31P-15N NMR研究肽的生成量与核苷的关系——遗传密码子起源

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    21375113
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    85.0万
  • 负责人：
    赵玉芬
  • 依托单位：
    厦门大学
  • 学科分类：
    B0403.谱学方法与理论
  • 结题年份：
    2017
  • 批准年份：
    2013
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

The origin of genetic code has been one of the most important areas in nature science. To infer the origin of genetic code from the molecular view is a fundamental key to study this issue. Earlier works if our lab found that the amino acids could generated peptide by the inorganic phosphorus catalyst. By the advantage of 31P NMR, the 31P-15N coupling data will be used as the probe to quantitativly determine the peptide yield derived from 15N labeled amino acids as the changing of the type of nucleosides (A/G/C/U). Then the technology will be expanded to the non-labeled amino acids, through the High resolution NMR (850, 600 MHz) and the cryro probe. The combination with theoretical analysis will provide a scientific clue for the origin of the genetic code.
遗传密码的起源一直是整个科学界关注的热点。如何从分子角度来研究遗传密码子起源是一项具有挑战性的课题。本项目从肽的生成量与核苷的关系分析遗传密码子起源是一种崭新的思路。同时基于磷化学的标记方法来定量肽的产量。建立31P-15N NMR耦合技术在线区分P-N和P-O两类化合物为肽的定量分析提供一个快速、简易的新方法。结合高场核磁和超低温探头技术，将建立一种基于天然丰度的15N对31P核磁裂分的复杂体系中肽的定量分析方法，为生命起源的研究提供一种新方法。结合理论分析为遗传密码子的起源提供科学依据。

结项摘要

密码子起源一直以来都是生命起源研究最基本的科学问题之一。那么，“最原始的密码”到底是如何开始的？现代生命体中核糖体的密码识别系统极其复杂，很难从该复杂体系探寻出密码子起源的核心问题。 . 该项目执行过程中，我们建立了一个简化的化学模型,可以用于密码子起源的研究。该模型包括核酸、氨基酸以及磷的调控。利用该化学模型，我们从水相到有机相对六种代表性的氨基酸进行研究，考察其氨基酸的成肽产率与核苷的关系，从密码子“翻译产物”二肽的量来探寻遗传密码子起源。具体的研究结果标明：Phe, Trp, Tyr, Val 及 Leu这五种氨基酸的二肽产率与其各自三联密码子的2号位密码子或反密码子有正相关，即 2号位是该氨基酸的密码子或反密码子时，二肽产率相对会高。在其中，Val 及 Leu 的1号位也表现出一定作用，但还是2号位的作用更为重要。对于His 来说，虽然四种核苷对其成肽的影响相差不多，但是其2号位密码子A仍表现出一些优势。为了更好的理解核苷对氨基酸成肽反应的影响机理，有关理论计算同步进行，也进一步说明氨基酸三联体2号位的重要性。. 以上研究结果标明，该化学模型的建立不仅适用于实验体系，也适用理论模拟体系，为密码子起源提供了一个新颖、合理的研究策略。

项目成果

期刊论文数量（66）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（1）
专利数量（3）
Efficient FRET-based fuorescent ratiometric chemosensors for Fe3+ and its application in living cells
基于 FRET 的高效 Fe3 荧光比率化学传感器及其在活细胞中的应用
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    Journal of Luminescence
  • 影响因子：
    3.6
  • 作者：
    Wang Cuicui;Liu Yaqi;Cheng Junye;Song Jianhua;Zhao Ytifen;Ye Yong
  • 通讯作者：
    Ye Yong
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  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    RSC Advances
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Gao Yuzhen;Wu Ju;Xu Jian;Zhang Pengbo;Tang Guo;Zhao Yufen
  • 通讯作者：
    Zhao Yufen
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  • DOI：
    10.1016/j.carres.2015.01.011
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    Carbohydrate Research
  • 影响因子：
    3.1
  • 作者：
    Yuan Hang;Wu Yile;Liu Wu;Liu Yan;Gao Xiang;Lin Jinming;Zhao Yufen
  • 通讯作者：
    Zhao Yufen
Isolation of a Heavier Cyclobutadiene Analogue: 2,4-Digerma-1,3-diphosphacyclobutadiene
较重的环丁二烯类似物的分离：2,4-Digerma-1,3-diphosphacyclobutadiene
  • DOI：
    10.1021/acs.organomet.6b00187
  • 发表时间：
    2016-05
  • 期刊：
    Organometallics
  • 影响因子：
    2.8
  • 作者：
    Wu Yile;Liu Liu;Su Jue;Zhu Jun;Ji Zhe;Zhao Yufen
  • 通讯作者：
    Zhao Yufen
A highly sensitive and selective turn-on fluorescent probe for sulfite and its application in biological imaging
一种高灵敏、选择性的亚硫酸盐荧光探针及其在生物成像中的应用
  • DOI：
    10.1039/c5nj00879d
  • 发表时间：
    2015-07
  • 期刊：
    New Journal of Chemistry
  • 影响因子：
    3.3
  • 作者：
    Song Jianhua;Zhang Di;Liu Yaqi;Zhao Yufen;Ye Yong
  • 通讯作者：
    Ye Yong

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    陈晓岚;王绍辉;石含玉;袁金伟;屈凌波;赵玉芬
  • 通讯作者：
    赵玉芬

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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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