SLE相关lncRNA的筛选及其遗传变异与疾病易感性的分子流行病学研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81573222
  • 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:
    H3010.非传染病流行病学
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

Previous studies reveal that autoimmune related protein-coding genes play important roles in the pathogenesis of systemic lupus erythematosus (SLE), the non-coding RNAs always get less attention. Recently, a large number of studies suggest that a population of short non-coding RNAs, microRNAs, are involved in SLE onset, however, studies on the association of long non-coding RNAs (lncRNAs) with SLE are very limited. In this project, we will conduct a molecular epidemiology study on the correlation between lncRNAs and SLE through multi-stage case-control study design, detect and compare the lncRNAs expression levels of SLE patients and normal controls by lncRNAs array, replicate the results of lncRNAs array by an independent study cohort, establish the lncRNAs expression profile of SLE and its subtypes with demographic and clinical data; determine the candidate lncRNAs, explore their diagnostic value for SLE; detect the single nucleotide polymorphisms (SNPs) of candidate lncRNAs and their target genes, explore their correlation with genetic susceptibility to SLE. This project will contribute to identify biologic makers for classification and auxiliary diagnosis of SLE, screen the high risk population of SLE, and provide new clues for elucidating the pathogenesis of SLE.
过去认为自身免疫相关的蛋白编码基因在系统性红斑狼疮(SLE)的发病中起重要作用,较少关注非编码RNA。近期大量研究表明短链非编码RNA中的microRNAs参与了SLE的发病,然而关于长链非编码RNA(lncRNAs)与SLE的研究非常有限。课题组拟从分子流行病学层面开展lncRNAs与SLE发病相关性的研究,采用多阶段病例对照设计,利用lncRNAs芯片,检测比较SLE患者与正常对照血浆lncRNAs表达谱,并进行独立验证,结合人口统计学资料和临床资料,建立SLE及其不同临床亚型的血浆lncRNAs表达谱;根据芯片检测结果确定候选lncRNAs,探讨候选lncRNAs对SLE的诊断价值;对候选lncRNAs及其靶基因进行多态性检测,探讨其与SLE遗传易感性的关联。本项目的完成将有助于确定SLE疾病分型和辅助诊断的生物学标记,筛选SLE高危人群,为进一步揭示SLE的发病机制提供新的线索。

结项摘要

本项目从分子流行病学层面开展lncRNAs与SLE发病相关性的研究,采用多阶段病例对照设计,利用lncRNAs芯片,检测比较了SLE患者与正常对照血浆lncRNAs表达谱,并进行独立验证,结合人口统计学资料和临床资料,建立了SLE及其不同临床亚型的血浆lncRNAs表达谱;根据芯片检测结果确定了候选lncRNAs,探讨了候选lncRNAs对SLE的诊断价值;发现血浆linc0597、GAS5、lnc0640、lnc5150和lnc7074联合有望作为SLE潜在的生物标志物;lnc3643、lnc5150和lnc7514联合有望作为鉴别LN和SLE非肾炎潜在的生物标志物;GAS5、lnc0640和lnc5150可能通过MAPK通路参与SLE的发病过程;GAS5、lnc0640、lnc3643、lnc6655和lnc7074可能作为ceRNA,影响靶向miRNAs对其预测靶基因的调控。对候选lncRNAs及其靶基因进行多态性检测,探讨了其与SLE遗传易感性的关联,结果提示Linc0597在表达水平及其与基因多态性的关联性,与疾病活动度的相关性等多个方面表明其可能在SLE的致病过程中起着重要的作用。此外,与健康对照相比,SLE患者PBMCs中lnc0640过表达,而lnc5150水平有所降低,进一步分析发现,SLE合并肾炎病例中lnc3643表达水平低于不伴肾炎病例组,且lnc3643与SLEDAI呈负相关。基因分型结果显示,6个SNPs位点与SLE易感性无关联,但在SLE组中进一步分析发现,lnc5150 rs141561256和lnc0640 rs13039216可能与SLE某些临床症状的发生与否有关联性。本项目研究结果有助于确定SLE疾病分型和辅助诊断的生物学标记,筛选SLE高危人群,为进一步揭示SLE的发病机制提供新的线索。

