肿瘤细胞线粒体DNA拷贝数异常改变的分子基础研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81171966
  • 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:
    H1804.肿瘤遗传与进化
  • 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

线粒体DNA(mtDNA)是细胞内独立于核基因组之外的遗传物质,在人体生理及病理过程中发挥重要功能。本项目组及其他小组的研究结果表明:在多种肿瘤细胞中,mtDNA拷贝数呈现异常升高或降低。大量研究也证实mtDNA拷贝数异常与肿瘤发生及进展密切相关。然而,导致肿瘤中mtDNA拷贝数异常改变的分子机制至今尚不十分清楚。本项目组基于以往在肿瘤和mtDNA方面的研究基础和丰富经验,拟以mtDNA拷贝数显著升高的大肠癌及显著降低的肝癌作为代表性研究对象,基于临床标本及细胞模型,利用实时定量PCR方法检测mtDNA拷贝数,应用第二代高通量测序技术评估mtDNA的序列变异,借助免疫染色等形态学方法观察线粒体类核结构及线粒体自噬的变化,并通过免疫组织化学、实时定量PCR、DNA测序等手段分析mtDNA拷贝数调控关键分子在基因及蛋白水平的改变,进而系统性探讨肿瘤细胞中导致mtDNA拷贝数异常改变的分子基础。

结项摘要

线粒体DNA(mtDNA)是细胞内独立于核基因组之外的遗传物质,在人体生理及病理过程中发挥重要功能。大量研究证实mtDNA拷贝数异常与肿瘤发生及进展密切相关。然而,导致肿瘤中mtDNA拷贝数异常改变的分子机制至今尚不十分清楚。.项目组圆满完成项目预期目标,并取得如下研究成果:1)建立系统规范的肝癌及大肠癌生物样本资源库;2)建立系统全面的mtDNA序列检测技术平台;3)发明一种全新的双barcode二代测序文库构建方法,有效减少甚至消除基因捕获过程中样本间的交叉污染问题;4) 发现基因捕获(capture)方法富集线粒体DNA相比于基于PCR技术富集的mtDNA测序后覆盖深度分布更加均一,解决线粒体DNA富集方法覆盖不均一的问题;5)完成200例肝癌组织和100例大肠癌mtDNA的全基因测序及分析;6)完成大肠癌及肝癌细胞株的mtDNA全基因组测序;7)完成近300例外周血淋巴细胞mtDNA拷贝数与肝癌发病及预后相关性分析;8)完成近600例外周血淋巴细胞mtDNA拷贝数与大肠癌发病及预后相关性分析;9)完成近300例大肠癌组织mtDNA拷贝数调控关键分子的筛选分析及相关性分析;10)完成大肠癌组织mtDNA拷贝数调控关键分子的预后分析;11)建立大肠癌mtDNA拷贝数调控关键分子POLG的细胞模型并进行mtDNA特定复制调控关键分子表达的调控作用分析;11)完成近200例肝癌组织mtDNA拷贝数调控关键分子的筛选分析;12)建立肝癌mtDNA拷贝数调控关键分子TFAM的细胞模型并进行机制研究;13)发现并阐明CD147分子抑制mtDNA拷贝数的作用机制:①利用锌指核酸酶技术成功构建了CD147基因敲除的肝癌细胞;②利用新一代测序技术对CD147分子敲除的肝癌细胞系转录组进行深度测序发现:CD147敲除后线粒体氧化呼吸链复合体部分基因表达显著上调;③CD147分子可通过激活PI3K/Akt信号通路促进MDM2分子的磷酸化,进而导致mtDNA复制关键调控基因p53分子的降解,促使其下游mtDNA复制基因PGC1a、TFAM、SOC2的表达降低,最终下调了mtDNA在肝癌细胞中的拷贝数及线粒体发生;14)发现Drp1蛋白可以通过调控线粒体融合分裂影响肝癌细胞mtDNA拷贝数,Drp1过表达可显著促进线粒体融合进而促进肝癌细胞mtDNA拷贝数生成增加和肝癌转移。

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Short leukocyte telomere length predicts poor prognosis and indicates altered immune functions in colorectal cancer patients
白细胞端粒长度短预示着结直肠癌患者预后不良并表明免疫功能改变
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Ann Oncol
  • 影响因子:
    50.5
  • 作者:
    Bao G.;Liu X.;Wan S.;Xing J.
  • 通讯作者:
    Xing J.
CD147-CD98hc Complex Contributes to Poor Prognosis of Non-Small Cell Lung Cancer Patients Through Promoting Cell Proliferation Via the PI3K/Akt Signaling Pathway
CD147-CD98hc 复合物通过 PI3K/Akt 信号通路促进细胞增殖,导致非小细胞肺癌患者预后不良
  • DOI:
    10.1245/s10434-014-3816-1
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Annals of Surgical Oncology
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Guo; Xu;Yang; Hushan;Chen; Zhinan;Xing; Jinliang
  • 通讯作者:
    Jinliang
High leukocyte mitochondrial DNA content contributes to poor prognosis in glioma patients through its immunosuppressive effect
白细胞线粒体DNA含量高通过其免疫抑制作用导致神经胶质瘤患者预后不良
  • DOI:
    10.1038/bjc.2015.184
  • 发表时间:
    2015-06-30
  • 期刊:
    Br J Cancer
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Chen Y;Zhang J;Huang X;Zhang J;Zhou X;Hu J;Li G;He S;Xing J
  • 通讯作者:
    Xing J
CD147 promotes reprogramming of glucose metabolism and cell proliferation in HCC cells by inhibiting the p53-dependent signaling pathway
CD147通过抑制p53依赖性信号通路促进HCC细胞中葡萄糖代谢和细胞增殖的重编程
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Journal of Hepatology
  • 影响因子:
    25.7
  • 作者:
    Yukui Shang;Hushan Yang;Jianli Jiang;Zhinan Chen
  • 通讯作者:
    Zhinan Chen
Functionalpolymorphisms of circadian negative feedback regulation genes are associatedwith clinical outcome in HCC patients receiving radical resection
昼夜节律负反馈调节基因的功能多态性与接受根治性切除的肝癌患者的临床结果相关
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Med Oncol
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    邢金良
  • 通讯作者:
    邢金良

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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
    包国强;马庆久;邢金良;杨向民;陈志南
  • 通讯作者:
    陈志南

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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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