融合DNA三维结构信息的真核转录调控研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61202343
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    28.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0213.生物信息计算与数字健康
  • 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

Transcriptional regulation is an important part of gene regulation. Computational understanding of transcriptional regulation mechanisms is an active field of research. Conventional methods are mainly based on primary DNA sequence, and ignore the contribution of DNA three-dimensional structure to transcriptional regulation. Here, we integrate various types of DNA three-dimensional structures into the study of eukaryotic transcriptional regulation using computational methods. We investigate into the evolutionary conservation of transcription factor binding sites on DNA structure within and among species. We develop a computational method based on DNA structure information to identify transcription factor binding sites, and provide insights into the DNA structural characteristics of transcription factor binding sites. We qualitatively and quantitatively evaluate the relationship between DNA structural characteristics of transcription factor binding sites and gene expression using Bayes network. This study is critical for further elucidation of complex mechanisms of eukaryotic gene transcriptional regulation, and lays a foundation for further insights into metabolized process in eukaryotic cells.
转录调控是基因调控的一个重要部分。用计算方法揭示转录调控机理是研究的热点。传统的方法主要是基于DNA一维序列,而忽略了DNA三维结构对转录调控的贡献。本课题使用计算方法结合多种DNA三维结构信息到真核生物转录调控的研究中。探索物种内与物种间转录因子结合位点在DNA结构上的进化保守性问题。基于DNA结构信息,开发计算方法来查找转录因子结合位点,查找结果可以提供转录因子结合位点的DNA结构特征信息。使用贝叶斯网络建立转录因子结合位点的DNA结构特征与基因表达之间的定性映射模型,并基于该模型,进一步建立它们之间的定量调控关系。对更全面地阐明真核基因转录调控的复杂机制有重要意义,为具体了解生物细胞的代谢过程奠定基础。

结项摘要

基因的转录过程对形成生命世界的差异性和复杂性是至关重要的。但是,对于转录的调控机理仍然所知甚少。本项目使用计算方法基于三维角度研究转录调控机理。研究分为三个部分:1、开发了一个计算方法,融合多类DNA三维结构信息,通过此方法产生了酵母全基因组范围内转录因子结合DNA结构的图谱。揭示了不同转录因子的结合DNA结构特性,对理解转录因子调控机理具有意义。2、探索DNA序列和染色质结构对基因环状形成的贡献。发现酿酒酵母环状基因在编码区的中间和3/4区域具有高的DNA弯曲性。这种弯曲性模式在酵母物种间保守,虽然弯曲性峰值的位置在各物种间有变化。人类细胞的环状基因也具有高的DNA弯曲性。这些结果揭示了DNA弯曲性帮助环状基因形成的机理。3、探索位置相邻基因在位置分离后是否保持相互作用。发现位置相邻基因在分离后会保持染色体间的共位置(也就是细胞核内共位置)。具有这些性质的基因在更多的物种里表现出位置相邻性,受共同的转录因子调控,受相同的组蛋白修饰调控。这些结果揭示了位置相邻基因在分离后如何保持细胞核内相邻性的机理。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Antisense transcription is coupled to nucleosome occupancy in sense promoters
反义转录与有义启动子中的核小体占据相结合
  • DOI:
    10.1093/bioinformatics/bts534
  • 发表时间:
    2012-11-01
  • 期刊:
    BIOINFORMATICS
  • 影响因子:
    5.8
  • 作者:
    Dai, Zhiming;Dai, Xianhua
  • 通讯作者:
    Dai, Xianhua
The Pattern and Evolution of Looped Gene Bendability
环状基因弯曲性的模式和演化
  • DOI:
    10.1093/molbev/mst188
  • 发表时间:
    2014-02-01
  • 期刊:
    MOLECULAR BIOLOGY AND EVOLUTION
  • 影响因子:
    10.7
  • 作者:
    Dai, Zhiming;Xiong, Yuanyan;Dai, Xianhua
  • 通讯作者:
    Dai, Xianhua
Neighboring Genes Show Interchromosomal Colocalization after Their Separation
相邻基因在分离后表现出染色体间共定位
  • DOI:
    10.1093/molbev/msu065
  • 发表时间:
    2014-05-01
  • 期刊:
    MOLECULAR BIOLOGY AND EVOLUTION
  • 影响因子:
    10.7
  • 作者:
    Dai, Zhiming;Xiong, Yuanyan;Dai, Xianhua
  • 通讯作者:
    Dai, Xianhua
Genome-wide analysis of transcription factor binding sites and their characteristic DNA structures.
转录因子结合位点及其特征 DNA 结构的全基因组分析
  • DOI:
    10.1186/1471-2164-16-s3-s8
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    BMC genomics
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Dai Z;Guo D;Dai X;Xiong Y
  • 通讯作者:
    Xiong Y

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其他文献

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戴智明的其他基金

整合DNA三维结构信息的癌症基因组突变位点研究
  • 批准号:
    61872395
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    65.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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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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