癌相关基因的系统性分子改变与高通量组学数据的标准化

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基本信息

  • 批准号：
    31100901
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    23.0万
  • 负责人：
    王栋
  • 依托单位：
    哈尔滨医科大学
  • 学科分类：
    C0602.基因表达及非编码序列调控
  • 结题年份：
    2014
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

癌的发生和发展过程涉及大量基因的DNA甲基化、拷贝数及mRNA表达等异常改变。目前，在分析各种高通量组学数据时，一个基本的任务是要预先进行数据标准化处理，而各种标准化算法都假设疾病中差异基因的比例很小及差异上、下调的基因数目大致相等。然而，这种广泛采用的标准化假设很可能是不可靠的，可能会对筛选差异表达基因等下游分析有重大的影响。因此，本课题将全面分析在主要数据库中收集的关于癌研究的基因表达、甲基化和拷贝数等高通量组学数据，通过比较在癌与正常样本中这些分子改变的分布差异，评价几种主要的标准化方法，分析其影响生物学信号的偏倚程度。同时，我们将提出在原始信号中识别差异分子改变的方法，并论证其生物学意义。对每一种癌，我们分别采用多套独立的数据集分析分子改变的信号分布特点，以保证分析结果具有可重复性与可信性。本课题的研究结果将为合理分析高通量组学数据提供依据，具有基础性的重要意义。

结项摘要

本课题全面揭示了癌基因组中各种分子改变的真实分布，评价了高通量数据标准化方法的合理性,进而挖掘高通量数据的真实生物学信号。我们以癌相关表达谱为研究重点，说明了采用传统假设的标准化方法会失查很多癌相关的上调差异表达基因并且发现很多假的下调差异表达基因。因此，我们不能在降低生物学信号的分析能力的前提下还进行标准化。本课题同时阐明了虽然非标准化可能会降低筛选差异基因的统计效能，但是对于同一癌型的不同的数据集，非标准化筛选出的差异表达基因的改变方向高度一致。这揭示了开发新的方法去发现在非标准化的数据中自然存在着的有效生物学信号是可行。.本项目已发表论文10篇(SCI收录10篇，累计影响因子大于50)；本课题的研究结果将为合理分析高通量组学数据提供依据，具有基础性的重要意义。

项目成果

期刊论文数量（14）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
RAID: a comprehensive resource for human RNA-associated (RNA-RNA/RNA-protein) interactionstrong(SCI,IF=5.09/strongstrong)/strong
RAID：人类 RNA 相关（RNA-RNA/RNA-蛋白质）相互作用的综合资源
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    RNA-A Publication of the RNA Society
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    J Kang;Y Huang;Z Miao;M Bi;N Jin;K Li;X Li;J Xu(徐健震 通讯作者);D Wang(王栋 通讯作者)
  • 通讯作者：
    D Wang(王栋 通讯作者)
Deciphering global signal features of high-throughput array data from cancersstrong(SCI,IF=3.35/strongstrong)/strong
解读癌症高通量阵列数据的全局信号特征
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Molecular Biosystems
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    B Li;D Hao;Q Gu;N Tang;K Li;Z Guo;X Li;J Xu(徐建震 通讯作者);D Wang(王栋 通讯作者)
  • 通讯作者：
    D Wang(王栋 通讯作者)
Extensive increase of microarray signals in cancers calls for novel normalization assumptions
癌症中微阵列信号的广泛增加需要新的标准化假设
  • DOI：
    10.1016/j.compbiolchem.2011.04.006
  • 发表时间：
    2011-06-01
  • 期刊：
    COMPUTATIONAL BIOLOGY AND CHEMISTRY
  • 影响因子：
    3.1
  • 作者：
    Wang, Dong;Cheng, Lixin;Guo, Zheng
  • 通讯作者：
    Guo, Zheng
Global gene expression distribution in non-cancerous complex diseasesstrong(SCI,IF=3.35/strongstrong)/strong
非癌性复杂疾病的全局基因表达分布
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Molecular Biosystems
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    X Chen;Y Xiao;D Hao;C Li;B Gong;S Zhang;K Li;L Zhuang;D Wang(王栋 通讯作者)
  • 通讯作者：
    D Wang(王栋 通讯作者)
Connect the dots: a systems level approach for analyzing the miRNA-mediated cell death networkstrong(SCI, IF=12.04/strongstrong)/strong
连接点：分析 miRNA 介导的细胞死亡网络的系统级方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Autophagy
  • 影响因子：
    13.3
  • 作者：
    Y Li;L Zhuang;Y Wang;Y Hu;Y Wu;D Wang(王栋 通讯作者);J Xu(徐建震 通讯作者)
  • 通讯作者：
    J Xu(徐建震 通讯作者)

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其他文献

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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

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          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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