基于RNA分子柔性分析的蛋白质-RNA分子对接方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31171267
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    45.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C0608.生物数据资源与分析方法
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

蛋白质-RNA相互作用与识别是目前生命科学研究的热点,蛋白质-RNA对接方法研究具有重要的科学意义和应用价值。该项目在考虑RNA特有结构特征,包括侧链信息、核苷酸间相互作用特异性、溶剂及离子效应的基础上,拟发展基于弹性网络模型的RNA结构柔性分析及预测方法,并研究RNA分子固有柔性与其结合蛋白质前后构象变化间的关系;在此基础上发展弹性网络模型与分子动力学模拟相结合的迭代的构象采样方法来考虑RNA主链柔性,用蒙特卡洛方法优化复合物界面来考虑侧链柔性。另外,建立考虑复合物功能类型及蛋白质和RNA二级结构信息的氨基酸-核苷酸成对偏好势和基于网络参量的打分项。最后,将以上方法与我们研发的考虑了蛋白质主链和侧链柔性的蛋白质-蛋白质对接方法HoDock相整合,发展蛋白质-RNA柔性对接新方法。以上研究不但有助于阐明分子识别机理和重大疾病的分子根源,而且将带动蛋白质工程及以RNA为靶向的药物设计的进展。

结项摘要

随着RNA干扰和其他新功能非编码RNA的发现,蛋白质-RNA研究受到了空前重视。蛋白质-RNA相互作用是许多细胞功能的核心,因此其特异性识别与相互作用研究具有重要科学及现实意义。项目建立了蛋白质-RNA非冗余非核糖体数据库,发展了考虑功能类型和分子二级结构信息的氨基酸-核苷酸偏好势,比之前的势(Pérez-Cano组建立)在对接打分成功率上提高了23.1%(是当时两个较好的势之一),此外发现蛋白质π-helix在特异性识别中的重要作用。研究了复合物界面所形成阳离子-pi作用,获得了氨基酸和核苷酸形成该作用的稳定性排序,揭示了其具有序列特异性和二级结构偏好性的特点。建立了考虑界面与内部残基间协同性及内聚性的蛋白质表面模块划分方法,成功用于RNA结合位点预测,发现内部接触紧密且外部暴露充分的模块易出现在界面上,为蛋白质结合位点预测提供了新思路。提出了组合偏好势和物理能量项加权组合的对接打分函数,预测成功率达88.1%,比成对偏好势提高了26.5%,参加了CAPRI T58的预测。改进传统RNA高斯网络模型,考虑了骨架-骨架、骨架-碱基、碱基-碱基作用及阳离子效应,并区分共价与非共价相互作用,成功用于RNA柔性及动力学性质分析;进一步结合小组发展的迭代高斯网络模型方法,成功模拟了add A-riboswitch去折叠行为,发现体系拓扑结构在很大程度上决定了其去折叠过程。利用我们提出的基于弹性网络模型的热力学方法,成功识别了转运蛋白MalFGK2、离子型谷氨酸受体AMPA及热休克蛋白HSP70中与功能有关的重要位点。研究了HIV-1 TAR RNA的环肽类抑制剂识别模式,发现了与特异性识别有关的保守基序,为新药开发提供了线索。建立了自适应各向异性网络模型方法,研究了内向麦芽糖转运蛋白MalFGK2和具有多药耐药性外向转运蛋白MsbA的配体诱导的变构过程,揭示了变构信号传导机制。用我们所提出的迭代高斯网络模型研究了抗体McPC603 Fab去折叠行为,获得与实验一致的结果。另外开展了针对HIV-1多靶点药物分子设计及耐药性理论与实验研究;还对环境污染问题,研究了2种持久性有机污染物在体内可能作用的靶蛋白。这些工作有相应的论文发表和专利授权。总的来说,在该项目的支持下,发表国内外核心期刊论文16篇,其中SCI收录15篇;获发明专利4项,公开3项;获校优秀硕士学位论文奖等17项。

项目成果

期刊论文数量(20)
专著数量(0)
科研奖励数量(17)
会议论文数量(12)
专利数量(1)
E92A Is an Activity Recovery Mutation of HIV-1 Integrase Drug Resistance Mutation N155S
E92A是HIV-1整合酶耐药性突变N155S的活性恢复突变
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Progress in Biochemistry and Biophysics
  • 影响因子:
    0.3
  • 作者:
    Li Chun-Hua;Tan Jian-Jun;Zhang Xiao-Yi;Wang Cun-Xin
  • 通讯作者:
    Wang Cun-Xin
A new residue-nucleotide propensity potential with structural information considered for discriminating protein-RNA docking decoys
一种新的残基-核苷酸倾向潜力,考虑用于区分蛋白质-RNA对接诱饵的结构信息
  • DOI:
    10.1002/prot.23117
  • 发表时间:
    2012-01-01
  • 期刊:
    PROTEINS-STRUCTURE FUNCTION AND BIOINFORMATICS
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Li, Chun Hua;Cao, Li Bin;Wang, Cun Xin
  • 通讯作者:
    Wang, Cun Xin
Allosteric transitions of glutamine-binding protein studied by the elastic network model
弹性网络模型研究谷氨酰胺结合蛋白的变构转变
  • DOI:
    10.11648/j.bio.20150306.14
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    American journal of bioscience and bioengineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jin Lu;Xiao Nan;Li Chun Hua;Tan Jian Jun;Zhang Xiao Yi;Su Ji Guo
  • 通讯作者:
    Su Ji Guo
蛋白质-蛋白质分子对接中打分函数研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    物理化学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王存新;常珊;龚新奇;杨峰;李春华;陈慰祖
  • 通讯作者:
    陈慰祖
Division of Protein Surface Patches and Its Application in Protein Binding Site Prediction
蛋白质表面斑块的划分及其在蛋白质结合位点预测中的应用
  • DOI:
    10.3866/pku.whxb201208162
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Acta Physico - Chimica Sinica
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Gong Xin-Qi;Li Chun-Hua;Chen Wei-Zu;Wang Cun-Xin
  • 通讯作者:
    Wang Cun-Xin

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居住安排变化对老年人死亡风险的影响
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  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李春华;李建新
  • 通讯作者:
    李建新

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AI项目解读示例

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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