几种典型生物振荡系统的动态特征及其网络结构

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61271358
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    76.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0124.生物电子学与生物信息处理
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Oscillations are found throughout the biological world. In this application, we propose to investigate several typical biological oscillators, including: 1)cell cycle, a oscillator with tunable period, robust amplitude and inside phase lock; 2) Circadian clock, who has constant period, adaptive amplitude and easy phase entrainment; 3) other oscillators in metabolic systems. We propose to develop authentic mathematical and computer models, to study the links between the distinct dynamical properties and their behind network topologies...Since the mathematical description of different biological regulatory ways (transcription, modification, translocation...) are varying, we will pay extra attention on the influence of the regulatory methods. We anticipate, through this study, the biological mechanisms for these oscillators to be revealed, and some theoretical results to be achieved.
生物系统的振荡现象丰富多彩。本项目中,我们拟研究几类典型的生物振荡系统,包括:1)细胞分裂周期,其振荡周期具有很强的可变性,但振幅固定,并且系统内部出现多振子的锁相行为;2)生物钟节律,其周期异常鲁棒,但振幅变化大,相位则容易被牵引。3)新陈代谢中的一些振子。我们拟建立真实可信的数学模型,来研究这些动态特征及其对应的调控网络结构。..由于不同的生物调控手段(转录、修饰、位置转移等)有不同的数学模型描述,我们尤其关注网络结构中调控手段不同所带来的影响。我们希望这项研究,能够揭示合理的生物学机制,也为信息与数理科学提供理论结果和一些启示。

结项摘要

生物系统的振荡现象丰富多彩,并且与调控网络结构有密切关系。我们利用非线性动力学的理论工具,结合生物实验验证,揭示这些振荡行为的根本机制。. 1)在细胞周期方面,我们揭示裂殖酵母的细胞体积检查点的形成机制:这个检查点是通过体积参数与有丝分裂促进因子MPF的相平面上的鞍结点分叉实现的。2)生物节律方面,我们首先揭示了调控网络中次要反馈环与主反馈环的协调调控对周期长度的影响:是两个反馈环的振幅之比(而非任何单个环)决定了周期的长度;进一步地,两个反馈环之间的耦合,提供了振幅之间的连锁,从而保证了周期长度的鲁棒性。另外,我们还揭示了生物钟奇异性行为的机制(特定刺激下,振幅在较长的时间内被压制):特定刺激能把细胞群牵引到不动点的稳定流形附近,一方面造成细胞间相位失同步,同时也压制单细胞的振幅。 3)新陈代谢中的糖酵解振子方面,我们使用控制理论中频域控制的敏感性分析方法揭示了缺少葡萄糖情况下糖酵解的暂态振荡的机理,并阐述了生物体建立这种报警机制的设计原则。..本项目成果的两个关键特点是:1)把数学模型与实验结合起来:在关于生物节律的工作中,我们真正实现了模型预测-->实验验证-->反馈模型的过程。此文章发表在生物信息最好的杂志NAR(IF 9.2)上。2)我们的建模不流于浅表,而是深入运用生物学知识,建立了比“基因-RNA-蛋白“模型更精确的“顺式/反式元件调控”模型。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Robust Cell Size Checkpoint from Spatiotemporal Positive Feedback Loop in Fission Yeast
裂殖酵母时空正反馈环的稳健细胞大小检查点
  • DOI:
    10.1155/2013/910941
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Biomed Research International
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yan J;Ni X;Yang L
  • 通讯作者:
    Yang L
An intensity ratio of interlocking loops determines circadian period length
互锁环的强度比决定昼夜节律周期的长度
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Nucleic Acids Research
  • 影响因子:
    14.9
  • 作者:
    Zhang; Zhihui;et; al;Yang; Ling;Xu; Ying
  • 通讯作者:
    Ying
Dynamical mechanism of circadian singularity behavior in Neurospora
脉孢菌昼夜奇点行为的动力学机制
  • DOI:
    10.1016/j.physa.2016.03.030
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Physica A-Statistical Mechanics and Its Applications
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Sun; Maorong;Wang; Yi;Xu; Xin;Yang; Ling
  • 通讯作者:
    Ling

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其他文献

Distribution of the functional MDR1C3435T polymorphism in the Han population of China
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    杨凌
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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    --
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  • 通讯作者:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    蒋蓉芳
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    --
  • 发表时间:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    杨凌
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨凌;钟兢军;韩吉昂
  • 通讯作者:
    韩吉昂

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通过智能穿戴设备数据分析人体生物节律
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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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