项目成果

期刊论文数量(20)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Plasma melatonin levels do not differ in SLE patients
SLE 患者的血浆褪黑激素水平没有差异
  • DOI:
    10.1007/s00393-016-0121-3
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Z RHEUMATOL
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wang Peng;Li Hong-Miao;Zou Yan-Feng;Tao Jin-Hui;Pan Hai-Feng
  • 通讯作者:
    Pan Hai-Feng
Semaphorin-3A, semaphorin-7A gene single nucleotide polymorphisms, and systemic lupus erythematosus susceptibility
Semaphorin-3A、semaphorin-7A基因单核苷酸多态性与系统性红斑狼疮易感性
  • DOI:
    10.1080/08916934.2019.1642333
  • 发表时间:
    2019-07-23
  • 期刊:
    AUTOIMMUNITY
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    Liu, Li-Na;Wang, Peng;Pan, Hai-Feng
  • 通讯作者:
    Pan, Hai-Feng
Association of long noncoding RNAs expression levels and their gene polymorphisms with systemic lupus erythematosus.
长链非编码RNA表达水平及其基因多态性与系统性红斑狼疮的关联
  • DOI:
    10.1038/s41598-017-15156-4
  • 发表时间:
    2017-11-09
  • 期刊:
    Scientific reports
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Li J;Wu GC;Zhang TP;Yang XK;Chen SS;Li LJ;Xu SZ;Lv TT;Leng RX;Pan HF;Ye DQ
  • 通讯作者:
    Ye DQ
Association of Melatonin Pathway Gene's Single-Nucleotide Polymorphisms with Systemic Lupus Erythematosus in a Chinese Population
褪黑素通路基因单核苷酸多态性与中国人群系统性红斑狼疮的相关性
  • DOI:
    10.1155/2019/2397698
  • 发表时间:
    2019-11
  • 期刊:
    Journal of Immunology Research
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Wang Peng;Liu Lei;Zhao Li-Fang;Zhao Chan-Na;Mao Yan-Mei;Dan Yi-Lin;Wu Qian;Li Xiao-Mei;Wang De-Guang;Pan Hai-Feng
  • 通讯作者:
    Pan Hai-Feng
Association of single nucleotide polymorphisms in resistin gene with rheumatoid arthritis in a Chinese population
中国人群抵抗素基因单核苷酸多态性与类风湿关节炎的相关性
  • DOI:
    10.1002/jcla.22595
  • 发表时间:
    2018-07
  • 期刊:
    Journal of Clinical Laboratory Analysis
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Hong Miao Li;Tian Ping Zhang;Xiao Mei Li;Hai Feng Pan;Dong Chun Ma
  • 通讯作者:
    Dong Chun Ma

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其他文献

激光二极管抽运的Yb: GSO飞秒激
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李文雪;潘海峰;郝强;丁良恩
  • 通讯作者:
    丁良恩
基于双模式探测器的大动态范围激光测距
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    光学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    冯百成;李召辉;师亚帆;颜佩琴;杜秉乘;杜艳伟;潭天乐;潘海峰;吴光
  • 通讯作者:
    吴光
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    10.3760/cma.j.issn.1007-7480.2019.02.004
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中华风湿病学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李苏苏;徐建华;刘爽;蔡静;刘盛秀;黄海良;钱龙;王春淮;潘海峰;潘发明;苏虹;邹延峰
  • 通讯作者:
    邹延峰
介质壁加速器用固态脉冲形成线设计与实验
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    --
  • 发表时间:
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    --
  • 作者:
    夏连胜;张篁;潘海峰;吕璐;张文斌;朱隽;石金水;章林文;邓建军
  • 通讯作者:
    邓建军
基于淬灭荧光素的一种TCSPC仪器响应函数测量方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    光谱学与光谱分析
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    梁荣荣;陶占东;刘梦薇;潘海峰;张三军;徐建华
  • 通讯作者:
    徐建华

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潘海峰的其他基金

CD4+T细胞来源的外泌体miRNA与系统性红斑狼疮发病的关联及机制研究
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E26转录因子与系统性红斑狼疮发病的相关性研究
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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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