早期死亡时间推断敏感性mRNA指标的鉴定与功能学研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    81671863
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    56.0万
  • 负责人：
    陈龙
  • 依托单位：
    复旦大学
  • 学科分类：
    H2501.法医病理学及法医临床学
  • 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

The accuracy of postmortem interval (PMI) estimation is the most important and difficult issues in forensic practice. Current research results were came from some house-keeping genes by using quantitative analysis of RNA detected by qRT-PCR, but can only work on later PMI. Because these markers has not been systematically chosen, no remarkable relationship with early PMI (EPMI, within 24 hours) can be used. Therefore, it is necessary to find the mRNA markers which have better correlation with PMI for accurately EPMI estimation..In this study, high throughput mRNA microarray will be used to analyze human and SD rats’ tissues with different postmortem interval in order to find the sensitive mRNA markers for EPMI estimation. Series of appropriate markers will be found after verification of the SD rats and human samples using qRT-PCR..Moreover, the relationship between these mRNA markers and the phenomenon of hypoxic-ischemic, energy alternation and cell apoptosis will be analyzed and verified. The biological function, mechanism and the signal path-way these mRNA participate in will also be analyzed through bioinformatics databases. This project will provide theory basis in choosing these mRNA markers for EPMI estimation, may provide helps to solve forensic practice cases more accurately and quickly.
死亡时间（Postmortem Interval，PMI）推断是法医学实践中的重点和难点。现有的PMI推断研究成果多集中在晚期PMI推断，且仅涉及一些管家基因，对于死后24小时以内的早期死亡时间（Early Postmortem Interval，EPMI）推断存在指标选择单一的缺陷，缺乏敏感的、特异性的指标。本项目在前期预实验的基础上提出了以下研究计划：1.采用高通量的mRNA表达谱芯片技术，检测SD大鼠和人体样本，通过筛选、qRT-PCR验证，获得在EPMI内敏感变化的mRNA指标。2.通过生物信息学分析，获得这些mRNA指标所在的相关信号通路，并研究其表达变化的机制，阐明死后早期缺血缺氧、能量交换和细胞死亡等调控因素对mRNA在EPMI内变化规律的影响，为寻找特异性的EPMI敏感性mRNA指标提供理论依据，有助于法医学实践中案件的快速侦破。

结项摘要

准确推断死亡时间（Postmortem Interval，PMI）是法医学实践中的重点和难点。随着实时荧光定量PCR（quantitative real-time PCR, qPCR）技术和测序技术的发展，mRNA相对定量成为可能并被用于PMI推断。现有的相关研究多集中于通过高丰度管家基因的降解水平推断晚期PMI，而对于死后24小时以内的早期死亡时间（Early Postmortem Interval，EPMI）推断则缺乏高精度、高特异性的指标。.研究发现，部分基因在死亡早期表达上调，通过基因表达谱芯片筛选出差异表达的基因，经qPCR扩大样本实验（多温度组4℃、15℃、25℃、35℃）寻找合适指标并构建温度、PMI及ΔCt相关的三元方程，有望减少温度对PMI推断的干扰，并弥补现有EPMI推断指标的不足。.本课题研究成果如下：（1）确定心肌、脑组织为利用基因转录水平推断EPMI的良好检材，而骨骼肌不适合用于EPMI推断；（2）在进行qPCR实验时，必须经内参标准化。实验结果显示，Rpl27是心肌最适内参，5SrRNA是脑组织及骨骼肌最适内参；（3）对表达谱芯片检测结果进行Fc差异比较分析、Cluster聚类分析和Go及Pathway分析，对初筛基因经扩大样本实验验证后，最终确定5个适用于EPMI推断的指标：心肌Cdc25b，脑组织Ninj2、Grifin、Hopx及Arpp19；（4）通过R软件对上述指标建立温度（T）、PMI及ΔCt相关的三元方程，并构建多组织、多指标的EPMI推断体系。.通过MATLAB将方程转化为三维可视图形，使各指标的变化水平清晰明了。.（5）经大鼠实验验证，心肌Cdc25b的误差可控制在2.5h内，脑组织Ninj2、Grifin、Hopx及Arpp19的误差可分别控制在1.5h，2.7h，1.8h及2.5h内。将2种组织5个指标分别推得的死亡时间取平均值，将有效减少误差，控制死亡时间推断误差在1.5h内；（6）目前共搜集到EPMI人体样本12例，动物实验所建方程应用于人体的误差较大，但方差较小，需继续搜集人体样本，构建上述指标适用于人体的EPMI推断方程。

项目成果

期刊论文数量（5）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
大鼠骨骼肌早期死亡时间推断的内参基因筛选
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    中国法医学杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王卉;马剑龙;田露;李文灿;王静致远;肖碧;马开军;陈龙
  • 通讯作者：
    陈龙
Early postmortem interval estimation based on Cdc25b mRNA in rat cardiac tissue
基于大鼠心脏组织中 Cdc25b mRNA 的早期死亡间隔估计
  • DOI：
    10.1016/j.legalmed.2018.09.004
  • 发表时间：
    2018-11-01
  • 期刊：
    LEGAL MEDICINE
  • 影响因子：
    1.5
  • 作者：
    Tao, Li;Ma, Jianlong;Chen, Long
  • 通讯作者：
    Chen, Long
Early postmortem interval (EPMI) estimation using differentially expressed heck tor gene transcripts
使用差异表达的 heck tor 基因转录本估计早期死后间隔 (EPMI)
  • DOI：
    10.1016/j.legalmed.2019.04.008
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    Legal Medicine
  • 影响因子：
    1.5
  • 作者：
    Wang Hui;Ma Jianlong;Xu Hongmei;Lyu Yehui;Tao Li;Li Wencan;Zeng Yan;Ma Kaijun;Xiao Bi;Chen Long
  • 通讯作者：
    Chen Long
Identification of the miRNA-3185/CYP4A11 axis in cardiac tissue as a biomarker for mechanical asphyxia
心脏组织中 miRNA-3185/CYP4A11 轴的鉴定作为机械性窒息的生物标志物
  • DOI：
    10.1016/j.forsciint.2020.110293
  • 发表时间：
    2020-06-01
  • 期刊：
    FORENSIC SCIENCE INTERNATIONAL
  • 影响因子：
    2.2
  • 作者：
    Han, Liujun;Zhang, Heng;Chen, Long
  • 通讯作者：
    Chen, Long
Estimation of the human postmortem interval using an established rat mathematical model and multi-RNA markers
使用已建立的大鼠数学模型和多 RNA 标记来估计人类死后间隔
  • DOI：
    10.1007/s12024-016-9827-4
  • 发表时间：
    2017-03-01
  • 期刊：
    FORENSIC SCIENCE MEDICINE AND PATHOLOGY
  • 影响因子：
    1.8
  • 作者：
    Lv, Ye-Hui;Ma, Jian-Long;Chen, Long
  • 通讯作者：
    Chen, Long

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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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