基于少量细胞的三维基因组技术开发和在肠癌转移研究中的应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31871266
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C0607.基因组学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

3D genomics is an emerging research area, which focuses on how the higher genome architecture regulates the gene expression and biological functions. There are three levels of 3D genome structures: compartment A/B, topological associated domains (TADs), and chromatin loops. The research of 3D genomics has sharpened our understanding of how 3D genome structures regulate gene expression, such as how remote enhancers regulate a gene, and how insulators block the function of enhancers. The 3D genomics can also help us understand the mechanism of diseases such as cancer. Although the 3D genomics techniques have made great progresses and been applied to many research areas, the cancer 3D genome is poorly understood. This is because of the limitation of traditional 3D genome techniques, which need a large number of cells. Heterogeneity, genomic variation, and the low cell number of clinical cancer samples all impede the application of 3D genomics to cancer research. In this project, which is based on our previous studies, we will first develop a set of new experimental techniques for 3D genomics applications of small cell numbers. Combining with other high-throughput genomic techniques such as RNA-seq, we will study the metastasis of colorectal cancer from the viewpoint of 3D genome. We expect to identify and experimentally validate novel genes regulating the metastasis of colorectal cancers through the 3D genome mechanisms.
三维基因组学从基因组的高级空间结构层面研究基因的表达调控机制与生物学功能。近期研究发现基因组存在三个不同层面的空间结构:活跃/不活跃分区,拓扑相关结构域,环状相互作用。基因组三维结构有助于理解基因的表达调控,如远程的增强子如何调控基因表达,绝缘子如何隔离增强子的调控等,也有助于理解疾病如恶性肿瘤等的发生发展过程。尽管当前三维基因组学实验技术不断更新,应用领域不断扩展,但其在肿瘤研究尤其是临床患者中的应用仍然较少。这主要是因为传统的三维基因组学技术是基于群体细胞和正常细胞,而肿瘤存在异质性并且高度变异,临床样本细胞量较少,这些因素限制了三维基因组学在肿瘤研究中的应用。本项目基于课题组前期工作,将研发基于少量细胞的三维基因组学技术和数据分析算法,并结合表达谱测序等多组学数据进行整合分析,应用于结直肠癌转移问题,发现和验证与肿瘤转移相关的关键基因在基因组三维结构层面的调控。

结项摘要

三维基因组学从基因组的高级空间结构层面研究基因的表达调控机制与生物学功能。近期研究发现基因组存在三个不同层面的空间结构:活跃/不活跃分区,拓扑相关结构域,环状相互作用。基因组三维结构有助于理解基因的表达调控,如远程的增强子如何调控基因表达,绝缘子如何隔离增强子的调控等,也有助于理解疾病如恶性肿瘤等的发生发展过程。尽管当前三维基因组学实验技术不断更新,应用领域不断扩展,但其在肿瘤研究尤其是临床患者中的应用仍然较少。这主要是因为传统的三维基因组学技术是基于群体细胞和正常细胞,而肿瘤存在异质性并且高度变异,临床样本细胞量较少,这些因素限制了三维基因组学在肿瘤研究中的应用。本项目的主要研究成果为:1)研发了基于少量细胞的三维基因组学实验技术,并结合表达谱测序等多组学数据进行整合分析,为其他需要应用少量细胞Hi-C的研究问题提供了实验技术和方法;2)应用三维基因组新技术到结直肠癌转移、大脑演化、血液谱系分化等重要生物问题,为理解结直肠癌发生与转移、小鼠造血谱系分化提供了三维多组学数据资源和动态变化的染色质结构位点和通路,为理解人类大脑演化提供了三维基因组介导从基因型到转录调控、细胞表型的演化机制。

