人肠道微生物组的基因预测与序列拼接方法研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    30970667
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    32.0万
  • 负责人：
    朱怀球
  • 依托单位：
    北京大学
  • 学科分类：
    C0504.物理生物学
  • 结题年份：
    2012
  • 批准年份：
    2009
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

本项目研究当前宏基因组学的两个重要的生物信息学问题：序列拼接和基因预测。以正在进行的人肠道微生物组为研究对象，根据宏基因组中随机片段序列的复杂特征，针对细菌和古细菌的基因组结构与序列信息，基于我们近年来在原核生物基因组研究成果的优势，发展一种从短序列片段（包括未拼接的reads和拼接得到的contigs）中预测编码蛋白基因的高效、准确的新方法；设计一种对短序列reads进行序列拼接的新算法，以期得到更长的contig甚至可能的全基因组序列；在序列片段的有效拼接和基因注释的基础上，进一步进行物种组分和优势种群基因组等探索性分析。最终开发出可应用于国际微生物组测序计划的序列拼接和基因注释软件。

结项摘要

本项目研究当前宏基因组学的两个重要的生物信息学问题：序列拼接和基因预测。以正在进行的人肠道微生物组为主要研究对象，根据宏基因组中随机片段序列的复杂特征，针对细菌和古细菌的基因组结构与序列信息，发展了从短序列片段（包括未拼接的reads和拼接得到的contigs）中预测编码蛋白基因的高效、准确的新方法，并开发了相应的软件MetaGun；设计了对短序列reads进行序列拼接的新算法MAP和MA-Pipeline；在序列片段的有效拼接和基因注释的基础上，进一步进行了代谢通路和物种社会关系的探索性分析。

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（0）
Water dynamics clue to key residues in protein folding
水动力学揭示蛋白质折叠中关键残基
  • DOI：
    10.1016/j.bbrc.2010.01.003
  • 发表时间：
    2010-01-29
  • 期刊：
    BIOCHEMICAL AND BIOPHYSICAL RESEARCH COMMUNICATIONS
  • 影响因子：
    3.1
  • 作者：
    Gao, Meng;Zhu, Huaiqiu;She, Zhen-Su
  • 通讯作者：
    She, Zhen-Su
Leaderless genes in bacteria: clue to the evolution of translation initiation mechanisms in prokaryotes.
细菌中的无领导基因：原核生物翻译起始机制进化的线索
  • DOI：
    10.1186/1471-2164-12-361
  • 发表时间：
    2011-07-12
  • 期刊：
    BMC genomics
  • 影响因子：
    4.4
  • 作者：
    Zheng X;Hu GQ;She ZS;Zhu H
  • 通讯作者：
    Zhu H
Intermediate Structure and Slow Hydration Water Dynamics in Protein Folding Process
蛋白质折叠过程中的中间结构和缓慢水合水动力学
  • DOI：
    10.3866/pku.whxb20100733
  • 发表时间：
    2010-07-01
  • 期刊：
    ACTA PHYSICO-CHIMICA SINICA
  • 影响因子：
    10.9
  • 作者：
    Gao Meng;Yao Xin-Qiu;Zhu Huai-Qiu
  • 通讯作者：
    Zhu Huai-Qiu
A de novo metagenomic assembly program for shotgun DNA reads
鸟枪法 DNA 读取的从头宏基因组组装程序
  • DOI：
    10.1093/bioinformatics/bts162
  • 发表时间：
    2012-06-01
  • 期刊：
    BIOINFORMATICS
  • 影响因子：
    5.8
  • 作者：
    Lai, Binbin;Ding, Ruogu;Zhu, Huaiqiu
  • 通讯作者：
    Zhu, Huaiqiu
Operon Prediction Based On an Iterative Self-learning Algorithm
基于迭代自学习算法的操纵子预测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    Progress in Biochemistry and Biophysics
  • 影响因子：
    0.3
  • 作者：
    Wu Wen-Qi;Zheng Xiao-Bin;Liu Yong-Chu;Tang Kai;Zhu Huai-Qiu
  • 通讯作者：
    Zhu Huai-Qiu

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  • 通讯作者：
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    --
  • 发表时间：
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  • 期刊：
    生物物理学报
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    王珏皛;朱怀球
  • 通讯作者：
    朱怀球
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  • 通讯作者：
    段丽萍

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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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