极端微生物宏基因组微进化的计算生物学研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    91231119
  • 项目类别:
    重大研究计划
  • 资助金额:
    100.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C0608.生物数据资源与分析方法
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

To clarify several essential issues of microevolution process and mechanisms of the extremophiles, the project aims to develop the novel computational methods and tools, and apply them to the metagenomics studies. To specify, we will focus on the microbial community under the extreme environment, currently accompanied by a large of high-throughput sequecing metagenomic data, and devote to the microevolution of extremophile metagenomes by a series of computatinal methods and tools. We plan to first predict and locate all key genes associated with the extreme enviromentent, and then present their functionary annotation based on several evidences. Then, we will carry out a comparative genomics analysis about the key genes and other genes for a genome or among the colsely-related genomes in the microbial comunity, which are for both the coding regions and their regulatory regions of transcription and translation etc. The project further applies a series methods and tools, to compare the genomic structure for decribing changes of these key genes and thier regulation ways; to compare the functionary classification distribution for describing the key role of key genes in the community; to comprehensively analyze the metabolic pathways of the microbial community and the individual bacterial or archaeal genome, leading to the further understanding of the social behaviour of the microbial community and the social relations among the species in the community. The studies will devote to the understanding of the molecular mechanism of the extremephiles to adapt the enviroments.
致力于发展新的计算生物学方法并运用于宏基因组分析,阐明极端微生物微进化过程和机制的若干关键问题。主要研究内容为:以极端环境下的微生物群落为研究对象,基于当前高通量测序技术获得的宏基因组数据,围绕极端微生物基因组微进化的主题,发展和运用一系列的计算生物学新方法和新技术,首先预测、定位与极端环境相关的关键基因;在此基础上进行关键基因的功能注释,并定量刻画近缘物种之间及同一物种内的关键基因及其转录、翻译等调控机制的演化;进一步通过基因组比较、功能分类分析、代谢网络分析等手段,分析不同物种及其关键基因适应和影响极端环境的分子机制。课题的立项属于围绕本计划第二个重点支持方向的计算生物学新方法研究,并提出了明确的技术路线和解决方案。

结项摘要

本项目的研究计划为:以极端环境下的微生物群落为研究对象,基于当前高通量测序技术获得的宏基因组数据,围绕极端微生物基因组微进化的主题,发展和运用一系列的计算生物学新方法和新技术,首先预测、定位与极端环境相关的关键基因;在此基础上进行关键基因的功能注释,并定量刻画近缘物种之间及同一物种内的关键基因及其转录、翻译等调控机制的演化;进一步通过基因组比较、功能分类分析、代谢网络分析等手段,分析不同物种及其关键基因适应和影响极端环境的分子机制。总体来说,本项目的执行严格按照计划进行。已发表SCI论文7篇,正在审稿或待投稿论文3篇。研究结果的可能贡献为:(1)建立了极端环境微生物群落的种群动力学模型,对探讨多基因作用下的微进化具有一定的启发意义和应用前景,可能籍此提出一种基于基因功能和极端环境下的环境因子的物种进化模型;(2)研究了极端环境下微生物微进化过程中的重要途径——HGT事件、基因功能对极端环境的适应性,对微进化的理解具有一定的意义;(3)发展了一系列的计算生物学方法。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
Functional genomic analysis of Hawaii marine metagenomes
夏威夷海洋宏基因组的功能基因组分析
  • DOI:
    10.1007/s11434-014-0658-y
  • 发表时间:
    2015-01
  • 期刊:
    Science Bulletin
  • 影响因子:
    18.9
  • 作者:
    Luying Liu;Jiangtao Guo;Jinxian Yao;Huaiqiu Zhu
  • 通讯作者:
    Huaiqiu Zhu
大肠杆菌CFT073双拷贝pap操纵子动力学模型及致病机制研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    生物物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王珏皛;朱怀球
  • 通讯作者:
    朱怀球
Horizontal gene transfer in an acid mine drainage microbial community.
酸性矿山排水微生物群落的水平基因转移
  • DOI:
    10.1186/s12864-015-1720-0
  • 发表时间:
    2015-07-04
  • 期刊:
    BMC genomics
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Guo J;Wang Q;Wang X;Wang F;Yao J;Zhu H
  • 通讯作者:
    Zhu H
Salt-induced stabilization of EIN3/EIL1 confers salinity tolerance by deterring ROS accumulation in Arabidopsis.
盐诱导的 EIN3/EIL1 稳定性通过阻止拟南芥中 ROS 积累而赋予盐度耐受性
  • DOI:
    10.1371/journal.pgen.1004664
  • 发表时间:
    2014-10
  • 期刊:
    PLoS genetics
  • 影响因子:
    4.5
  • 作者:
    Peng J;Li Z;Wen X;Li W;Shi H;Yang L;Zhu H;Guo H
  • 通讯作者:
    Guo H
Prediction of Translation Initiation Site in Bacterial and Archaeal Genomes
细菌和古菌基因组翻译起始位点的预测
  • DOI:
    10.2174/1574893608999140109120345
  • 发表时间:
    2014-01-01
  • 期刊:
    CURRENT BIOINFORMATICS
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Zhu, Huaiqiu;Wang, Qi
  • 通讯作者:
    Wang, Qi

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致病性大肠杆菌UPEC CFT073全基因组分析及致病机制的新认识
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    --
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  • 通讯作者:
    段丽萍

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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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