项目成果

期刊论文数量(16)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Integrative Analysis of Genome, 3D Genome, and Transcriptome Alterations of Clinical Lung Cancer Samples.
临床肺癌样本的基因组、3D 基因组和转录组变化的综合分析
  • DOI:
    10.1016/j.gpb.2020.05.007
  • 发表时间:
    2021-10
  • 期刊:
    GENOMICS PROTEOMICS & BIOINFORMATICS
  • 影响因子:
    9.5
  • 作者:
    Li, Tingting;Li, Ruifeng;Dong, Xuan;Shi, Lin;Lin, Miao;Peng, Ting;Wu, Pengze;Liu, Yuting;Li, Xiaoting;He, Xuheng;Han, Xu;Kang, Bin;Wang, Yinan;Liu, Zhiheng;Chen, Qing;Shen, Yue;Feng, Mingxiang;Wang, Xiangdong;Wu, Duojiao;Wang, Jian;Li, Cheng
  • 通讯作者:
    Li, Cheng
3D Genome of macaque fetal brain reveals evolutionary innovations during primate corticogenesis
猕猴胎儿大脑的 3D 基因组揭示了灵长类动物皮质发生过程中的进化创新
  • DOI:
    10.1016/j.cell.2021.01.001
  • 发表时间:
    2021-02-04
  • 期刊:
    CELL
  • 影响因子:
    64.5
  • 作者:
    Luo, Xin;Liu, Yuting;Su, Bing
  • 通讯作者:
    Su, Bing
CTCF organizes inter-A compartment interactions through RYBP-dependent phase separation
CTCF 通过 RYBP 依赖性相分离组织 A 区室间相互作用
  • DOI:
    10.1038/s41422-022-00676-0
  • 发表时间:
    2022-06-29
  • 期刊:
    CELL RESEARCH
  • 影响因子:
    44.1
  • 作者:
    Wei,Chao;Jia,Lumeng;Ding,Junjun
  • 通讯作者:
    Ding,Junjun
An enrichment model using regular health examination data for early detection of colorectal cancer
利用定期健康检查数据早期发现结直肠癌的富集模型
  • DOI:
    10.21147/j.issn.1000-9604.2019.04.12
  • 发表时间:
    2019-08-01
  • 期刊:
    CHINESE JOURNAL OF CANCER RESEARCH
  • 影响因子:
    5.1
  • 作者:
    Shi, Qiang;Gao, Zhaoya;Gu, Jin
  • 通讯作者:
    Gu, Jin
Architectural proteins for the formation and maintenance of the 3D genome
用于 3D 基因组形成和维护的结构蛋白
  • DOI:
    10.1007/s11427-019-1613-3
  • 发表时间:
    2020-04
  • 期刊:
    Science China Life Sciences
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Li Mengfan;Gan Jingbo;Sun Yuao;Xu Zihan;Yang Junsheng;Sun Yujie;Li Cheng
  • 通讯作者:
    Li Cheng

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其他文献

细胞周期检控蛋白Rad17
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    细胞生物学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    江瑞胜;李程;欧阳高亮;刘敏;鲍仕登
  • 通讯作者:
    鲍仕登
β-catenin基因对脊髓源性神经干细胞分化的作用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    第三军医大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李程;毕杨;汪九龄;南国新
  • 通讯作者:
    南国新
基于分形几何的非饱和多孔介质热流映射关系
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    工程热物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李程;申玉清;邱淑霞;郁伯铭;徐鹏
  • 通讯作者:
    徐鹏
非理想信道状态信息下RIS辅助的安全通信
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    电讯技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李萌;孙艺夫;安康;牛和昊;朱勇刚;李程;关东放
  • 通讯作者:
    关东放
艾灸对诱导性大鼠关节炎症及肠道菌群的影响
  • DOI:
    10.13381/j.cnki.cjm.201906004
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中国微生态学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈斌;白羽;陈芮;杨婷;李程;支梦伟;孙志岭
  • 通讯作者:
    孙志岭

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李程的其他基金

三维基因组学
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    400 万元
  • 项目类别:
    国家杰出青年科学基金

相似国自然基金

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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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