基于分子网络建模的癌症发生发展机制的系统生物学研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31171274
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C0609.生物大数据解析
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

近年来,国际上已逐步开展了基于分子生物网络的癌症等复杂疾病系统生物学研究,取得的初步成果展现了其基础理论研究意义和潜在的应用价值。.本项目基于网络系统生物学理论和方法,充分整合、利用新一代测序和表达谱等高通量数据及临床医学数据,对癌症的发生与发展进行分子网络建模、拓扑结构、鲁棒性、动态特性、及模块分析,与系统生物学研究,从分子网络水平(包括基因突变、表观遗传修饰、mRNA差异表达等)识别出推动癌症发生和发展的关键驱动元件,探究癌症发病机理,寻找新的药物靶标。期望建立分子水平的癌症分类方法以及风险预测模型,提高癌症的诊断和预后水平。

结项摘要

从蛋白质相互作用网络和信号通路的角度,利用基因组与转录组数据,基于生物信息学与系统生物学的分析方法,探索、阐释癌症等复杂疾病的发生发展机制等问题。.对乳腺癌、神经胶质瘤、结肠癌等六种癌症的转录特征进行了横向与纵向的比较,整合基因组、转录组数据,构建分析了各种癌症的功能网络,定义了对癌症发生发展起驱动作用的关键功能网络模块。通过分析关键模块,我们发现了癌症发生发展中显著富集大量突变的关键基因,涉及多种重要细胞信号转导通路,同时发现了一些在癌症发生发展过程中出现显著变化的趋化因子及其受体,反映了肿瘤组织细胞微环境通过跨膜信号转导通路起作用的可能途径。.通过与中国国人民解放军总医院(301医院)合作,进行了胃癌突变基因与调控网络的研究,基于对20例胃癌病人多个不同组织的样本(包括血液、癌症组织、癌旁组、淋巴组织)进行外显子测序的交叉比对分析,探索在癌症发病和转移过程中起关键作用的基因和网络通路。.在基于网络的复杂疾病系统生物学研究过程中,开发了一系列生物信息学工具。基于ceRNA网络假说,整合miRNA、基因、lincRNA的相互作用和功能关联,针对在癌症等复杂疾病中起潜在关键作用的长非编码RNA(lincRNA)的功能进行注释,建立了linc2GO功能注释服务,同时也专门针对癌症和非编码RNA关联建立了nc2Cancer的生物信息学预测服务器等工具。.通过整合基因组、转录组、表观遗传组、相互作用组等数据,基于功能网络分析,我们发展了基于模块差异的性状预测、关键基因与网络的检测方法,进行了肿瘤等复杂疾病的系统生物学研究。该系列研究工作还在继续进行,现在正在进行大规模实验研究以及功能分析。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
活血化瘀方抗糖尿病心肌病的药理调控机制研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    现代生物医学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李鸿海;刘建勋;任钧国;孙之荣
  • 通讯作者:
    孙之荣
nc2Cancer:一个研究与癌症相关人类非编码RNA的数据库
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    生物信息学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘珂;严章明;向书念;孙之荣
  • 通讯作者:
    孙之荣
PyMut: a web tool for overlapping gene loss-of-function mutation design
PyMut:用于重叠基因功能丧失突变设计的网络工具
  • DOI:
    10.1002/zaac.202300055
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Ke Liu;Sha Hou;Junbiao Dai;Zhirong Sun
  • 通讯作者:
    Zhirong Sun
基于microRNA共调控网络的microRNA调控机制研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    生物信息学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    包锴;刘珂;孙之荣
  • 通讯作者:
    孙之荣
High Accordance in Prognosis Prediction of Colorectal Cancer across Independent Datasets by Multi-Gene Module Expression Profiles
通过多基因模块表达谱在独立数据集中对结直肠癌预后进行高度一致性预测
  • DOI:
    10.1371/journal.pone.0033653
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    PLos One
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Li W;Wang R;Yan Z;Bai L;Sun Z
  • 通讯作者:
    Sun Z

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其他文献

活血化瘀方抗糖尿病心肌病的药理调控机制研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    现代生物医学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李鸿海;刘建勋;任钧国;孙之荣
  • 通讯作者:
    孙之荣

其他文献

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孙之荣的其他基金

复杂疾病相关的细胞信号通路的系统分析与调控机制研究
  • 批准号:
    30770498
  • 批准年份:
    2007
  • 资助金额:
    30.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
真核基因转录调控模式及其信息基础
  • 批准号:
    90408019
  • 批准年份:
    2004
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    30.0 万元
  • 项目类别:
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  • 批准号:
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  • 批准年份:
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    19947006
  • 批准年份:
    1999
  • 资助金额:
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  • 项目类别:
    专项基金项目
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  • 批准年份:
    1996
  • 资助金额:
    9.5 万元
  • 项目类别:
    面上项目
用物理方法进行蛋白质折叠类的研究
  • 批准号:
    19577104
  • 批准年份:
    1995
  • 资助金额:
    12.0 万元
  • 项目类别:
    专项基金项目
蛋白质超二级结构模型和预测及其在生物工程中的应用
  • 批准号:
    39440001
  • 批准年份:
    1994
  • 资助金额:
    5.0 万元
  • 项目类别:
    专项基金项目
生物大分子结构的微基模拟及其结构与功能的研究
  • 批准号:
    39070295
  • 批准年份:
    1990
  • 资助金额:
    3.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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相似海外基金

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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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