合子基因组激活关键因子识别及表观调控建模

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    31900488
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    19.0万
  • 负责人：
    李昊
  • 依托单位：
    中国人民解放军军事科学院军事医学研究院
  • 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：
    2019
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The molecular mechanism of zygotic genome activation (ZGA) process is one of the core issue of early embryonic development, and has been widely studied. Identification of ZGA key factors is also an important basis for stem cell induction technology. Thus, the development of a set of identification methods suitable for multi-species ZGA key factors is a fundamental and critical issue in ZGA research. The transcription system in the ZGA is the result of a comprehensive effect of multiple epigenetic factors, and systematic modeling can reveal the key factors and regulatory factors in ZGA..In this project, we will perform systematic bioinformatics analysis to integrate multiple omics data such as genome, transcriptome, epigenome and structural genome, and finally construct a method for identifying ZGA key factors. This method can improve the shortcomings of existing research methods. New key factors of ZGA will be detected and verified, providing new scientific basis for pluripotent or even pluripotent stem cell induction technology, and further provide technical approach for cross-species research of ZGA. Moreover, it can help to further explore the main factors and their main interactions of transcriptional regulation, and to explore the "programming language" of early embryo.
合子基因组激活(ZGA)过程的分子机制作为早期胚胎发育的核心问题之一，一直受到广泛关注，ZGA关键因子的辨识也是干细胞诱导技术的重要科学基础，发展一套适用于多物种的ZGA关键因子的识别方法，是ZGA研究的基础性、关键性问题。ZGA时期的转录系统是多个表观因素综合作用的结果，必须进行系统性建模才能揭示影响ZGA的关键因子及调控因素。.本项目采用生物信息学分析方法，整合基因组、转录组、表观组、结构基因组等多组学数据，通过整合分析策略结合细胞实验，构建一套基于多组学融合的ZGA关键因子识别方法。该方法可以弥补现有研究方法的不足，预期发现并验证新的ZGA关键作用因子，可以为多能性甚至全能干细胞诱导技术提供新的科学依据，同时为ZGA跨物种研究提供技术途径。进一步能够帮助深入探究早期胚胎转录调控系统主因及其主要相互作用，挖掘早期胚胎的“编程语言”。

结项摘要

合子基因组激活(ZGA)过程的分子机制作为早期胚胎发育的核心问题之一，一直受到广泛关注，ZGA关键因子的辨识也是干细胞诱导技术的重要科学基础，发展一套适用于多物种的ZGA关键因子的识别方法，是ZGA研究的基础性、关键性问题。ZGA时期的转录系统是多个表观因素综合作用的结果，多组学信息的系统性建模是揭示影响ZGA的关键因子及调控因素的重要途径。本项目旨在建立一套适用于多物种的ZGA关键调控因子识别方法，识别并验证新的小鼠ZGA关键基因，构建小鼠ZGA时期基因表达系统的表观遗传调控模型。申请人依照研究计划，积极开展研究工作，完成了以下几方面研究内容：1）建立了用于识别ZGA关键基因和调控元件的预测方法ZGA-timer，并在人和小鼠上进行性能测试，在小鼠中识别得到新的ZGA基因uqcc3，并采用siRNA实验验证。2）开发了早期胚胎多组学数据分析平台dbEmbryo (https://sysomics.com/dbEmbryo/)，dbEmbryo收录了近年来早期胚胎的多组学数据，包括RNA-seq、ATAC-seq、Hi-C等，提供了文献检索和数据下载功能，该平台特色之一在于能够分析多种调控元件对于早期胚胎基因表达的协同调控关系，相关工作发表在Genome Research期刊。3）申请者在原有申请书基础上进行了扩展和延伸，尤其是在深度学习算法开发和应用方面，开发了基于图变分自编码器的转录因子调控网络预测算法DeepTFni (https://github.com/sunyolo/DeepTFni)，取得了良好的研究成果，相关工作发表在Nature Machine Intelligence期刊。本项目的系列研究成果为早期胚胎发育研究提供了新的理论内容和平台支撑。

