基于新型杂合金属亲和色谱介孔材料的磷酸化蛋白质组定量新方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81773693
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    55.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H3410.药物分析
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Label-free quantitative method is a future direction of quantitative phosphoproteomics which is worthy of study and owning potential application. The main problems of this method are poor reliability, how to simplify the sample processing, improve the enrichment efficiency and coverage of phosphorylated peptide, and enhance the sensitivity, accuracy and reproducibility of quantitative results, is still the key problem of label-free quantitative method used in phosphoproteomics. This project intends to design and synthesis a new type of hybrid metal affinity chromatography mesoporous material. Firstly, the large specific surface area of mesoporous structure was used to form a temporary "immobilized enzyme reactor", which can greatly improve the enzymatic efficiency. Secondly, the metal oxidation and metal ions binding on the surface can combine the advantages of different enrich mechanism of affinity chromatography which can greatly improve the enrich coverage, capacity and the sensitivity of the phosphorylated peptides. The material integrates the enzymatic hydrolysis and phosphorylated peptide enrich process, and finish the pre-treatment process in one step, which effectively avoid the loss of phosphorylated peptide during enrichment and solves the problem of poor reliability of label-free quantitative. This project plans to use the synthesized material in label-free quantitative method to establish an integrated sample processing to realize rapid and accurate quantitative analysis of phosphorylated proteome, and provide a novel quantitative analysis strategy for phosphorylated proteomics research.
非标记定量法是磷酸化蛋白质定量极具研究价值和应用潜力的发展方向,该方法目前存在的主要问题是可靠性差,如何简化样品处理流程,大幅提高磷酸化肽段的富集效率和覆盖面,并改善非标记定量的灵敏度、准确度和重复性,是磷酸化蛋白质组非标记定量研究有待解决的核心问题。申请人拟构建一种新型杂合金属亲和色谱介孔材料,介孔结构具有大的比表面积和临时“固定化酶反应器”作用,能大大提高酶解效率;且表面键合的金属氧化物和金属离子杂合了不同亲和色谱富集机理,提高了磷酸化肽段的富集面、富集容量和灵敏度。该材料整合了酶解和磷酸化肽段富集过程,可一步完成样品前处理过程,有效解决了由于磷酸化肽段富集过程样品损失造成非标记定量可靠性差的问题。申请人计划将该材料结合非标记定量法,建立“集成式”样品处理方法,从而实现磷酸化蛋白质组的快速准确定量分析,为磷酸化蛋白质组研究提出全新的定量分析策略。

结项摘要

蛋白质的可逆磷酸化是生物体内最重要的翻译后修饰之一,磷酸化蛋白组学的研究不仅是分子生物学等基础研究领域的热点,而且对阐明疾病发病机制、疾病生物标志物的寻找和新药研发具有重要的应用价值。非标记定量法在磷酸化蛋白组学研究中具有良好的前景,但目前该方法的主要缺陷在于磷酸化蛋白质酶解、富集等前处理步骤过多,从而影响结果的可靠性,限制了其应用。因此,我们将磷酸化肽段富集中常用的两种富集策略IMAC和MOAC相结合,构建了Fe3O4@mSiO2/TiO2-Ti4+,将IMAC和MOAC的富集位点Ti4+和TiO2键合在同一基质上,一次性实现这两种方法的串联,实现了多磷酸化肽段和单磷酸化肽段的同步富集;并合成和比较了不同孔径对于酶解速度的影响,探索了酶解和富集体系的转化条件;结合质谱,建立了“集成式”磷酸化蛋白质组非标记定量分析法,并对线性、准确度、精密度等方法学进行了考察,结果表明,该方法线性、准确度、精密度符合定量要求,可用于磷酸化蛋白质组定量分析,最终在同一体系里实现了蛋白酶解和磷酸化肽段富集,解决了非标记定量法用于磷酸化蛋白质组研究可靠性差的问题;并进一步研究了抗肿瘤药CPUD01对非小细胞肺癌的作用机制,通过对亚器官细胞核的给药前后差异磷酸蛋白质组研究,发现了α-烯醇化酶、二型拓扑异构酶、DHX9和谷氨酰脯氨酰tRNA合成酶这4个作用网络节点蛋白,不仅显示了我们所构建的Fe3O4@mSiO2/TiO2-Ti4+及基于此材料建立的“集成式”磷酸化蛋白质组非标记定量分析法在磷酸化蛋白质组研究中的应用潜力,也为抗肿瘤药CPUD01的开发和应用提供了依据。

