了TA系统交互作用的超高灵敏流式研究方法。.6) 建立持留菌形成过程中单细菌水平T/A比例的监测方法,获得T/A比例与细菌耐药相关持留菌形成的关系。.7) 此外,以重组噬菌体PPO1-TC及E. coli O157:H7作为模型,建立痕量致病活菌的灵敏、特异、快速检测体系。 (Biosens Bioelectron., 2016,86, 102-108).8) 建立了可以对蛋白质相互作用进行检测和强度排序对比的定量蛋白相作用研究新方法。(Anal. Chem., 2017, 89, 2782-2789)

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(11)
专利数量(0)
Applications and challenges for single-bacteria analysis by flow cytometry
流式细胞术单细菌分析的应用和挑战
  • DOI:
    10.1007/s11426-015-5518-3
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Sci. China Chem.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Lina Wu;Shuo Wang;Yiyi Song;Xu Wang;Xiaomei Yan
  • 通讯作者:
    Xiaomei Yan
Probing minority population of antibiotic-resistant bacteria
探索抗生素耐药细菌的少数群体
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Biosens. Bioelectron.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Tianxun Huang;Yan Zheng;Ya Yan;Lingling Yang;Yihui Yao;Jiaxin Zheng;Lina Wu;Xu Wang;Yuqing Chen;Jinchun Xing;Xiaomei Yan
  • 通讯作者:
    Xiaomei Yan
Specific detection of live Escherichia coli O157:H7 using tetracysteine-tagged PP01 bacteriophage
使用四半胱氨酸标记的 PP01 噬菌体特异性检测活大肠杆菌 O157:H7
  • DOI:
    10.1016/j.bios.2016.06.041
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Biosensors and Bioelectronics
  • 影响因子:
    12.6
  • 作者:
    Lina Wu;Yiyi Song;Tian Luan;Ling Ma;Liuqin Su;Shuo Wang;Xiaomei Yan
  • 通讯作者:
    Xiaomei Yan
GFP报告因子结合流式细胞术的蛋白-蛋白 相互作用单细菌水平分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    厦门大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    苏柳钦;张健强;何盛斌;吴丽娜;颜晓梅
  • 通讯作者:
    颜晓梅
Flow Cytometric Single-Cell Analysis for Quantitative in Vivo Detection of Protein−Protein Interactions via Relative Reporter Protein Expression Measurement
通过流式细胞术单细胞分析通过相对报告蛋白表达测量定量体内检测蛋白质与蛋白质相互作用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Anal. Chem.
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Lina Wu;Xu Wang;Jianqiang Zhang;Tian Luan;Emmanuelle Bouveret;Xiaomei Yan
  • 通讯作者:
    Xiaomei Yan

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其他文献

TP方案与PF方案化疗同步放疗对局部晚期喉癌的效果观察
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    临床误诊误治
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    陈欢欢
二甲双胍对2型糖尿病合并亚临床甲状腺功能减退症患者血清促甲状腺激素水平的影响及性别差异分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    中华临床医师杂志(电子版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马晓君;李志臻;吴丽娜;张颖辉;郭丰;刘飞;任高飞;秦贵军
  • 通讯作者:
    秦贵军
Luminescent Au11 nanocluster superlattices with high thermal stability
具有高热稳定性的发光Au11纳米团簇超晶格
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    --
  • 发表时间:
    2012
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  • 作者:
    吴丽娜
  • 通讯作者:
    吴丽娜
基于雾化全氟化碳纳米探针的小鼠多核~1H/~(19)-MR肺通气成像研究
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    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
    磁共振成像
  • 影响因子:
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  • 作者:
    姜颖;陈静;董婧;吴丽娜
  • 通讯作者:
    吴丽娜
2型糖尿病肾病合并非糖尿病肾病的临床病理特征及预后研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
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    --
  • 作者:
    赵艳艳;景娜;申奥;丁晓煦;潘梦醒;曹哲;董坤伦;陈晓涵;赵琳琳;郭丰;吴丽娜;秦贵军
  • 通讯作者:
    秦贵军

其他文献

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吴丽娜的其他基金

细菌细胞周期及其关键蛋白的单细菌水平多参数定量关系研究
  • 批准号:
    21877091
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    63.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
细菌双杂交体系的超高灵敏流式分析及其在蛋白质相互作用研究中的应用
  • 批准号:
    21105082
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    2011
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    25.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

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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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