项目成果

期刊论文数量（6）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（2）
Computational methods for the prediction of chromatin interaction and organization using sequence and epigenomic profiles
使用序列和表观基因组图谱预测染色质相互作用和组织的计算方法
  • DOI：
    10.1093/bib/bbaa405
  • 发表时间：
    2021-09-02
  • 期刊：
    Briefings in Bioinformatics
  • 影响因子：
    9.5
  • 作者：
    Tao H;Li H;Xu K;Hong H;Jiang S;Du G;Wang J;Sun Y;Huang X;Ding Y;Li F;Zheng X;Chen H;Bo X
  • 通讯作者：
    Bo X
The hierarchical folding dynamics of topologically associating domains are closely related to transcriptional abnormalities in cancers
拓扑关联域的分层折叠动力学与癌症的转录异常密切相关
  • DOI：
    10.1016/j.csbj.2021.03.018
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    Computational and Structural Biotechnology Journal
  • 影响因子：
    6
  • 作者：
    Guifang Du;Hao Li;Yang Ding;Shuai Jiang;Hao Hong;Jingbo Gan;Longteng Wang;Yuanping Yang;Yinyin Li;Xin Huang;Yu Sun;Huan Tao;Yaru Li;Xiang Xu;Yang Zheng;Junting Wang;Xuemei Bai;Kang Xu;Yaoshen Li;Qi Jiang;Cheng Li;Hebing Chen;Xiaochen Bo
  • 通讯作者：
    Xiaochen Bo
The accessible promoter-mediated supplementary effect of host factors provides new insight into the tropism of SARS-CoV-2
启动子介导的宿主因子的补充效应为 SARS-CoV-2 的趋向性提供了新的见解
  • DOI：
    10.1016/j.omtn.2022.03.010
  • 发表时间：
    2022-06-14
  • 期刊：
    Molecular Therapy - Nucleic Acids
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Du G;Xu X;Wang J;Wang X;Ding Y;Li F;Sun Y;Tao H;Luo Y;Li H;Bo X;Chen H
  • 通讯作者：
    Chen H
Ionizing radiation damage and repair from 3D-genomic perspective
3D基因组视角下的电离辐射损伤与修复
  • DOI：
    10.1016/j.tig.2022.07.004
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    Trends in Genetics
  • 影响因子：
    11.4
  • 作者：
    Yang Zheng;Hao Li;Xiaochen Bo;Hebing Chen
  • 通讯作者：
    Hebing Chen
Inferring transcription factor regulatory networks from single-cell ATAC-seq data based on graph neural networks
基于图神经网络从单细胞 ATAC-seq 数据推断转录因子调控网络
  • DOI：
    10.1038/s42256-022-00469-5
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    Nature Machine Intelligence
  • 影响因子：
    23.8
  • 作者：
    Hao Li;Yu Sun;Hao Hong;Xin Huang;Huan Tao;Qiya Huang;Longteng Wang;Kang Xu;Jingbo Gan;Chen Hebing;Xiaochen Bo
  • 通讯作者：
    Xiaochen Bo

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R848内封リポソームによる腫瘍随伴マクロファージ再教育及び抗体医薬ADCP効果増強
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  • 发表时间：
    2020
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  • 作者：
    李昊; 曽宮正晴; 黒田俊一
  • 通讯作者：
    黒田俊一
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    李昊
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    罗建强;李昊;彭永涛
  • 通讯作者：
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调节Lnk/干细胞因子-干细胞因子受体通路对糖尿病状态骨髓间充质干细胞成骨功能的影响
  • DOI：
    10.7518/hxkq.2015.06.017
  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 作者：
    李昊;周海伦;王琪;李伟
  • 通讯作者：
    李伟

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

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          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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