基于全基因组关联研究数据二次分析的肿瘤候选基因变异研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    81101545
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    22.0万
  • 负责人：
    张昆林
  • 依托单位：
    中国科学院心理研究所
  • 学科分类：
    H1804.肿瘤遗传与进化
  • 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

肿瘤的发生是由遗传因素和环境因素共同作用导致的，且遗传因素往往具有多基因遗传的特征。不同肿瘤的全基因组关联研究（GWAS）表明这些肿瘤的遗传（germline）易感性常见变异（common variant）通常是低外显率的，这些低外显率常见变异的组合效应的揭示对研究肿瘤相关的机理起到重要作用。然而，标准的GWAS数据分析方法并不能检测这种常见变异的组合效应。本研究中，我们将在前期研究工作基础上设计开发新的基于通路的分析方法（pathway-based analysis,PBA），对公开的常见多基因遗传的肿瘤的GWAS数据进行二次深入分析，检测与特定肿瘤相关的通路即候选基因变异的组合效应；并通过网络分析等方法，比较不同肿瘤在关联通路及关联基因变异上的异同；最后以研究结果为依据建立相应的数据库。本研究在基因组学水平上探究肿瘤病因，为肿瘤的实验研究和临床诊断提供依据。

结项摘要

全基因组关联研究（GWAS）表明肿瘤的遗传（germline）易感性常见变异（common variant）通常是低外显率的。本项目的目标是通过揭示易感性常见变异的组合效应来研究肿瘤的相关机理。在本项研究中，我们主要开展了三个方面的工作。我们首先收集了肺癌、乳腺癌、前列腺癌等几种常见肿瘤的GWAS数据。之后我们改进了基于通路的分析（PBA）方法/在线分析平台i-GSEA4GWAS，通过改进算法和整合ENCODE、Ensembl和eQTLs数据得到新版本（v2）。最后我们用i-GSEA4GWAS v2分析常见肿瘤的GWAS数据，得到与疾病相关的生物学通路并进行比较，鉴别不同的肿瘤共享的通路并建立数据库，并对一些通路中的基因和SNPs也进行了深入分析。我们同时也开展了一些肿瘤及PBA相关的工作。

项目成果

期刊论文数量（4）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
I-GSEA4GWAS v2: a web server for functional analysis of SNPs in trait-associated pathways identified from genome-wide association study.
I-GSEA4GWAS v2：一个网络服务器，用于对全基因组关联研究中确定的性状相关途径中的 SNP 进行功能分析。
  • DOI：
    10.1371/journal.pcbi.1009799
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Protein & Cell
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zhang; Kunlin;Chang; Suhua;Guo; Liyuan;Wang; Jing
  • 通讯作者：
    Jing
ADHDgene: a genetic database for attention deficit hyperactivity disorder
ADHDgene：注意力缺陷多动障碍基因数据库
  • DOI：
    10.1093/nar/gkr992
  • 发表时间：
    2012-01
  • 期刊：
    Nucleic Acids Research
  • 影响因子：
    14.9
  • 作者：
    Zhang L;Chang S;Li Z;Zhang K;Du Y;Ott J;Wang J
  • 通讯作者：
    Wang J
A genome-wide association study in Han Chinese identifies a susceptibility locus for primary Sjogren's syndrome at 7q11.23
汉族人的全基因组关联研究确定了原发性干燥症的易感位点
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Nature Genetics
  • 影响因子：
    30.8
  • 作者：
    Zhao; Lidan;Wang; Li;Zhou; Bin;Li; Yang;Zhao; Yan;Zeng; Xiaofeng;Ott; Jurg;Wang; Jing;Zhang; Fengchun
  • 通讯作者：
    Fengchun
rSNPBase: a database for curated regulatory SNPs.
rSNPBase：精选监管 SNP 的数据库。
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Nucleic Acids Research
  • 影响因子：
    14.9
  • 作者：
    Guo; Liyuan;Du; Yang;Chang; Suhua;Zhang; Kunlin;Wang; Jing
  • 通讯作者：
    Jing

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其他文献

酵母基因上游与内含子可能存在的
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    生物化学与生物物理进展，32(1)：46-52, 2005年1月
  • 影响因子：
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  • 作者：
    张昆林;张静*;罗静初
  • 通讯作者：
    罗静初
酵母上游与内含子可能的短程和长
  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
    生物物理学报, 21(4): 277-283, 2005年8月
  • 影响因子：
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  • 作者：
    张昆林;张静*;罗静初
  • 通讯作者：
    罗静初

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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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