增殖期糖尿病视网膜病变16q24.3致病位点定位及功能研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81670738
  • 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:
    H0708.糖尿病
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Proliferative diabetic retinopathy (PDR), which is one of the leading causes of blindness, is a complex disease of genetic and environmental factors. While the clinical characters of PDR are complex. Research of contribution of gene-gene interaction to PDR genetic is less. Currently known PDR susceptible loci are limited. So it is imperative to position the causal variants of PDR through extreme clinical phenotype and functional analysis. Previously, we found five PDR susceptibility loci by exome sequencing in "extreme samples" of PDR and controls. Among them, two loci (rs1800337 rs7195906) are located in the region of chromosome 16q24.3, and suggesting that some casual variants may exist in the region. Based on this, we plan to explore the fine mapping in the region of 16q24.3, combined with large sample validation population, bioinformatics analysis and cell biology. Moreover, we will elucidate the exact genetic mechanism and explore the prediction effect of causal loci. This study will supply theoretical basis for the prediction and personalized therapy of PDR.
增殖期糖尿病视网膜病变(PDR)是遗传和环境因素共同作用的复杂疾病,是致盲的主要原因之一。但PDR临床表型复杂,研究样本混杂程度高,且基因间交互作用对PDR遗传度贡献的研究较少,故已发现PDR易感位点有限,且缺乏功能解析。本研究拟通过“极端”临床表型,定位PDR致病位点并进行功能解析。课题组前期通过极端PDR病例-对照样本进行外显子组测序发现5个PDR易感位点,其中两个位点均位于染色体16q24.3区域,分别为rs7195906及rs1800337,提示该区域可能存在多个致病位点。在此基础上,本课题拟通过极端病例-对照样本对16q24.3区域精细作图、结合大样本病例-对照人群验证、生物信息学分析,明确该区域致病位点;通过细胞生物学功能研究,明确致病基因突变导致PDR发生的信号通路与机制;通过队列研究,明确致病位点在PDR易感人群筛查和预警中的作用。本课题将为PDR早期基因诊断提供理论依据。

结项摘要

将信号通路分析与候选基因法结合,利用目标序列捕获测序,将有助于加深对糖尿病视网膜病变遗传结构的理解。基于本研究团队前期工作及最新研究进展,在“极端”样本中对染色体16q24.3区域进行精细作图,筛选出位于基因ZNF276与基因FANCA之间的潜在致病多态位点,rs17227064、rs1800337,rs11644967,rs7195906, 其中rs1800337(P=2.97*10-7)具有最大统计效力,随后对上述位点进行验证,发现rs1800337增加PDR发病风险7%,rs17227064位点可增加PDR发病风险9%;Fanconi信号通路与PDR关联具有统计学意义;上述两位点危险等位基因的组合对PDR发生风险预测的曲线下面积为0.68,本文将为PDR基因诊断提供一定的理论依据。

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)
Impact of antidiabetic agents on dementia risk: A Bayesian network meta-analysis
抗糖尿病药物对痴呆风险的影响:贝叶斯网络荟萃分析
  • DOI:
    10.1016/j.metabol.2020.154265
  • 发表时间:
    2020-08-01
  • 期刊:
    METABOLISM-CLINICAL AND EXPERIMENTAL
  • 影响因子:
    9.8
  • 作者:
    Zhou, Jian-Bo;Tang, Xingyao;Simo, Rafael
  • 通讯作者:
    Simo, Rafael
Is central obesity associated with diabetic retinopathy in Chinese individuals? An exploratory study
中国人的中心性肥胖与糖尿病视网膜病变相关吗?
  • DOI:
    10.1177/0300060519874909
  • 发表时间:
    2019-09-23
  • 期刊:
    JOURNAL OF INTERNATIONAL MEDICAL RESEARCH
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    Zhou, Jian-Bo;Yuan, Jing;Yang, Jin-Kui
  • 通讯作者:
    Yang, Jin-Kui
Could Intensive Blood Pressure Control Really Reduce Diabetic Retinopathy Outcomes? Evidence from Meta-Analysis and Trial Sequential Analysis from Randomized Controlled Trials.
强化血压控制真的能减少糖尿病视网膜病变的结果吗?
  • DOI:
    10.1007/s13300-018-0497-y
  • 发表时间:
    2018-10
  • 期刊:
    Diabetes therapy : research, treatment and education of diabetes and related disorders
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhou JB;Song ZH;Bai L;Zhu XR;Li HB;Yang JK
  • 通讯作者:
    Yang JK
Bidirectional relationship between diabetes and pulmonary function: a systematic review and meta-analysis
糖尿病与肺功能之间的双向关系:系统评价和荟萃分析。
  • DOI:
    10.1016/j.diabet.2020.08.003
  • 发表时间:
    2021-09-01
  • 期刊:
    DIABETES & METABOLISM
  • 影响因子:
    7.2
  • 作者:
    Zhang, Rui-Heng;Cai, Yao-Hua;Lecube, Albert
  • 通讯作者:
    Lecube, Albert

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其他文献

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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
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  • 作者:
    赵聃;李妍;周建博;张婧;邱文;王迎伟;ZHAO Dan,LI Yan,ZHOU Jian-bo,ZHANG Jing,QIU Wen,WA
  • 通讯作者:
    ZHAO Dan,LI Yan,ZHOU Jian-bo,ZHANG Jing,QIU Wen,WA
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  • 期刊:
    南京医科大学学报(自然科学版)
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    QIU Wen,CHE Nan,ZHOU Jian-bo,LI Yan,ZHAO Dan,WANG
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  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    西安交通大学学报(医学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邱文;李妍;周建博;赵聃;王迎伟;QIU Wen,LI Yan,ZHOU Jian-bo,ZHAO Dan,WANG Ying-wei
  • 通讯作者:
    QIU Wen,LI Yan,ZHOU Jian-bo,ZHAO Dan,WANG Ying-wei

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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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