基于响应性高分子动态氢键网络的糖蛋白组学富集分离新材料

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51533007
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    290.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0308.生物医用有机高分子材料
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Selective enrichment of trace glycopeptides from complex biosystems is the challenging premise and bottleneck for glycoproteomics studies. Due to the limitation in intermolecular interactions, conventional enrichment materials usually encounter serious problems in selectivity, coverage, recovery and/or reproducibility, which significantly hamper the development of glycoproteomics. Taking advantages of the adjustability and high selectivity of multiple hydrogen bonds (H-bonds), combining unique feature of reversible conformational transition for smart polymers, we propose here to introduce dynamic H-bonding network based on smart polymers into the study of glycopeptide enrichment materials. Through screening novel H-bonds based carbohydrate receptors, and molecular design and optimization of smart polymers, we try to solve the contradiction among specificity, high affinity and controllability for carbohydrate binding, and thus to develop novel high-performance glycopeptide enrichment materials. Due to the settlement of enrichment bottleneck, this study may largely push forward the development of proteomics. On the other hand, utilizing great advantages of our materials in selective recognition of glycopeptides with different glycoforms and different saccharide terminals, excellent control over adsorption/desorption dynamics, and discovery of new glycosylation sites, we also want to get breakthrough in new methodology for glycopeptide analysis. With these features, we will have cooperation with professional groups in proteomics, bioinformatics and molecular biology to do some exploratory research in areas like abnormal expression of sialylated glycosylation in cancers.
复杂生命体系中痕量糖肽的选择性富集是糖蛋白组学研究的前提和瓶颈。常规材料由于分子间相互作用的限制,在选择性、覆盖度、回收率、重现性等多方面存在严重问题,极大制约了糖蛋白组学的进一步发展。本项目利用多重氢键的可调性和高选择性,结合响应性高分子的可逆构象转变,提出将基于响应性高分子的动态氢键网络引入糖肽富集材料研究中,通过新型糖识别氢键受体的筛选、响应性高分子的分子设计及优化,解决特异性、强结合和可控性之间的矛盾,从而发展出全新的材料体系,以攻克复杂生物样本中糖肽富集分离的瓶颈,推动糖蛋白组学的整体发展。同时,利用材料在不同糖型和不同末端糖的糖肽选择性识别,糖肽吸/脱附动力学控制,及其在新糖基化位点发现中的巨大优势,本项目还将在糖肽分离分析新方法学中取得突破,并与蛋白质组学、生物信息学和分子生物学相关课题组展开合作,在癌症唾液酸糖基化表达异常等领域开展探索性研究,以期将材料推向实际的生物应用。

结项摘要

复杂生物体系中痕量翻译后修饰多肽的选择性富集与分离是翻译后修饰蛋白组学研究的前提和瓶颈。针对这一挑战,本项目的整体目标是利用多重氢键的可调性和高选择性,结合响应性高分子的可逆构象转变,将基于响应性高分子的动态氢键网络引入翻译后修饰多肽富集材料研究中,通过新型氢键识别受体的筛选、响应性高分子的分子设计及优化,解决特异性、强结合和可控性之间的矛盾,从而发展出全新的材料体系,以攻克复杂生物样本中翻译后修饰多肽富集分离的瓶颈,并争取在翻译后修饰蛋白组学方法学上取得创新,推动翻译后修饰蛋白组学的整体发展。遵循这一整体思想和研究目标,本项目良好地执行了研究计划并取得多项原创性学术成果,开发了一系列基于响应性氢键智能聚合物的新型蛋白组学分离富集材料及新方法,已圆满完成项目任务并实现了预期目标,为新一代智能分离富集新材料的开发提供理论基础和技术储备。在此基础上,将相关成果进一步拓展于生物传感及重大疾病研究,推动其生物医学领域中的应用。

项目成果

期刊论文数量(34)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
Mixed-solvent precipitation: A facile approach for nanoparticle selfassembled monolayers
混合溶剂沉淀:纳米颗粒自组装单层的简便方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Applied Surface Science
  • 影响因子:
    6.7
  • 作者:
    Shan Wu;Guanbin Gao;Shasha Zhang;Wenbo Zhu;Liang Wang;Rui Chen;Wenkang Zhang;Juncheng Wang;Feifei Yang;Jing Li;Lei Shen;Taolei Sun
  • 通讯作者:
    Taolei Sun
Synthesis and Study of Hypoxia-Responsive Micelles Based on Hyaluronic Acid
基于透明质酸的缺氧响应性胶束的合成与研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Acta Chimica Sinica
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Bei Zhang;Baisong Chang;Taolei Sun
  • 通讯作者:
    Taolei Sun
beta-HgS Quantum Dots: Preparation, Properties and Applications
beta-HgS 量子点:制备、性能和应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Progress in Chemistry
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    Liu Kang;Gao Guanbin;Sun Taolei
  • 通讯作者:
    Sun Taolei
Cichoric acid from witloof inhibit misfolding aggregation and fibrillation of hIAPP
Witloof 中的菊苣酸可抑制 hIAPP 的错误折叠聚集和闪烁
  • DOI:
    10.1016/j.ijbiomac.2019.10.100
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    International Journal of Biological Macromolecules
  • 影响因子:
    8.2
  • 作者:
    Zhuoying Luo;Guanbin Gao;Zhongjie Ma;Qian Liu;Xiaobing Gao;Xintong Tang;Zhenxing Gao;Chaoyang Li;Taolei Sun
  • 通讯作者:
    Taolei Sun
Protein/Peptide Aggregation and Amyloidosis on Biointerfaces
生物界面上的蛋白质/肽聚集和淀粉样变性
  • DOI:
    10.3390/ma9090740
  • 发表时间:
    2016-08-30
  • 期刊:
    Materials
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Lu Q;Tang Q;Xiong Y;Qing G;Sun T
  • 通讯作者:
    Sun T

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其他文献

Rapid and high-efficiency discrimination of different sialic acid species using dipeptide-based fluorescent sensors
使用基于二肽的荧光传感器快速高效区分不同的唾液酸种类
  • DOI:
    10.1039/c7an00762k
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Analyst
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    陆琦;展咪咪;邓丽静;卿光焱;孙涛垒
  • 通讯作者:
    孙涛垒
Exploring the Role of Molecular Chirality in the Photo-Responsiveness of Dipeptide-Based Gels
探索分子手性在二肽凝胶光响应性中的作用
  • DOI:
    10.1039/c7tb00402h
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Journal of Materials Chemistry B
  • 影响因子:
    7
  • 作者:
    陈中慧;吕子玉;卿光焱;孙涛垒
  • 通讯作者:
    孙涛垒
水相中糖识别人工受体研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Progress in Chemistry
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    熊雨婷;李闵闵;熊鹏;杨梦;卿光焱;孙涛垒
  • 通讯作者:
    孙涛垒
海洋生物表面粘附与仿生功能化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    材料科学与工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    展咪咪;李倩茹;陆琦;卿光焱;孙涛垒
  • 通讯作者:
    孙涛垒
Ag doped HgS Quantum Dots: a pH-tunable Near-infrared-II Fluorescent Nanoprobe
Ag 掺杂 HgS 量子点:pH 可调的近红外 II 荧光纳米探针
  • DOI:
    10.15541/jim20190031
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Journal of Inorganic Materials
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    王君诚;杨菲菲;高冠斌;孙涛垒
  • 通讯作者:
    孙涛垒

其他文献

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生物膜界面手性对Aβ错误折叠及纤维化的影响
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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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