蛋白质纳米纤维自组装的理论研究与多尺度模拟(拟资助领域四)

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    91227115
  • 项目类别:
    重大研究计划
  • 资助金额:
    100.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0302.化学模拟与应用
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

This project is aimed to study self-assemblies of protein nanofibrils by using the multiscale computer simulation methods including all-atom and coarse-grained molecular dynamics simulations and protein segmentation method, and to establish a general theoretical framework for self-assemblies of protein molecules. The effective interactions between protein segments will be determined by the data coming from the predicted protein structures by the I-TASSER software package. Based on the determined effective interactions, the I-TASSER algorithm will be extended to predict the assembled morphology of protein nanofibrils. According to the established theoretical framwork of self-assemblies, the inversed self-assembly problem will be studied. The inversed self-assembly problem means that the design and decoration of the assemly units and the self-assembly reaction conditions, such as temperature and concentration, will be determined by an automated methodology according to the required morphology and function.
本项目拟针对蛋白质纳米纤维的自组装,以基于全原子和粗粒化计算机分子动力学模拟与蛋白质片段的多尺度计算模拟方法为手段,建立适用于蛋白质分子自组装的理论。其中蛋白质片段的有效相互作用将由I-TASSER蛋白质结构预测算法的结果确定,并根据所确定的有效相互作用,将 I-TASSER 算法扩展到对蛋白质纳米纤维自组装的最终形貌的预测。在所建立的自组装的理论基础上研究定向自组装的方法,即根据需要组装的形貌和功能反推确定如何设计和修饰基本组装单元以及调控自组装反应发生的条件,如温度和浓度等。

结项摘要

多肽和蛋白质分子间存在着弱的相互作用(如氢键、静电、疏水作用等)。在适当的热力学环境下,它们能够自发组装成具有特定形态和功能的有序纳米结构。了解多肽和蛋白质分子间弱相互作用的物理本质,建立揭示自组装过程的本质和规律的统一理论框架,并在此基础上研究定向自组装的方法,即根据需要得到的组装形貌和功能反推确定如何设计和修饰基本组装单元以及调控自组装反应发生的条件,如温度和浓度等,对于实现可控的生物纳米材料自组装过程,从而可以按照需求制备生物纳米自组装材料具有关键意义。围绕这一目标,本项目执行期间,我们运用分子模拟方法,对多肽和蛋白质分子的自组装形貌和动力学过程及其微观机制进行了详细的理论研究。研究成果大致分为以下几部分:(1)对多肽自组装形貌的调控因素及机制进行了理论和实验相结合的研究,从氨基酸残基的相互作用出发解释了微小的分子结构差异导致自组装体形貌巨大差异的微观机制,以及乙腈分子对自组装的非单调调控作用;(2)运用多尺度分子模拟方法,对多肽自组装不同层级的结构和动力学过程及其微观机制进行了细致的研究,对熵和焓在自组装过程中所起的不同作用进行了定量描述,并发现了多肽自组装过程中导致内禀缺陷的微观机制;(3)发展了新型蛋白质链接预测算法,用于提高蛋白质三维自组装结构的预测精度,所发展的NN-Bayes方法可以把QUARK软件对蛋白质结构预测的准确率大幅提高;(4)发展了面向自组装机理的软物质统计理论,揭示了软物质涨落大和对热力学条件敏感的物理本质在于熵和焓的微妙均衡。这些成果对于最终建立自组装的统一理论框架,并在此基础上研究多肽和蛋白质定向自组装的方法具有非常重要的基础意义。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Molecular Origin of the Self-Assembled Morphological Difference Caused by Varying the Order of Charged Residues in Short Peptides
短肽中带电残基顺序变化引起的自组装形态差异的分子起源
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Journal of Physical Chemistry B
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Zhou; Peng;Zhao; Yurong;Wang; Yanting;Xu; Hai
  • 通讯作者:
    Hai
Formation and Dissociation of Protonated Cytosine-Cytosine Base Pairs in I-Motifs by Ab Initio Quantum Chemical Calculations
通过从头计算量子化学计算 I-基序中质子化胞嘧啶-胞嘧啶碱基对的形成和解离
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Chinese Physics B
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Xiaohu Zhang;Ming Li;Yanting Wang;Zhong-Can Ou-Yang
  • 通讯作者:
    Zhong-Can Ou-Yang
Reversible transient nucleation in ionic solutions as the precursor of ion crystallization
离子溶液中可逆瞬时成核作为离子结晶的前体
  • DOI:
    10.1209/0295-5075/107/30005
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    EPL
  • 影响因子:
    1.8
  • 作者:
    Ren; Gan;Wang; Yanting
  • 通讯作者:
    Yanting
Tuning the Self-Assembly of Short Peptides via Sequence Variations
通过序列变化调节短肽的自组装
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Langmuir
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Shengjie Wang;Yanting Wang;Hai Xu;Jian R. Lu
  • 通讯作者:
    Jian R. Lu
Different nanostructures caused by competition of intra- and inter-β-sheet interactions in hierarchical self-assembly of short peptides
短肽分层自组装中β片内和β片间相互作用的竞争引起的不同纳米结构
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Journal of Colloid and Interface Science
  • 影响因子:
    9.9
  • 作者:
    Li Deng;Yanting Wang;Jian R. Lu;Hai Xu
  • 通讯作者:
    Hai Xu

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其他文献

Modulation of intra-and inter-sheet interactions in short peptide self-assembly by acetonitrile in aqueous solution
水溶液中乙腈对短肽自组装中片内和片间相互作用的调节
  • DOI:
    10.1088/1674-1056/25/12/128704
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Chinese Physics B
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    邓礼;赵玉荣;周鹏;徐海;王延颋
  • 通讯作者:
    王延颋
Diffusion-Limited Aggregation with Polygon Particles
多边形粒子的扩散限制聚集
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Communications in Theoretical Physics
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    邓礼;王延颋;欧阳钟灿
  • 通讯作者:
    欧阳钟灿
Anisotropic formation mechanism and nanomechanics for the self-assembly process of cross- peptides
交叉肽自组装过程的各向异性形成机制和纳米力学
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Chinese Physics B
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    邓礼;赵玉荣;周鹏;徐海;王延颋
  • 通讯作者:
    王延颋

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基于离子液晶的用于电解液媒介和水脱盐的多孔高分子薄膜的实验与计算研究
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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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