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(3)
D-Amino Acids and D-Amino Acid-Containing Peptides: Potential Disease Biomarkers and Therapeutic Targets?
D-氨基酸和含 D-氨基酸的肽:潜在的疾病生物标志物和治疗靶点?
  • DOI:
    10.3390/biom11111716
  • 发表时间:
    2021-11-18
  • 期刊:
    Biomolecules
  • 影响因子:
    5.5
  • 作者:
    Abdulbagi M;Wang L;Siddig O;Di B;Li B
  • 通讯作者:
    Li B
Advances in Cryochemistry: Mechanisms, Reactions and Applications.
低温化学进展:机理、反应和应用
  • DOI:
    10.3390/molecules26030750
  • 发表时间:
    2021-02-01
  • 期刊:
    Molecules (Basel, Switzerland)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    An LY;Dai Z;Di B;Xu LL
  • 通讯作者:
    Xu LL
Apoptosis-inducing activity of synthetic hydrocarbon-stapled peptides in H358 cancer cells expressing KRAS(G12C).
合成碳氢钉合肽在表达 KRAS(G12C) 的 H358 癌细胞中诱导细胞凋亡的活性
  • DOI:
    10.1016/j.apsb.2021.06.013
  • 发表时间:
    2021-09
  • 期刊:
    Acta pharmaceutica Sinica. B
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Li C;Zhao N;An L;Dai Z;Chen X;Yang F;You Q;Di B;Hu C;Xu L
  • 通讯作者:
    Xu L
Synthesis, crystal structures and properties of five novel coordination polymers and application in removing heavy metals from water
五种新型配位聚合物的合成、晶体结构、性能及其去除水中重金属的应用
  • DOI:
    10.1016/j.ica.2020.119598
  • 发表时间:
    2020-07-01
  • 期刊:
    INORGANICA CHIMICA ACTA
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Li, Kan;Li, Jing-jing;Xu, Li-li
  • 通讯作者:
    Xu, Li-li
Discovery of a Dual Tubulin and Poly(ADP-Ribose) Polymerase-1 Inhibitor by Structure-Based Pharmacophore Modeling, Virtual Screening, Molecular Docking, and Biological Evaluation
通过基于结构的药效团建模、虚拟筛选、分子对接和生物学评价发现双重微管蛋白和聚 (ADP-核糖) 聚合酶 1 抑制剂
  • DOI:
    10.1021/acs.jmedchem.1c00932
  • 发表时间:
    2021-10-21
  • 期刊:
    JOURNAL OF MEDICINAL CHEMISTRY
  • 影响因子:
    7.3
  • 作者:
    Zheng, Lufeng;Ren, Ren;Niu, Miao-Miao
  • 通讯作者:
    Niu, Miao-Miao

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大黄素抗肿瘤活性及相关机制研究进展
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    狄斌
LC-MS/MS法分析注射用头孢唑林钠中的有关物质
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    狄斌
  • 通讯作者:
    狄斌
一种快速检测中药材中二氧化硫残留量的荧光探针的合成及其应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    陈金龙
合成大麻素结构特征分类及其命名问题分析
  • DOI:
    10.16467/j.1008-3650.2022.03.003
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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人干扰素ε的基因合成、原核表达及质谱表征
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨银河;狄斌;杨大松
  • 通讯作者:
    杨大松

其他文献

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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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