利用冷冻电镜分析生物大分子动力学的新型算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11774012
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    65.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A2013.软凝聚态与生物物理
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Cryo-electron microscopy (Cryo-EM) has become a widely used biophysical technology. In recent years, with the application of the direct electron detector device camera, as well as the innovation and continuous improvement of the single-particle reconstruction algorithms, cryo-EM has made leaps and bounds. The macromolecular structures determined by single particle cryo-EM can reach near atomic resolution (<4Å). With more and more high-resolution proteins or complexes with important biomedical implications determined, cryo-EM is gradually leading to a revolution in structural biology and attracting the worldwide attention. Most protein complexes in cells use complicated conformational transition to fulfill their biological functions. Thus, to fully understand the mechanistic relationship between protein structure and function, one has to study their structural dynamics and the foundation of conformational changes. This proposal seeks to investigate novel algorithms for cryo-EM data analysis, focusing on the problems of conformational 3D classification, reconstructions of dynamic structures and highly efficient parallel computing methods. The proposed studies are expected to push the envelope of the cryo-EM methodology.
冷冻电镜已经成为了一项应用越来越广泛的生物物理学技术。特别是近些年来,由于最新的信号探测器的应用,以及单颗粒三维重建算法的革新和不断改进,冷冻电镜技术取得了飞跃式的发展。通过该技术解析得到的生物大分子结构可以在单分子条件下达到近原子分辨率(<4Å)水平。随着越来越多具有重要生物医学功能的蛋白质及其复合体的高分辨结构被解析出来,冷冻电镜技术正在逐渐引发一场分子生物学的技术革命,并引起全世界的关注。细胞中大多数蛋白的功能都是通过复杂的构象变化来实现的。因此,要全面认识蛋白质结构和功能关系,就不能不研究蛋白质的动力学行为和活性动态构象的变化规律。本项目将集中力量从数据分析算法上入手,着眼于发展对冷冻电镜单颗粒图像数据的多构象三维分类、动态结构和高效并行的数学物理计算方法,从而将冷冻电镜技术发展到一个新的高度。

结项摘要

生物大分子异构、活性动态、以及非平衡态结构求解是当今冷冻电镜数据分析方法发展的重大挑战。在本项目资助下,课题组聚焦冷冻电镜显微学和人工智能的交叉研究,发展了基于深度流形学习的新型自由能面重建方法,实现了超大复合分子机器的动力学过渡态和最小能量反应路径的多维重建,并以此为基础发展了高精度三维分类算法,开发成AlphaCryo4D软件包,首次实现了分子机器持续构象变化的原子水平的重建和高精度动力学模型,三维分类精度比现有国际流行的方法提升2-3倍,并在6种不同类型的蛋白质机器的实验数据集上开展了系统的应用测试,证明其普适可用性和相对现有方法的优越性。这些重要的方法学和软件开发建立了相对完备的、面向超大蛋白质机器的非平衡动力学的高分辨重建方法体系,具有普适的研究工具应用价值。基于上述新型的动力学重建方法论框架,系统分析了蛋白酶体全酶和底物的相互作用动力学,炎症小体的认证活化机制,已发表通讯作者论文《Nature》2篇,《Nature Communication》1篇,《德国应用化学》1篇,《BMC Bioinformatics》1篇。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
DNA Origami as Scaffolds for Self-Assembly of Lipids and Proteins
DNA 折纸作为脂质和蛋白质自组装的支架
  • DOI:
    10.1002/cbic.201900073
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    ChemBioChem
  • 影响因子:
    3.2
  • 作者:
    Dong Yuanchen;Mao Youdong
  • 通讯作者:
    Mao Youdong
AAA+ ATPases in protein degradation: structures, functions and mechanisms
蛋白质降解中的 AAA ATP 酶:结构、功能和机制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Biomolecules
  • 影响因子:
    5.5
  • 作者:
    Shuwen Zhang;Youdong Mao
  • 通讯作者:
    Youdong Mao
Cryo-EM structures and dynamics of substrate-engaged human 26S proteasome
底物接合的人 26S 蛋白酶体的冷冻电镜结构和动力学
  • DOI:
    10.1038/s41586-018-0736-4
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    NATURE
  • 影响因子:
    64.8
  • 作者:
    Yuanchen Dong;Shuwen Zhang;Zhaolong Wu;Xuemei Li;Wei Li Wang;Yanan Zhu;Svetla Stoilova-McPhie;Ying Lu;Daniel Finley;Youdong Mao
  • 通讯作者:
    Youdong Mao
Robustness of signal detection in cryo-electron microscopy via a bi-objective-function approach
通过双目标函数方法进行冷冻电子显微镜信号检测的鲁棒性
  • DOI:
    10.1186/s12859-019-2714-8
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    BMC Bioinformatics
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Wang Wei Li;Yu Zhou;Castillo Menendez Luis R;Sodroski Joseph;Mao Youdong
  • 通讯作者:
    Mao Youdong
Structural mechanism for nucleotide-driven remodeling of the AAA-ATPase unfoldase in the activated human 26S proteasome
激活的人 26S 蛋白酶体中 AAA-ATPase 解折叠酶的核苷酸驱动重塑的结构机制
  • DOI:
    10.1038/s41467-018-03785-w
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    NATURE COMMUNICATIONS
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yanan Zhu;Wei Li Wang;Daqi Yu;Qi Ouyang;Ying Lu;Youdong Mao
  • 通讯作者:
    Youdong Mao

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

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]
      
关闭
close
客服二维码