Y染色体STR和SNP突变率的调查研究及其在法医学中的应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81401560
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H2502.法医物证学及法医人类学
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

The combination of its male-specific inheritance, small effective population size and geographical specificity make the Y chromosome the locus of choice for investigating many questions about both forensics and human male history and prehistory. Over the last two decades, Y-chromosomal studies have increasingly used Y chromosome specific short tandem repeat (Y-STR) to measure genetic diversity. Compared to the single nucleotide polymorphisms on the Y chromosome (Y-SNP), however, Y-STR mutate much faster than Y-SNP, it would be a great disadvantage to study human evolution and paternity test in forensic application. So far, there still exist the debate about the Y-STR mutation rate and its implications in the forensic and evolutionary area, especially the lack of enough information in the Chinese population. Thus it is very crucial to investigate the mutation of common Y-STR loci and develop a Y-STR/Y-SNP system that is effective to be applied to the forensic and evolutionary area. The main aims of this study: 1) examine Y-STRs and 20 Y- SNPs of 200 three-generation pedigrees, to obtain the mutation rate and character of Y-STRs and Y- SNPs; 2) select the Y-STRs which are suitable for forensic and human genetic application, together with the information of 20 Y-SNPs, to establish a Y-STR/Y-SNP analysis tool; 3) combine the Y-STR and Y-SNP, using a set of bioinformatics analysis tools to construct the Y chromosome phylogeny and estimate the times, which will be useful to solve the problems of paternal identification and dating the common ancestor.
Y 染色体具有父系遗传、非重组、有效群体小等特点,使存在与Y染色体上的多态性遗传标记在研究人类遗传学和法医学领域发挥着极其重要的作用。但是相比Y-SNPs,广泛使用的Y-STRs突变率相对较高,这给人类进化和法医学鉴定带来了很大的挑战。目前国内外对Y-STR突变率的研究也一直存在着很大的争议,特别是在中国人群中的数据更为缺乏,因此对其突变率的观察分析以及寻找一套有效的Y-STR和Y-SNP遗传标记以应用于法医学和人类遗传学领域是非常必要的。本课题的目的是:1.通过3代家系的研究,探索Y-STR和Y-SNP位点的突变率,为Y染色体遗传标记的应用提供可靠的理论依据 2.筛选适合中国人群的Y-STR位点,结合Y-SNP构建一组Y-STR/Y-SNP,以适用于法医学和人类遗传学应用 3. 利用不同的生物信息学工具,构建Y染色体系统树并计算其时间,解决亲权鉴定和追溯共同祖先的问题。

结项摘要

Y 染色体具有父系遗传、非重组、有效群体小等特点,因此Y染色体上的多态性遗传标记在研究人类遗传学和法医学领域发挥着极其重要的作用。但是,于 Y-SNPs相比,广泛使用的Y-STRs突变率相对较高,这给人类进化和法医学鉴定带来了很大的挑战。目前国内外对Y-STR突变率的研究也一直存在着很大的争议,特别是在中国人群中的数据更为缺乏。因此对中国人群中Y-STR突变率的观察分析以及寻找一套有效的Y-STR和Y-SNP遗传标记以应用于法医学和人类遗传学领域有着重要的意义。本课题的主要研究内容和重要结果是:1. 通过检索YHRD数据库以及相关文献,筛选了适用于法医学以及人类遗传学应用的34个特异性 Y-STR位点;通过建立符合扩增体系,获得了200例3代父系家系和600例父-子对样本的分型数据并评估了各基因座的多样性和突变数据。2.通过建立20个Y-SNP的等位基因分型体系,获得了所收集家系样本的分型数据,并评估了等位基因的多样性。3.利用所获的Y-STR和Y-SNP遗传标记,采用生物信息学软件,建立了Y-STR和Y-SNP的NetWork模型;通过对各位点的突变率进行分析比较,模拟评估了Y染色体系统树不同位点和分支之间的遗传进化时间和距离。. 本课题通过对Y-STR和Y-SNP突变率的研究,在中国人群中建立了一套适合法医学和群体遗传学应用的 Y-STR/Y-SNP遗传标记体系,有利于解决法医学亲权鉴定和追溯共同祖先的问题。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Multiplex assay development and mutation rate analysis for 13 RM Y-STRs in Chinese Han population
中国汉族人群中 13 个 RM Y-STR 的多重检测开发和突变率分析
  • DOI:
    10.1007/s00414-016-1489-y
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Int J Legal Med
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    Wenqiong Zhang;Chao Xiao;Jin Yu;Tian Wei;Fei Liao;Wei Wei;Daixin Huang
  • 通讯作者:
    Daixin Huang

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  • 通讯作者:
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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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