G蛋白偶联受体的结构与功能研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    20775052
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    28.0万
  • 负责人：
    李梦龙
  • 依托单位：
    四川大学
  • 学科分类：
    B0310.化学信息学与人工智能
  • 结题年份：
    2010
  • 批准年份：
    2007
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2008-01-01 至2010-12-31

项目摘要

G蛋白偶联受体(GPCR)在信号识别及转导中具有重要作用, 是药物研发中主要的目标蛋白。但是其精细结构的缺乏使得结构依赖性的药物设计方法难以在GPCR上得到应用。.本项目旨在提出一套基于频率尺度研究GPCR结构与功能的方法。将信息熵用于生物序列的去噪及弱特征提取；根据GPCR的结构特征，构建精准的GPCR家族氨基酸替代模型；将GPCR氨基酸序列转换成数字信号,经傅立叶变换后建立GPCR频率谱，模拟定点突变；利用小波变换对时-频的分辨能力预测GPCR活性位点，探讨其功能, 以期开展GPCR与配体、G蛋白相互作用机理的理论研究。.该研究将提供GPCR与其配体、G蛋白作用的选择性和活性位点的预测方法；协助实验生物学家选择诱变点和替代氨基酸，增加实验的针对性；对于GPCR配体选择性和绑定位点预测有助于药物设计者选择药物靶标和受体激活剂、拮抗剂。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（18）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（8）
专利数量（0）
Complex tree: the basic framework of Protein-Protein Interaction Networks
复杂树：蛋白质-蛋白质相互作用网络的基本框架
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Studying Peptides Biological Activities Based on Multidimensional Descriptors (E) Using Support Vector Regression
使用支持向量回归研究基于多维描述符的肽生物活性（E）
  • DOI：
    10.1007/s10989-010-9210-3
  • 发表时间：
    2010-05
  • 期刊：
    International Journal of Peptide Research and Therapeutics
  • 影响因子：
    2.5
  • 作者：
  • 通讯作者：
Using the augmented Chou's pseudo amino acid composition for predicting protein submitochondria locations based on auto covariance approach.
使用增强的 Chou 伪氨基酸组成基于自协方差方法预测蛋白质亚软骨位置。
  • DOI：
    10.1016/j.jtbi.2009.03.028
  • 发表时间：
    2009-07
  • 期刊：
    Journal of theoretical biology
  • 影响因子：
    2
  • 作者：
  • 通讯作者：
SecretP: A new method for predicting mammalian secreted proteins
SecretP：预测哺乳动物分泌蛋白的新方法
  • DOI：
    10.1016/j.peptides.2009.12.026
  • 发表时间：
    2010-04
  • 期刊：
    Peptides
  • 影响因子：
    3
  • 作者：
    Yu, Lezheng;Guo, Yanzhi;Zhang, Zheng;Li, Yizhou;Li, Menglong;Li, Gongbing;Xiong, Wenjia;Zeng, Yuhong
  • 通讯作者：
    Zeng, Yuhong
Prediction of Beta-Turn in Protein Using E-SSpred and Support Vector Machine
使用 E-SSpred 和支持向量机预测蛋白质的 Beta 转角
  • DOI：
    10.1007/s10930-009-9181-4
  • 发表时间：
    2009-05-01
  • 期刊：
    PROTEIN JOURNAL
  • 影响因子：
    3
  • 作者：
    Liu, Lirong;Fang, Yaping;Wang, Cuicui
  • 通讯作者：
    Wang, Cuicui

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  • 通讯作者：
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  • 发表时间：
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    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
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  • 通讯作者：
    韩惠蕊

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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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