神经退行性疾病的分析新方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21635003
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    294.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B04.化学测量学
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Neurodegenerative disease is a kind of disease associated with neuronal death resulting from the progressive loss of structure and function of neurons, which affects the patient’s cognitive and motor function disorders. It is still a challenging work to understand the molecular mechanism for the neurodegenerative disease, due to the complicated structure and function of brain. The overall goal of this project is to realize the qualitative and quantitative biosensing and imaging of small molecules, nucleic acids, and proteins relevant to neurodegenerative disease, at the levels of rat brain, synapses, and nerve cells. By building novel microelectrode arrays for in vivo analysis with high selectivity and accuracy, two-dimensional information related to chemicals in rat brain are obtained. Meanwhile, novel analytical methods and techniques mainly based on surface plasmon resonance-enhanced spectroscopy are further developed for real time monitoring of molecular concentration, distribution, and dynamic imaging in live cells. In addition, we further study the dynamics of interaction between small biomolecules and proteins in the neuron cytopathic process to pursue the possible signaling pathways of neurodegenerative diseases as this basic research breakthrough will provide the molecular basis for preventing and treating of brain diseases.
神经退行性疾病是一类由于神经元结构和功能进行性丢失导致神经元死亡, 影响患者认知和运动功能的疾病。因为大脑结构和功能的复杂性, 所以在分子层面解明神经退行性疾病的机理仍然是具有挑战性的课题。本项目以神经退行性疾病相关的活性小分子、核酸、蛋白质等为研究对象,在鼠脑、神经突触和神经细胞三个层次,获取其定性定量信息、研究其分布成像及动态变化为总体目标。构建高选择性高准确度的电极微阵列活体分析新方法,获取鼠脑中相关化学分子的二维信息。与此同时、进一步发展以表面等离子共振技术为核心的增强光谱新方法新技术,获取细胞微区的分子浓度、分布成像和动态变化等多元信息。在此基础上、研究神经细胞病变过程中、生物小分子之间及其与蛋白质等大分子的相互作用动力学,为深入研究神经退行性疾病的可能信号通路提供基础,促进神经退行性疾病等基础研究领域取得突破性进展,为预防和治疗大脑疾病提供分子学基础。

结项摘要

本项目以神经退行性疾病相关的活性小分子、核酸、蛋白质为研究对象,在鼠脑、神经细胞和神经突触三个层次,获取其定性定量分析信息、研究其分布成像及动态变为总体目标。率先构建了基于金炔键的长时程稳定探针阵列,设计并合成了特异性分子探针,构筑了新型的抗污染碳纤维微电极阵列,实现了自由移动动物不同脑区电信号的化学表达分子高空间分辨成像和长程稳定追踪;其次、设计与合成了小分子及蛋白双光子荧光探针,发展了高灵敏度、高选择性、高准确度的神经细胞荧光寿命成像及生物传感。与此同时巧妙设计并合成了多元荧光探针体系,通过合理调控探针和目标分子间的相互作用,成功实现了神经元内活性氧、金属离子、ATP等生物小分子及蛋白的同时分析及荧光成像;再次、提出光生理探针策略,发展以表面等离子共振技术、电荷转移增强拉曼技术等为核心的适用于细胞微区分析并且能够获取分子浓度、分布成像和动态变化等多元信息的增强光谱新方法新技术,解析了生物分子间的相互作用机制,极大推动了活体脑神经化学分子的高时间分辨成像研究发展。

项目成果

期刊论文数量(47)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(11)
Biomimetic Mineralization of Gold Nanoclusters as Multifunctional Thin Films for Glass Nanopore Modification, Characterization, and Sensing
金纳米团簇仿生矿化作为多功能薄膜,用于玻璃纳米孔改性、表征和传感
  • DOI:
    10.1021/acs.analchem.7b00802
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Analytical Chemistry
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Cao Sumei;Ding Shushu;Liu Yingzi;Zhu Anwei;Shi Guoyue
  • 通讯作者:
    Shi Guoyue
A Robust Au-C equivalent to C Functionalized Surface: Toward Real-Time Mapping and Accurate Quantification of Fe(2+)in the Brains of Live AD Mouse Models
与 C 功能化表面等效的鲁棒 Au-C:实时绘制 AD 小鼠模型大脑中的 Fe(2 ) 并进行准确定量
  • DOI:
    10.1002/anie.202006318
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Angewandte Chemie International Edition
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhang Chuanping;Liu Zhichao;Zhang Limin;Zhu Anwei;Liao Fumin;Wan Jingjing;Zhou Jian;Tian Yang
  • 通讯作者:
    Tian Yang
Imaging Tumorous Methylglyoxal by an Activatable Near-Infrared Fluorescent Probe for Monitoring Glyoxalase 1 Activity
通过可激活近红外荧光探针对肿瘤甲基乙二醛进行成像以监测乙二醛酶 1 活性
  • DOI:
    10.1021/acs.analchem.9b03600
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Analytical Chemistry
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Ding Chunyong;Wang Fengyang;Dang Yijing;Xu Zhiai;Li Lingling;Lai Yi;Yu Haijun;Luo Yi;Huang Ruimin;Zhang Ao;Zhang Wen
  • 通讯作者:
    Zhang Wen
Real-time tracking and sensing of Cu+ and Cu2+ with a single SERS probe in the live brain: toward understanding why copper ions were increased upon ischemia
使用单个 SERS 探针实时跟踪和感测活体大脑中的 Cu 和 Cu2:了解为什么铜离子在缺血时增加
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Angewandte Chemie International Edition
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Liu Jiaqi;Liu Zhichao;Wang Weikang;Tian Yang
  • 通讯作者:
    Tian Yang
Recent advances in development of devices and probes for sensing and imaging in the brain
大脑传感和成像设备和探针开发的最新进展
  • DOI:
    10.1007/s11426-020-9961-3
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Science China Chemistry
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Liu Zhichao;Tian Yang
  • 通讯作者:
    Tian Yang

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其他文献

花生致敏蛋白Ara h2 提取纯化及免疫分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    粮食与油脂
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    田阳;饶欢;陶莎;薛文通
  • 通讯作者:
    薛文通
MHC-mismatched mice liver transplantation promotes tumor growth in liver graft
MHC不匹配的小鼠肝移植促进肝移植物中肿瘤的生长
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Cancer Letters
  • 影响因子:
    9.7
  • 作者:
    严盛;丁元;田阳;郑树森
  • 通讯作者:
    郑树森
海洋放线菌M1D14代谢产物对几种重要植物寄生线虫的抑制作用
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    植物保护
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    田阳;李平;张莉;孙建华;高丙利
  • 通讯作者:
    高丙利
有效规避矿工违章行为的激励机制选择
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    管理世界
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨雪;仝凤鸣;田阳;王菲;张瀚元
  • 通讯作者:
    张瀚元
The cavitation erosion of ultrasonic sonotrode during large-scale metallic casting: Experiment and simulation
大型金属铸造过程中超声焊极的空化腐蚀:实验与模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Ultrasonics Sonochemistry
  • 影响因子:
    8.4
  • 作者:
    田阳;刘峙麟;李晓谦;李瑞卿;董方;蒋日鹏
  • 通讯作者:
    蒋日鹏

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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