基于高通量测序数据发掘植物长非编码RNA及其调控网络研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31371328
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C0602.基因表达及非编码序列调控
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Recently Sanger sequencing of cDNA libraries, tilling array and RNA-seq have demonstrated that transcription is not limited to protein-coding regions but is pervasive instead. A growing body of literature has demonstrated that long noncoding RNA (lncRNA) constitutes a large fraction of the transcriptome in mammalian genomes and other organisms. At present, lncRNAs are operationally defined as RNA genes larger than 200 bp that do not appear to have coding potential. A number of lncRNAs have been shown to be involved in a wide range of biological functions. These findings have spurred a huge interest in elucidating the functions and mechanisms of lncRNAs. Clearly, lncRNA is an exciting field of ncRNA, with an increasing number of literatures published in the past years. However, a systematic analysis of lncRNAs expressed in Arabidopsis by integrating deep sequencing data is still missing. The regulatory network of lncRNA and other RNA molecules is also unexplored. In this project, we try to identify lncRNAs in Arabidopsis by mining next generation sequencing data. Genome-wide analysis will reveal the properties of lncRNAs, e.g. genomic features, poly A and GC content. Computational prediction and degradome-based analysis will indicate whether lncRNAs are targeted by miRNAs. Further, we will investigate if most lncRNAs can form natural antisense transcripts with protein coding transcripts as well as other lncRNAs. We will construct RNA regulatory networks mediated by novel lncRNAs in Arabidopsis. The genome wide of lncRNA identification and lncRNA-mediated RNA regulatory network in Arabidopsis will provide an insight into transcriptional regulations in plant.
近年来大规模的cDNA文库、tilling芯片和转录组测序的研究表明真核生物基因组绝大部分区域都是有转录活性的,不仅仅存在于蛋白编码区域。目前认为长非编码RNA(lncRNA)是长度大于200bp,而且不编码蛋白质的RNA。已知许多lncRNA参与诸多的生命活动过程,这使得人们开始关注长非编码RNA的功能和作用机制。lncRNA已成为一个热点研究领域,近几年的研究成果与文献数量不断增加。但目前为止人们对于植物中lncRNA的知识却所知甚少。本项目拟利用新一代测序的数据,结合已测序的基因组信息,系统地发掘植物拟南芥中的lncRNA。通过生物信息方法,构建lncRNA和其他生物分子,如染色质修饰蛋白、mRNA、miRNA等的RNA互作调控网络,从而对RNA的调控基因表达机制有更深入的了解。

结项摘要

本项目利用新一代测序的数据,结合已测序的基因组信息,系统地发掘植物拟南芥中的lncRNA。完成了植物高通量测序数据的进一步整合与挖掘;拟南芥的lncRNA的注释、NAT的分析及相关调控研究;植物lncRNA介导的不同类型的RNA之间调控网络的构建及其相关研究。开发完善相关的生物信息学工具,包括转录组分析的pipeline和植物lncRNA的网站的完善。通过生物信息方法,构建lncRNA和其他生物分子,如染色质修饰蛋白、mRNA、miRNA等的RNA互作调控网络,从而对RNA的调控基因表达机制有更深入的了解。受项目资助,已发表23篇论文,申报专利1项,并开发了多个生物信息学数据库。参加34次国内或国际学术会议,培养硕士生5名,博士生5名。

项目成果

期刊论文数量(23)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Genome-Wide Analysis of the Distinct Types of Chromatin Interactions in Arabidopsis thaliana
拟南芥染色质相互作用不同类型的全基因组分析
  • DOI:
    10.1093/pcp/pcw194
  • 发表时间:
    2016-11
  • 期刊:
    PLANT AND CELL PHYSIOLOGY
  • 影响因子:
    4.9
  • 作者:
    Wang Jingjing;Zhou Yincong;Li Xue;Meng Xianwen;Fan Miao;Chen Hongjun;Xue Jitong;Chen Ming
  • 通讯作者:
    Chen Ming
miRNA Digger: a comprehensive pipeline for genome-wide novel miRNA mining.
miRNA Digger:全基因组新颖 miRNA 挖掘的综合管道
  • DOI:
    10.1038/srep18901
  • 发表时间:
    2016-01-06
  • 期刊:
    Scientific reports
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Yu L;Shao C;Ye X;Meng Y;Zhou Y;Chen M
  • 通讯作者:
    Chen M
多层网络模型在水稻与癌症蛋白质互作网络中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    浙江大学学报(农业与生命科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    翁宇豪;陈铭
  • 通讯作者:
    陈铭
MTide: an integrated tool for the identification of miRNA-target interaction in plants
MTide:用于识别植物中 miRNA-靶标相互作用的集成工具
  • DOI:
    10.1093/bioinformatics/btu633
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Bioinformatics
  • 影响因子:
    5.8
  • 作者:
    Zhang Zhao;Jiang Li;Wang Jingjing;Gu Peizhen;Chen Ming
  • 通讯作者:
    Chen Ming
Exploring the mechanisms of genome-wide long-range interactions: interpreting chromosome organization
探索全基因组长程相互作用的机制:解释染色体组织
  • DOI:
    10.1093/bfgp/elv062
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Briefings in Functional Genomics
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Wang Jingjing;Meng Xianwen;Chen Hongjun;Yuan Chunhui;Li Xue;Zhou Yincong;Chen Ming
  • 通讯作者:
    Chen Ming

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其他文献

牛黄千金散中牛黄的质量控制方法研究
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  • 通讯作者:
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针刺时督脉线下深部组织中氧分压与温度的实验观察
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    许金森

其他文献

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陈铭的其他基金

基于bulk和单细胞转录组挖掘水稻lncRNA参与调控非生物胁迫响应机制的研究
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相似国自然基金

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  • 批准号:
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AI项目解读示例

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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