1Kb分辨率Hi-C数据分析框架搭建及其在人干细胞肝向分化研究中的应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31871343
  • 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:
    C0608.生物数据资源与分析方法
  • 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

Chromatin conformation refers to a structure in which a genome expands in a specific three-dimensional space. Chromatin conformation and its changes are closely related to gene expression regulation, DNA replication and other processes, and are crucial for determining cell fate. Hi-C technology has attracted attention and has been widely used because it can simultaneously detect the chromatin conformation in the whole genome level. With the mutual promotion and development of Hi-C technology and Hi-C data analysis methods, people's understanding of the chromatin conformation is increasingly refined. Recently, our group developed the high-resolution Hi-C detection technology, named as BL-Hi-C, which can make 1Kb resolution Hi-C data with about 640M reads. At the same time, the bioinformatics analysis methods for high-resolution, especially for 1Kb-resolution Hi-C data are still lacking or need to be improved. Therefore, this project we plan to develop 1Kb resolution Hi-C data analysis method based on the key issue of the changes of chromatin conformation, set up a 1Kb resolution Hi-C data analysis framework. In the framework the algorithms are linked logically and automatically. And then, we will apply the framework in the study of hepatic differentiation of human stem cells. Finally, we would hope these studies will help the development of bioinformatics tool for 3D Genomics.
染色质构象(chromatin conformation)是指基因组在特定三维空间中展开的结构。染色质构象及其变化与基因表达调控、基因组复制等过程密切相关,对决定细胞命运至关重要。Hi-C技术由于能同时检测全基因组范围上的染色质构象而备受重视和广泛使用。随着Hi-C技术和Hi-C数据分析方法的相互促进与发展,人们对染色质构象的认识也日益精细。最近本研究小组开发出高分辨率Hi-C技术BL-Hi-C,实现了仅用约640M reads就产生1Kb分辨率Hi-C数据的效果。而与此同时,高分辨率特别是1Kb分辨率Hi-C数据的生物信息学分析方法仍旧缺乏或有待完善。因此,本项目计划围绕染色质构象变化这一关键问题,发展1Kb分辨率Hi-C数据分析方法,搭建1Kb分辨率Hi-C数据分析框架,实现算法之间的有机关联与自动化衔接,完成该分析框架在人干细胞肝向分化研究中的应用,推动三维基因组学数据分析工具发展。

结项摘要

染色质构象及其变化与基因表达、复制等过程密切相关,对决定细胞命运至关重要。Hi-C技术能检测全基因组范围的染色质构象,在本项目启动时行业内仍缺少专门针对 1Kb 分辨率 Hi-C 数据的生物信息学处理流程。因此,通过本项目研究我们完成1Kb分辨率Hi-C数据分析框架搭建,进一步开发了基因组拓扑空间结构分析算法HiCDB、三维基因组密度空间分析算法SDOC、MINE等,并有效的将上述方法应用到人肝细胞分化过程中的三维基因组调控机理研究中,揭示了YAP分子介导的基因表达增强模式。同时我们还开发了业界首个组织水平单细胞代谢组技术SEAM,今后基因组空间结构的动态变化研究建立了基础。相关项目标注论文在Nature Methods、Nature Communications、Nucleic Acids Research、Genome Biology等国际一流期刊发表通讯/共同通讯作者论文11篇。成果入选2021年中国生物信息学十大进展。项目获批中国专利3项,在申中国专利1项。项目培养博士后1人(获第一届博新计划支持),培养博士研究生4名。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
Spatial density of open chromatin: an effective metric for the functional characterization of topologically associated domains.
开放染色质的空间密度:拓扑相关域功能表征的有效指标。
  • DOI:
    10.1093/bib/bbaa210
  • 发表时间:
    2021-05-20
  • 期刊:
    Briefings in bioinformatics
  • 影响因子:
    9.5
  • 作者:
    Jiang S;Li H;Hong H;Du G;Huang X;Sun Y;Wang J;Tao H;Xu K;Li C;Chen Y;Chen H;Bo X
  • 通讯作者:
    Bo X
Multiomics metabolic and epigenetics regulatory network in cancer: A systems biology perspective
癌症中的多组学代谢和表观遗传学调控网络:系统生物学视角
  • DOI:
    10.1016/j.jgg.2021.05.008
  • 发表时间:
    2021-07-20
  • 期刊:
    JOURNAL OF GENETICS AND GENOMICS
  • 影响因子:
    5.9
  • 作者:
    Wang, Xuezhu;Dong, Yucheng;Chen, Yang
  • 通讯作者:
    Chen, Yang
SEAM is a spatial single nuclear metabolomics method for dissecting tissue microenvironment
SEAM 是一种用于解剖组织微环境的空间单核代谢组学方法
  • DOI:
    10.1038/s41592-021-01276-3
  • 发表时间:
    2021-10
  • 期刊:
    Nature Methods
  • 影响因子:
    48
  • 作者:
    Zhiyuan Yuan;Qiming Zhou;Lesi Cai;Lin Pan;Weiliang Sun;Shiwei Qumu;Si Yu;Jiaxin Feng;Hansen Zhao;Yongchang Zheng;Minglei Shi;Shao Li;Yang Chen;Xinrong Zhang;Michael Q. Zhang
  • 通讯作者:
    Michael Q. Zhang
GTSE1, CDC20, PCNA, and MCM6 Synergistically Affect Regulations in Cell Cycle and Indicate Poor Prognosis in Liver Cancer
GTSE1、CDC20、PCNA 和 MCM6 协同影响细胞周期调节并表明肝癌预后不良
  • DOI:
    10.1155/2019/1038069
  • 发表时间:
    2019-12-30
  • 期刊:
    ANALYTICAL CELLULAR PATHOLOGY
  • 影响因子:
    3.2
  • 作者:
    Zheng, Yongchang;Shi, Yue;Wang, Jingyu
  • 通讯作者:
    Wang, Jingyu
CASPIAN: A method to identify chromatin topological associated domains based on spatial density cluster.
CASPIAN:一种基于空间密度聚类的染色质拓扑关联域识别方法
  • DOI:
    10.1016/j.csbj.2022.08.059
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    COMPUTATIONAL AND STRUCTURAL BIOTECHNOLOGY JOURNAL
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Gong, Haiyan;Yang, Yi;Zhang, Xiaotong;Li, Minghong;Zhang, Sichen;Chen, Yang
  • 通讯作者:
    Chen, Yang

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其他文献

基于扩散策略的分布式多维尺度节点定位算法
  • DOI:
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    2016
  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    混凝土
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王文婧;姜鲁;陈阳;刘元珍
  • 通讯作者:
    刘元珍
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    2015-09
  • 期刊:
    Astrophys Space Sci
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    冯中文;陈阳;祖小涛
  • 通讯作者:
    祖小涛
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  • DOI:
    10.13227/j.hjkx.201901175
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    环境科学
  • 影响因子:
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  • 作者:
    陈阳;印红玲;吴迪;罗怡;邓旭;徐维新;柳锦宝
  • 通讯作者:
    柳锦宝
红松种胚发育过程中营养物质的动态变化
  • DOI:
    10.16590/j.cnki.1001-4705.2018.10.016
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    种子
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    梁艳;高美玲;刘敏;朱琨;周璐;陈阳;孙悦
  • 通讯作者:
    孙悦

其他文献

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陈阳的其他基金

肝癌细胞上皮间质转化过程中Snai1介导的染色质长程作用与转录抑制
  • 批准号:
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  • 批准年份:
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  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

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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