细菌代谢物浓度的化学信息学预测及在新型杀菌剂发现中的应用

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    21173092
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    61.0万
  • 负责人：
    张红雨
  • 依托单位：
    华中农业大学
  • 学科分类：
    B0310.化学信息学与人工智能
  • 结题年份：
    2015
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

代谢物浓度测定是代谢组学研究的基础。目前，测定代谢物浓度主要采用实验方法。但由于代谢物种类繁多，且大部分浓度较低（nM至mM之间），精确测定其浓度非常困难。因此，用理论方法预测代谢物浓度便成为代谢组学研究中一项很有意义同时也颇具挑战性的工作。本项目拟采用液相色谱-串联质谱法测定10种重要动、植物致病菌的各120种代谢物的浓度，建立细菌代谢物浓度与代谢网络拓扑参数和代谢物化学性质之间的普适关系，构建细菌代谢物浓度的化学信息学预测模型，并实现网络服务。然后针对这些动、植物致病菌开展代谢物浓度辅助的靶标筛选和苗头化合物（hit）发现，获得具有进一步开发潜力的靶标1-2个、苗头化合物10-20个。本项目的顺利开展将增进对细菌代谢物浓度决定因素的认识，提供一种简便、实用的细菌代谢物浓度预测方法，不仅有助于微生物的系统生物学建模，也有助于新型杀菌剂的发现，因此具有重要基础科学意义和重大潜在应用价值。

结项摘要

本研究揭示了细菌代谢物浓度与代谢网络拓扑参数和代谢物化学性质之间的普适关系，在此基础上构建了预测细菌代谢物浓度的支持向量回归（SVR）模型，建立了代谢物浓度预测网站BMCP（http://ibi.hzau.edu.cn/conpre）。进而发现代谢物浓度可以作为筛选杀菌剂及其作用靶标的重要指标，并用该指标辅助筛选了四种杀菌剂靶标：FrdA（Fumarate reductase flavoprotein subunit）、PyrD（Dihydroorotate dehydrogenase）、FabI（NADH-dependent enoyl-ACP reductase）和GlmU（N-Acetylglucosamine-1-phosphate uridyltransferase）。GlmU的底物浓度信息还用于针对该靶标的杀菌剂筛选。项目负责人在项目进行期间以责任作者在Nat. Biotechnol.等国际期刊发表SCI论文11篇，圆满完成了预定任务。

项目成果

期刊论文数量（16）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Rational drug repositioning by medical genetics
通过医学遗传学合理重新定位药物
  • DOI：
    10.1038/nbt.2758
  • 发表时间：
    2013-12-01
  • 期刊：
    NATURE BIOTECHNOLOGY
  • 影响因子：
    46.9
  • 作者：
    Wang, Zhong-Yi;Zhang, Hong-Yu
  • 通讯作者：
    Zhang, Hong-Yu
Elucidating Polypharmacological Mechanisms of Polyphenols by Gene Module Profile Analysis
通过基因模块图谱分析阐明多酚的多药理机制
  • DOI：
    10.3390/ijms150711245
  • 发表时间：
    2014-07-01
  • 期刊：
    INTERNATIONAL JOURNAL OF MOLECULAR SCIENCES
  • 影响因子：
    5.6
  • 作者：
    Li, Bin;Xiong, Min;Zhang, Hong-Yu
  • 通讯作者：
    Zhang, Hong-Yu
Where do health benefits of flavonoids come from? Insights from flavonoid targets and their evolutionary history
类黄酮的健康益处从何而来？
  • DOI：
    10.1016/j.bbrc.2013.04.035
  • 发表时间：
    2013-05-17
  • 期刊：
    BIOCHEMICAL AND BIOPHYSICAL RESEARCH COMMUNICATIONS
  • 影响因子：
    3.1
  • 作者：
    Lu, Ming-Feng;Xiao, Zheng-Tao;Zhang, Hong-Yu
  • 通讯作者：
    Zhang, Hong-Yu
Chemical basis of metabolic network organization.
代谢网络组织的化学基础
  • DOI：
    10.1371/journal.pcbi.1002214
  • 发表时间：
    2011-10
  • 期刊：
    PLoS computational biology
  • 影响因子：
    4.3
  • 作者：
    Zhu Q;Qin T;Jiang YY;Ji C;Kong DX;Ma BG;Zhang HY
  • 通讯作者：
    Zhang HY
The impact of oxygen on metabolic evolution: a chemoinformatic investigation.
氧气对代谢进化的影响：化学信息学研究
  • DOI：
    10.1371/journal.pcbi.1002426
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    PLoS computational biology
  • 影响因子：
    4.3
  • 作者：
    Jiang YY;Kong DX;Qin T;Li X;Caetano-Anollés G;Zhang HY
  • 通讯作者：
    Zhang HY

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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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