基因芯片用于中药作用机制研究的数据重现性问题分析

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    30801556
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    21.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H3303.中西医结合研究新技术与新方法
  • 结题年份:
    2011
  • 批准年份:
    2008
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2009-01-01 至2011-12-31

项目摘要

作为系统生物学的重要研究手段之一,基因芯片已被大量用于中药作用机制研究等领域。但芯片数据的重复性、再现性及不同平台结果的可比性等具体技术问题仍然存在争议,制约了基因芯片技术在中医药学研究中的进一步推广。.本申请选择黄芪丹参方治疗大鼠急性心肌梗塞机制研究为具体模式对象,用Affymetrix、Agilent和Illumina等三个最常用的芯片分析平台,分别考察给药组、模型组和假手术组芯片数据的平台内重复性、再现性以及不同平台结果的可比性,并回溯分析各实验操作和数据分析环节对结果的影响,以期为基因芯片技术用于中药作用机制研究提供实际指导。本项目的实施结果(不论是正面还是反面)将是对生物芯片质量控制(MAQC)国际合作计划的重要补充,有助于完善芯片技术,拓展和丰富中医药研究手段,从而推动和加快中药作用机制等相关研究进程。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Consistency of predictive signature genes and classifiers generated using different microarray platforms.
使用不同微阵列平台生成的预测特征基因和分类器的一致性
  • DOI:
    10.1038/tpj.2010.34
  • 发表时间:
    2010-08
  • 期刊:
    The pharmacogenomics journal
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Fan X;Lobenhofer EK;Chen M;Shi W;Huang J;Luo J;Zhang J;Walker SJ;Chu TM;Li L;Wolfinger R;Bao W;Paules RS;Bushel PR;Li J;Shi T;Nikolskaya T;Nikolsky Y;Hong H;Deng Y;Cheng Y;Fang H;Shi L;Tong W
  • 通讯作者:
    Tong W
Does applicability domain exist in microarray-based genomic research?
基于微阵列的基因组研究是否存在适用范围?
  • DOI:
    10.1371/journal.pone.0011055
  • 发表时间:
    2010-06-10
  • 期刊:
    PloS one
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Shao L;Wu L;Fang H;Tong W;Fan X
  • 通讯作者:
    Fan X
DNA Microarrays Are Predictive of Cancer Prognosis: A Re-evaluation
DNA 微阵列可预测癌症预后:重新评估
  • DOI:
    10.1158/1078-0432.ccr-09-1815
  • 发表时间:
    2010-01-15
  • 期刊:
    CLINICAL CANCER RESEARCH
  • 影响因子:
    11.5
  • 作者:
    Fan, Xiaohui;Shi, Leming;Tong, Weida
  • 通讯作者:
    Tong, Weida
Consensus Ranking Approach to Understanding the Underlying Mechanism With QSAR
通过 QSAR 理解底层机制的共识排序方法
  • DOI:
    10.1021/ci100305g
  • 发表时间:
    2010-11-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF CHEMICAL INFORMATION AND MODELING
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Shao, Li;Wu, Leihong;Cheng, Yiyu
  • 通讯作者:
    Cheng, Yiyu
Genomic indicators in the blood predict drug-induced liver injury.
血液中的基因组指标可预测药物引起的肝损伤
  • DOI:
    10.1038/tpj.2010.33
  • 发表时间:
    2010-08
  • 期刊:
    The pharmacogenomics journal
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Huang J;Shi W;Zhang J;Chou JW;Paules RS;Gerrish K;Li J;Luo J;Wolfinger RD;Bao W;Chu TM;Nikolsky Y;Nikolskaya T;Dosymbekov D;Tsyganova MO;Shi L;Fan X;Corton JC;Chen M;Cheng Y;Tong W;Fang H;Bushel PR
  • 通讯作者:
    Bushel PR

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其他文献

基于网络药理学的注射用血塞通抗视网膜静脉阻塞作用机制研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵筱萍;赵专友;范骁辉;李正
  • 通讯作者:
    李正
一标多测UPLC定量指纹图谱在丹参注射液质量评价中的应用研究
  • DOI:
    10.19540/j.cnki.cjcmm.20190410.310
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中国中药杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张寒;李振皓;范骁辉
  • 通讯作者:
    范骁辉
生脉注射液中人参皂苷Rg_1,Rb_1在心肌缺血大鼠体内的药动学-药效学结合研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    中国中药杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邵青;李正;王毅;范骁辉
  • 通讯作者:
    范骁辉
黄芪甲苷对大鼠肝微粒体酶活性影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    中国中药杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张玉峰;朱捷强;邵青;范骁辉
  • 通讯作者:
    范骁辉
复方丹参方主要活性成分网络药理学研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国中药杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李翔;吴磊宏;范骁辉;张伯礼;高秀梅;王毅;程翼宇
  • 通讯作者:
    程翼宇

其他文献

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基于动态“失和/求和”网络的参麦方组分配伍优化研究
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相似海外基金

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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

        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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