结合多尺度相互作用势和分子碎片生长方案的蛋白质功能预测新理论方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    31070641
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    32.0万
  • 负责人：
    李国辉
  • 依托单位：
    中国科学院大连化学物理研究所
  • 学科分类：
    C0504.物理生物学
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

现有的蛋白质功能预测方案都过度依赖于已知功能的蛋白质序列和结构信息。针对结构已知但功能未知的蛋白质，本项目将提出和发展一套有效利用已知序列和结构信息，并且能够同时在更广阔的序列和结构空间更准确地预测蛋白质功能的新理论方法。利用从蛋白质结构数据库统计出来的蛋白质-DNA、蛋白质-RNA以及蛋白质-蛋白质之间相互作用的半粗粒化统计势，结合分子碎片生长方案，在目标蛋白周围的三维空间区域中寻找与之可能紧密结合的DNA、RNA和蛋白质序列片段，再利用基于物理原理的可极化分子力场对这些片段与目标蛋白的结合强度进行正确评价，最后在相关数据库中搜索包含优选片段的完整DNA、RNA和蛋白质，进而推测目标蛋白的功能。通过本项目，我们不仅可以高效的预测蛋白质的功能，在分子水平上帮助我们更好的认识和揭示蛋白质实现其功能的机理，而且为我们更加合理有效地重构、改造和设计蛋白质表达、调控和信号转导网络提供崭新的研究思路

结项摘要

当前的蛋白质功能预测基本上都依赖于已知功能蛋白质的序列和结构信息。这种依赖性一方面能够帮助和指引我们进行更准确的蛋白质功能预测，但是也限制了我们揭示和发现完整或者是全新的蛋白质功能。例如，当找不到与目标蛋白具有高度序列同源或者结构相似性的已知功能的蛋白质的时候，上述方法就无法或者可能会错误预测目标蛋白的功能，也就不能够揭示和发现未知功能蛋白的完整甚至全新的功能。本项目提出了一套能够合理有效地利用已知蛋白质的序列和结构信息，结合基于物理原理的能够准确描述原子分子之间相互作用的势函数，并且能够同时在更广阔的序列和结构空间更准确地预测和揭示蛋白质功能的新理论方法。利用从高精度蛋白质结构数据库统计出来的蛋白质-DNA、蛋白质-RNA以及蛋白质-蛋白质之间相互作用的半粗粒化统计势，结合基于分子碎片生长方案的全新分子设计方法，在目标蛋白周围的三维空间区域中寻找与之可能紧密结合的DNA、RNA和蛋白质序列片段，再利用基于物理原理的精确的可极化分子力场以及结合自由能计算方法对这些片段与目标蛋白的结合强度进行细致评价。到目前为止供发表和本项目相关的sci论文23篇，申请专利5个，申请软件著作权5个。另外有三个软件著作权正在申请，证书暂时还没有拿到。还有一篇与蛋白质功能预测相关的工作，已投到PNAS并正在进行修改。

项目成果

期刊论文数量（23）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Binding Free Energy Estimation for Protein-Ligand Complex Based on MM-PBSwith Various Partial Charge Models
基于MM-PBS和各种部分电荷模型的蛋白质-配体复合物的结合自由能估计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Current Pharmaceutical Design
  • 影响因子：
    3.1
  • 作者：
    Ting Fu;Zhong Jin;Zhilong Xiu;Guohui Li
  • 通讯作者：
    Guohui Li
Exploring the relationship between sequences, structures, dynamical behaviors and functions of new type protein drugs: DARPins.
探索新型蛋白质药物DARPins的序列、结构、动力学行为和功能之间的关系。
  • DOI：
    10.2174/1381612811319120017
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Current Pharmaceutical Design
  • 影响因子：
    3.1
  • 作者：
    Wu; Xue;Shi; Yue;Ren; Pengyu;Wang; Deping;Li; Guohui
  • 通讯作者：
    Guohui
A computational analysis of interaction mechanisms of peptide and non-peptide inhibitors with MDMX based on molecular dynamics simulation
基于分子动力学模拟的肽类和非肽类抑制剂与MDMX相互作用机制的计算分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Computational and Theoretical Chemistry
  • 影响因子：
    2.8
  • 作者：
    Cheng; Wei-yuan;Chen; Jian-zhong;Liang; Zhi-qiang;Li; Guo-hui;Yi; Chang-hong;Wang; Wei;Wang; Ke-yan
  • 通讯作者：
    Ke-yan
Fast and Accurate Computation Schemes for Evaluating Vibrational Entropy of Proteins
用于评估蛋白质振动熵的快速准确的计算方案
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    Journal of Computational Chemistry
  • 影响因子：
    3
  • 作者：
    Xu; Beisi;Shen; Hujun;Zhu; Xiao;Li; Guohui
  • 通讯作者：
    Guohui
Role of Bivalent Cations in Structural Stabilities of New Drug Targets ——Vaccinia-related Kinases (VRK) from Molecular Dynamics Simulations
二价阳离子在新药物靶点结构稳定性中的作用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Current Pharmaceutical Design
  • 影响因子：
    3.1
  • 作者：
    李国辉
  • 通讯作者：
    李国辉

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  • 通讯作者：
    涂丹

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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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