肽和蛋白类药物靶标的生物信息学系统分析和预测

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

项目摘要

Peptide and protein drugs, including hormones, blood factors, interferons and monoclonal antibodies etc., after decades of development, currently cover a wide range of therapeutic areas and occupy an important position in pharmaceutical industry. The identification and validation of drug targets is usually the first step and also a crucial step during drug discovery, and the bioinformatics prediction of the issue that whether a protein can be used as a drug target (i.e. the prediction of protein druggability) will greatly speed up this process. However, owing to the fact that small-molecule drugs have held a dominant position in pharmaceutical industry, the bioinformatics analyses and prediction specially for the targets of peptide/protein drugs is lacking. This project will firstly systematically analyze known targets of peptide/protein drugs, and compare them with those of small-molecule drugs from multiple aspects including physicochemical properties, sequence, structure, function, network topology etc., to systematically uncover the features of peptide/protein drugs’ targets. Further based on these features, a prediction model of protein druggability for peptide/protein drugs will be developed. Finally, a genome-scale target protein list for peptide/protein drugs with detailed annotation information (including known and predicted targets) will be provided. This project may help us systematically understand the mechanism of peptide/protein drugs, speed up target identification during peptide/protein drug discovery and expand the druggable space of human genome.
肽和蛋白药物,包括激素、血液因子、干扰素和单克隆抗体等,经过几十年的发展,目前已经覆盖广泛的治疗领域,在药品市场中占据举足轻重的地位。确定并验证药物靶标往往是药物研发的第一步也是至关重要的一步,预测一个蛋白是否可以被用作药物靶标(即蛋白可药性预测)将极大地加速此过程。然而由于小分子药物一直占主导地位,至今尚无专门针对肽和蛋白药物靶标的生物信息学分析和预测工作。本课题首先从理化性质、序列、结构、功能、网络拓扑等方面对已知的肽和蛋白药物的靶标蛋白展开系统分析并同小分子药物靶标进行比较,以从整体上多方面系统揭示肽和蛋白药物靶标的特点;进而基于这些特点,发展一个针对肽和蛋白药物的蛋白可药性预测体系;最后给出一个基因组范围的注释详细的肽和蛋白药物靶标数据集(包括已知的和预测的靶标)。本课题有助于从整体上系统理解肽和蛋白药物的作用机制,加速肽和蛋白药物研发中的靶标确定环节,扩展人类基因组上的可药空间。

结项摘要

肽和蛋白药物,包括激素、血液因子、干扰素和单克隆抗体等,经过几十年的发展,目前已经覆盖广泛的治疗领域,在药品市场中占据举足轻重的地位。确定并验证药物靶标往往是药物研发的第一步也是至关重要的一步,预测一个蛋白是否可以被用作药物靶标将极大地加速此过程。然而由于小分子药物一直占主导地位,至今尚无专门针对肽和蛋白药物靶标的生物信息学分析和预测工作。该工作首先系统梳理现在已成功的肽、蛋白、小分子药物靶标,统计分析结果暗示和传统的小分子药物靶标相比,蛋白药物具有更强的靶标革新能力,且倾向直接靶向疾病原因蛋白;进而首次从多方面系统揭示这两类药物靶标在序列、结构、功能等方面特点,以及同传统的小分子药物靶标的不同之处;而后成功构建首个肽/蛋白药物靶标评估模型;最后提供了基因组范围的肽/蛋白药物靶标预测数据集。该工作将促进从整体上理解不同类型药物靶标的作用机制,提高药物研发中肽和蛋白药物靶标选择的效率和成功率,将有益于学术界和工业界。

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)
Revealing the metabolic characteristics of human embryonic stem cells by genome-scale metabolic modeling
通过基因组规模代谢模型揭示人类胚胎干细胞的代谢特征
  • DOI:
    10.1002/1873-3468.13255
  • 发表时间:
    2018-11-01
  • 期刊:
    FEBS LETTERS
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    He, Yangzhige;Wang, Yan;He, Fuchu
  • 通讯作者:
    He, Fuchu
UVGD 1.0: a gene-centric database bridging ultraviolet radiation and molecular biology effects in organisms.
UVGD 1.0:一个以基因为中心的数据库,将紫外线辐射和生物体中的分子生物学效应联系起来。
  • DOI:
    10.1080/09553002.2019.1609127
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    International Journal of Radiation Biology
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Xu Hao;Wang Yan;Diao Lihong;Wang Xun;Zhang Yi;Zhu Jiarun;Liu Jinying;Yao Jingwen;Liu Zhongyang;Li Yang;He Fuchu;Wang Zhidong;Liu Yuan;Li Dong
  • 通讯作者:
    Li Dong

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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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