基于microRNA技术的精神分裂症相关生物标记物的遗传流行病学研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81673253
  • 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:
    H3010.非传染病流行病学
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Schizophrenia is one of the most serious mental disorder and a kind of complex disease, its pathogenesis and etiology are not yet fully elucidated,and its objective diagnostic biomarkers is lack. On the basis of this study in early about of schizophrenia-specific expression protein and candidate gene in coding region, it would be researched that to find and verify that the Chinese group's plasma biomarkers of microRNAs. Bioinformatics techniques was applicated to predict miRNAs that regulate schizophrenia-specific expression protein. Deep sequencing technology was used to screen differentially expression in plasma microRNAs. To predict differentially expressed microRNAs in GEO database by bioinformatics technology. Through comparing the level of candidate miRNAs that was detected by TaqMan® RT-PCR in Northern Han Chinese schizophrenia patients group and normal subjects group, it would be confirmed that the relationship between miRNAs and schizophrenia. At the same time, we predicted SNPs in the sequence that transcription of miRNA genes, then detected SNPs polymorphism in a large sample of schizophrenia family trios by sequenom MassArray time-of-flight mass spectrometry genotyping technique. The positive SNPs would be validation with a large of case-control samples. Through comparing SNPs polymorphism in case group and control group, the association of candidate gene loci and schizophrenia would be confirmed. In this study, gene expression regulation was researched in two levels of miRNA levels and miRNA gene sequence level, to analysis of the regulation of disease-specific protein expression of miRNAs and schizophrenia. It may provide important clues to clarify the molecular mechanisms of schizophrenia and also may be a new role for the corresponding drug development target and biomarkers of diagnosis and prognosis.
精神分裂症是最严重的常见精神疾病之一,其发病机制迄今未明,且缺乏客观诊断生物标志物。本研究采用miRNA深度测序筛选、调控候选基因miRNA检测与生物信息学预测相结合的方法,寻找并验证中国人群精分症血液miRNA生物标志物。以中国北方汉族精分症病人和正常人为研究对象,采用深度测序技术筛选血浆中差异表达的miRNA,结合生物信息学技术预测GEO数据库差异表达的miRNA以及调控特异表达蛋白的miRNAs,应用RT-PCR技术检测大样本病例对照血液样本中候选miRNAs的水平,证实miRNAs与精分症的关系。预测转录miRNA基因序列中的SNPs,检测精分症核心家系SNPs多态性,并用大样本病例对照样本验证阳性位点,分析与miRNA相关基因位点与精分症的关系。本研究从miRNA水平和miRNA基因序列水平分析验证精分症的miRNAs生物标志物,为阐明精分症发病分子机制及诊断试验的开发提供依据。

结项摘要

精神分裂症是最严重的常见精神疾病之一,其发病机制迄今未明,且缺乏客观诊断生物标志物。本研究采用miRNA深度测序筛选、调控候选基因miRNA检测与生物信息学预测相结合的方法,寻找并验证中国人群精分症血液miRNA生物标志物。以中国北方汉族精分症病人和正常人为研究对象,采用深度测序技术筛选血浆中差异表达的miRNA,结合生物信息学技术预测GEO数据库差异表达的miRNA以及调控特异表达蛋白的miRNAs,应用RT-PCR技术检测大样本病例对照血液样本中候选miRNAs的水平,证实miRNAs与精分症的关系。预测转录miRNA基因序列中的SNPs,检测精分症核心家系SNPs多态性,并用大样本病例对照样本验证阳性位点,分析与miRNA相关基因位点与精分症的关系。.从基因水平、miRNA水平和蛋白质水平,证实调控纤维蛋白肽A、激肽原L和补体C3f蛋白的miRNA在精神分裂症的发病机制中的重要作用。从遗传和表观遗传机制综合分析候选miRNA与精神分裂症的关系,筛选并验证了miR-9-5p、miR-30a-5p、miR-30e-3p、miR-4467和miR-1908-5p五个miRNA与精神分裂症相关。 CACNA2D2基因rs45536634和rs3806706位点多态性均与精神分裂症相关联,rs45536634位点上携带A等位基因或者rs3806706位点上携带GC基因型均会增加精神分裂症的患病风险。CMIP基因rs2287112位点多态性与精神分裂症相关联,携带GG基因型增加患精神分裂症的风险。miR-499a-3p/hsa-miR-499b-5p的多态性位点rs3746444和miR-323b的多态性位点 rs56103835与中国北方汉族人群精神分裂症的遗传易感性相关。.本研究从miRNA水平和miRNA基因序列水平分析验证精分症的miRNAs生物标志物,为精神分裂症早期诊断、开发新型治疗药物和预测个体发病风险提供理论依据。

