DNA G-quadruplex折叠热力学和动力学的多尺度模拟研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11504043
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A2013.软凝聚态与生物物理
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

DNA G-quadruplexes are structures with important biofunctions. They are also attractive drug designing targets for treating cancer as their valuable property of anticancer. However, the atomistic folding process of DNA G-quadruplexes, especially the knowledge of the thermodynamics and kinetics mechanisms under the mediate of metal ions, is still unclear. Here, we will study the folding mechanism of DNA G-quadruplex using multiscale molecular dynamics method in this project. The strategy is like the following: 1) Studying the folding thermodynamics of DNA G-quadruplex with the mediate of metal ions with all atom molecular dynamics combining advanced sampling method. 2) Optimizing the coarse grained model and studying the folding kinetics of DNA G-quadruplex with the mediate of metal ions. The study of the folding mechanism of DNA G-quadruplexex, especially the knowledge of the factors affect the folding process, will help us to understand the dynamics of nucleic acids furtherly. It will also shed light on the designing drugs for treating cancer. Moreover, we will expand the usage of molecular dynamics in the field of molecular dynamics by optimizing the advanced sampling method and coarse grained method.
DNA G-quadruplex是一种具有重要生理功能的结构,同时也具有研制抗癌药物的巨大价值。但是,G-quadruplex结构的形成过程,特别是金属离子调控的折叠热力学和动力学机制,目前依然没有原子层次的清晰图像。本项目将借助全原子和粗粒化分子动力学模拟,从多种尺度系统地研究这一问题。这是一项创新性的工作。具体内容包括:1)利用全原子分子动力学,结合凝聚态物理中先进的构象采样方法,计算自由能,分析金属离子调控的G-quadruplex折叠的热力学机制;2)优化粗粒化模型,研究金属离子调控的G-quadruplex折叠的动力学机制。探究DNA序列形成G-quadruplex的过程,分析影响其折叠的各种因素,不仅对我们了解DNA分子的动力学特性具有重要意义,也可以为设计抗癌药物提供新思路。同时,本项目将致力优化和发展分子动力学模拟方法,为研究生物大分子的折叠提供新的途径。

结项摘要

G-quadruplex是由富含鸟嘌呤的DNA和RNA序列形成的一类高级核酸结构,不仅具有重要的生理功能,而且在抗癌药物的研制等方面也有着重要的价值。对于此类结构折叠过程的研究可以帮助我们深入了解其行使功能的基础。基于此,本项目利用分子动力学模拟方法对DNA G-quadruplex的折叠机制展开探索。首先,本项目组研究了凝血酶适配子G-quadruplex的折叠过程,发现了多个折叠中间态及错误折叠态。同时,本项目组发现了多条折叠路径并分析了它们出现的概率。其次,本项目研究了人端粒G-quadruplex的折叠机制。通过发展一套基于结构的多态模型,项目组深入探讨了两种不同的折叠结构(hybrid-1和hybrid-2)在端粒序列Htel24折叠过程中的相互竞争,再现并解释了实验中发现的这两类结构不同的动力学倾向性。项目组发现hybrid-2结构的形成过程协作性更高,因此在动力学上更容易折叠。最后,项目组利用全原子模型对基于结构的模型进行了补充,获得了更加精确的原子水平的信息。本项目对刻画DNA G-quadruplex结构的折叠过程具有十分重要的意义,同时为了解此类分子的结构和动力学性质提供了深入的见解,对相关药物的设计也具有重要的指导意义。此外,项目组发展的基于结构的模型同样适用于研究蛋白质等其它生物大分子的结构动力学性质,从而拓展了理论物理方法在生命科学研究中的应用范围。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Bias-Exchange Metadynamics Simulation of Membrane Permeation of 20 Amino Acids.
20 种氨基酸膜渗透的偏压交换元动力学模拟
  • DOI:
    10.3390/ijms19030885
  • 发表时间:
    2018-03-16
  • 期刊:
    International journal of molecular sciences
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Cao Z;Bian Y;Hu G;Zhao L;Kong Z;Yang Y;Wang J;Zhou Y
  • 通讯作者:
    Zhou Y
Exploration of the folding dynamics of human telomeric G-quadruplex with a hybrid atomistic structure-based model
使用基于混合原子结构的模型探索人类端粒 G-四链体的折叠动力学
  • DOI:
    10.1063/1.5028498
  • 发表时间:
    2018-05-28
  • 期刊:
    JOURNAL OF CHEMICAL PHYSICS
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Bian, Yunqiang;Ren, Weitong;Wang, Jihua
  • 通讯作者:
    Wang, Jihua

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其他文献

其他文献

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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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