在癌细胞和干细胞发育过程中基因双向转录动态变化的生物信息学研究和预测

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    31071113
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    30.0万
  • 负责人：
    田卫东
  • 依托单位：
    复旦大学
  • 学科分类：
    C0607.基因组学
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

传统生物学认为， 在真核生物转录调控中，只有启动子下游的基因在转录起始后会发生转录。最近，人们发现在人、小鼠和酵母基因组中也普遍存在启动子上游的转录，转录产物为一种短寿命的小片段RNA。而且，基因的双向转录在不同的细胞系中可以发生动态变化: 从一个细胞系到另一个细胞系，一个基因既可以从单向转录变成双向转录，也可以反过来，或者保持不变。基因双向转录的发现改写了传统的教科书理论，也给我们带来了很多重要的生物学问题，比如真核生物为什么需要双向转录？双向转录如何参与基因的转录调控？其动态变化是否和细胞发育分化过程有关？为探讨这些问题，本课题计划把研究焦点集中在把癌症和正常细胞相比和把不同阶段干细胞系相比时，基因双向转录的动态变化，从基因组、表观遗传组及转录组学等数据来挖掘基因双向转录动态变化的内在规律，然后在此基础上建立计算模型预测基因在细胞发育过程中的转录动态变化，并对这些候选基因进行深入分析。

结项摘要

基因的双向转录是真核生物基因转录的一个普遍现象。目前，已开发了多种测定基因双向转录的实验技术，如ASSAGE，GRO-Seq, strand-specific RNA-Seq, deepCAGE等。但通过下载相关的实验数据并进行比较分析，我们发现由于实验技术的灵敏度问题，不同的实验技术所获得基因的双向转录数据的一致性较差，这导致针对双向转录的机制很难获得一致性的结论。此外，基因的双向转录不仅发生在启动子区域，在基因内部也发现反义链上转录的转录本，这也给分析双向转录带来一定困难。对反义链转录本的分析，我们发现反义链转录可导致基因的表达有显著上升。我们针对基因启动子区域的双向转录也进行了进化分析，发现在物种间双向转录较保守的基因其表达水平显著偏高，表明双向转录在进化上有一定的选择性。除双向转录外，我们研究了基因转录的选择性剪接与表观遗传调控的关系，发现表观遗传调控在选择性剪接可能发挥了重要作用。此外，我们还开发了一 系列针对原始测序数据及基因表达数据进行分析的生物信息学工具，对于进一步深入研究基因的双向转录有重要意义。

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）
Epigenetic features are significantly associated with alternative splicing.
表观遗传特征与选择性剪接显着相关
  • DOI：
    10.1186/1471-2164-13-123
  • 发表时间：
    2012-03-29
  • 期刊：
    BMC genomics
  • 影响因子：
    4.4
  • 作者：
    Zhou Y;Lu Y;Tian W
  • 通讯作者：
    Tian W
A large-scale evaluation of computational protein function prediction.
计算蛋白质功能预测的大规模评估
  • DOI：
    10.1038/nmeth.2340
  • 发表时间：
    2013-03
  • 期刊：
    NATURE METHODS
  • 影响因子：
    48
  • 作者：
    Radivojac, Predrag;Clark, Wyatt T.;Oron, Tal Ronnen;Schnoes, Alexandra M.;Wittkop, Tobias;Sokolov, Artem;Graim, Kiley;Funk, Christopher;Verspoor, Karin;Ben-Hur, Asa;Pandey, Gaurav;Yunes, Jeffrey M.;Talwalkar, Ameet S.;Repo, Susanna;Souza, Michael L.;Piovesan, Damiano;Casadio, Rita;Wang, Zheng;Cheng, Jianlin;Fang, Hai;Goughl, Julian;Koskinen, Patrik;Toronen, Petri;Nokso-Koivisto, Jussi;Holm, Liisa;Cozzetto, Domenico;Buchan, Daniel W. A.;Bryson, Kevin;Jones, David T.;Limaye, Bhakti;Inamdar, Harshal;Datta, Avik;Manjari, Sunitha K.;Joshi, Rajendra;Chitale, Meghana;Kihara, Daisuke;Lisewski, Andreas M.;Erdin, Serkan;Venner, Eric;Lichtarge, Olivier;Rentzsch, Robert;Yang, Haixuan;Romero, Alfonso E.;Bhat, Prajwal;Paccanaro, Alberto;Hamp, Tobias;Kassner, Rebecca;Seemayer, Stefan;Vicedo, Esmeralda;Schaefer, Christian;Achten, Dominik;Auer, Florian;Boehm, Ariane;Braun, Tatjana;Hecht, Maximilian;Heron, Mark;Hoenigschmid, Peter;Hopf, Thomas A.;Kaufmann, Stefanie;Kiening, Michael;Krompass, Denis;Landerer, Cedric;Mahlich, Yannick;Roos, Manfred;Bjorne, Jari;Salakoski, Tapio;Wong, Andrew;Shatkay, Hagit;Gatzmann, Fanny;Sommer, Ingolf;Wass, Mark N.;Sternberg, Michael J. E.;Skunca, Nives;Supek, Fran;Bosnjak, Matko;Panov, Pance;Dzeroski, Saso;Smuc, Tomislav;Kourmpetis, Yiannis A. I.;van Dijk, Aalt D. J.;ter Braak, Cajo J. F.;Zhou, Yuanpeng;Gong, Qingtian;Dong, Xinran;Tian, Weidong;Falda, Marco;Fontana, Paolo;Lavezzo, Enrico;Di Camillo, Barbara;Toppo, Stefano;Lan, Liang;Djuric, Nemanja;Guo, Yuhong;Vucetic, Slobodan;Bairoch, Amos;Linial, Michal;Babbitt, Patricia C.;Brenner, Steven E.;Orengo, Christine;Rost, Burkhard;Mooney, Sean D.;Friedberg, Iddo
  • 通讯作者：
    Friedberg, Iddo
Functional-network-based gene set analysis using gene-ontology.
使用基因本体进行基于功能网络的基因集分析
  • DOI：
    10.1371/journal.pone.0055635
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    PloS one
  • 影响因子：
    3.7
  • 作者：
    Chang B;Kustra R;Tian W
  • 通讯作者：
    Tian W
Integration of Cancer Gene Co-expression Network and Metabolic Network To Uncover Potential Cancer Drug Targets
整合癌症基因共表达网络和代谢网络，发现潜在的癌症药物靶点。
  • DOI：
    10.1021/pr400162t
  • 发表时间：
    2013-06-01
  • 期刊：
    JOURNAL OF PROTEOME RESEARCH
  • 影响因子：
    4.4
  • 作者：
    Chen, Jingqi;Ma, Ming;Tian, Weidong
  • 通讯作者：
    Tian, Weidong
Combining Hi-C data with phylogenetic correlation to predict the target genes of distal regulatory elements in human genome.
结合Hi-C数据与系统发育相关性预测人类基因组远端调控元件的靶基因
  • DOI：
    10.1093/nar/gkt785
  • 发表时间：
    2013-12
  • 期刊：
    Nucleic acids research
  • 影响因子：
    14.9
  • 作者：
    Lu Y;Zhou Y;Tian W
  • 通讯作者：
    Tian W

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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]
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          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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