项目成果

期刊论文数量(17)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Association Between Polymorphisms of the Complement 3 Gene and Schizophrenia in a Han Chinese Population
中国汉族人群补体3基因多态性与精神分裂症的相关性
  • DOI:
    10.1159/000489654
  • 发表时间:
    2018-05
  • 期刊:
    Cell Physiol Biochem
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Shangchao Zhang;Na Zhou;Rui Liu;Wenwang Rao;Mingjia Yang;Bonan Cao;Guojun Kang;Qi Kang;Xiaojing Zhu;Rixin Li;Yaqin Yu;Qiong Yu
  • 通讯作者:
    Qiong Yu
Kininogen-1 as a protein biomarker for schizophrenia through mass spectrometry and genetic association analyses
通过质谱和遗传关联分析将 Kininogen-1 作为精神分裂症的蛋白质生物标志物
  • DOI:
    10.7717/peerj.7327
  • 发表时间:
    2019-07
  • 期刊:
    PeerJ
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Mingjia Yang;Na Zhou;Huiping Zhang;Guojun Kang;Bonan Cao;Qi Kang;Rixin Li;Xiaojing Zhu;Wenwang Rao;Qiong Yu
  • 通讯作者:
    Qiong Yu
Association of the CACNA2D2 gene with schizophrenia in Chinese Han population
CACNA2D2基因与中国汉族人群精神分裂症的关联
  • DOI:
    10.7717/peerj.8521
  • 发表时间:
    2020-02-05
  • 期刊:
    PEERJ
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Fu, Yingli;Zhou, Na;Yu, Qiong
  • 通讯作者:
    Yu, Qiong
Elevated serum lipid level can serve as early signal for metastasis for Non-Small Cell Lung Cancer patients: A retrospective nested case-control study.
血脂水平升高可以作为非小细胞肺癌患者转移的早期信号:一项回顾性巢式病例对照研究
  • DOI:
    10.7150/jca.48322
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Journal of Cancer
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Li R;Liu B;Liu Y;Liu Y;He Y;Wang D;Sun Y;Xu Y;Yu Q
  • 通讯作者:
    Yu Q
Fibrinogen and Kininogen are Potential Serum Protein Biomarkers for Depressive Disorder
纤维蛋白原和激肽原是抑郁症的潜在血清蛋白生物标志物
  • DOI:
    10.7754/clin.lab.2019.190312
  • 发表时间:
    2019-01-01
  • 期刊:
    CLINICAL LABORATORY
  • 影响因子:
    0.7
  • 作者:
    Kang, Guojun;Zhang, Yanchi;Yu, Qiong
  • 通讯作者:
    Yu, Qiong

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

中国9个长寿地区65岁及以上人群血铅浓度与认知功能受损的关联研究
  • DOI:
    10.3760/cma.j.cn112150-20200728-01066
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    中华预防医学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张茗媛;吕跃斌;周锦辉;赵峰;陈晨;谭启跃;曲英莉;吉赛赛;路凤;刘迎春;顾珩;吴兵;曹兆进;俞琼;施小明
  • 通讯作者:
    施小明
5-羟色胺1A受体基因多态性与精神分裂症关联性的Meta分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Journal of Jilin University Medicine Edition
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    俞琼;付颖利;冯佳;史杰萍;于雅琴
  • 通讯作者:
    于雅琴
PTGER3基因多态性与精神分裂症的关系
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    吉林大学学报(医学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈燕芬;陶然;俞琼;杨军;于雅琴;张迪;史杰萍;桑红
  • 通讯作者:
    桑红
精神分裂症患者住院时间影响因素分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国公共卫生
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    寇长贵;史杰萍;孟祥飞;刘洁楠;桑红;俞琼;于雅琴
  • 通讯作者:
    于雅琴
葡萄膜炎药物治疗中的问题分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中华眼科杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨培增;王红;周红颜;俞琼;钟晖;黄祥坤;傅涛;陈玲
  • 通讯作者:
    陈玲

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

俞琼的其他基金

精神分裂症疾病相关标识蛋白与相关候选基因的遗传流行病学研究
  • 批准号:
    30901229
  • 批准年份:
    2009
  • 资助金额:
    19.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

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]
      
关闭
close
客服二维码