中国人群乙型肝炎病毒基因组突变诱发原发性肝癌的机制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31871322
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    59.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C0609.生物大数据解析
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

80% of our country's primary liver cancer patients with hepatitis B virus (HBV) infection. It has been found that HBV mutation is highly associated with the occurrence of liver cancer, but its carcinogenic mechanism remains unclear. Our previous research and preliminary work analyzed tens of thousands of public data on HBV virus mutations and our sequencing data for thousands of HBV virus genomes, identified characteristic hot-spot mutations in HBV viruses from chronic infection to liver cancer, and found the carcinogenic mechanism of HBV virus has the specificity of Chinese population. This project intends to use genomics and molecular docking and molecular dynamics bioinformatics methods to systematically sort out the hotspot mutations that cause HBV-induced liver cancer in Chinese populations, and to clarify the carcinogenic mechanism from the point of view of co-evolution of HBV mutations and host genomes and immune escape from HBV mutations. Experimental methods to verify key mutations. We shall to build up a public database to present the result of our research and bioinformatics tools for use by researchers. The project will provide new clues for the prevention, early diagnosis and treatment target selection of HBV-related liver cancer.
我国80%的原发性肝癌病人伴有乙肝病毒(HBV)感染。已有研究发现HBV病毒突变与肝癌发生高度相关,然而其致癌机制仍不明确。我们之前的研究与前期工作分析了上万例HBV病毒基因组突变序列的公共数据和数千例HBV病毒基因组的自身测序数据,确定了HBV病毒从慢性感染到肝癌发生的特征性热点突变,并且发现HBV病毒致癌机制具有中国人群的特异性。本项目拟采用基因组学,分子对接和分子动力学模拟等生物信息学方法系统地梳理中国人群HBV病毒导致肝癌发生的热点突变,着重从HBV病毒突变与宿主基因组共进化机制和HBV病毒突变导致免疫逃逸机制两个方面,来阐明其致癌机制,并使用实验手段验证关键突变。本项目拟构建公共数据库,将研究发现及建立的生物信息学工具与研究者共享。我们的研究将为HBV病毒相关肝癌的预防、早期诊断和治疗靶点选择,提供新的线索。

结项摘要

本项目通过生物信息学方法,获得了欧美人群和中国人群易感的乙型肝炎病毒(HBV)与肝癌发生相关的候选热点突变。进一步明确了这些热点突变的性质及突变前后抗原表位与人类白细胞抗原(HLA)分子之间的结合亲和力的影响,预测分析的数据与肽竞争性结合实验结果表现出良好的相关性,阐明了候选HBV突变导致免疫逃逸的机制,为进一步快速分析研究肝癌多肽疫苗奠定了基础。此外,本项目围绕HLA I类分子和HBV病毒收集和构建了不同维度的数据,开发了一个全面的HLA和HBV病毒的工具包和数据库,供研究者从结构层面阐释与HBV病毒与HLA疾病的致病机制,促进了干细胞治疗、器官移植和肿瘤新抗原领域的发展。本项目为深入分析HBV在中国人群中导致原发性肝癌的机制研究提供了新的线索和生物信息学工具及数据库。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(4)
Computer-Based Immunoinformatic Analysis to Predict Candidate T-Cell Epitopes for SARS-CoV-2 Vaccine Design.
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    FRONTIERS IN IMMUNOLOGY
  • 影响因子:
    7.3
  • 作者:
    Mei, Xueyin;Gu, Pan;Shen, Chuanlai;Lin, Xue;Li, Jian
  • 通讯作者:
    Li, Jian
Exploring the Change of Host and Microorganism in Chronic Obstructive Pulmonary Disease Patients Based on Metagenomic and Metatranscriptomic Sequencing.
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  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Frontiers in microbiology
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Yang J;Zhang Q;Zhang J;Ouyang Y;Sun Z;Liu X;Qaio F;Xu LQ;Niu Y;Li J
  • 通讯作者:
    Li J
丹麦终身学习资格框架的深入探讨
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    林雪;李健
  • 通讯作者:
    李健
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  • DOI:
    10.3389/fmicb.2022.1085079
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    FRONTIERS IN MICROBIOLOGY
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Xu, Li-Qun;Yang, Jing;Liang, Weicheng;Chen, Jiang;Sun, Zepeng;Zhang, Qiang;Liu, Xinlong;Qiao, Feng;Li, Jian
  • 通讯作者:
    Li, Jian
Screening and Identification of HBV Epitopes Restricted by Multiple Prevalent HLA-A Allotypes.
多种流行 HLA-A 同种异型限制的 HBV 表位的筛选和鉴定
  • DOI:
    10.3389/fimmu.2022.847105
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    FRONTIERS IN IMMUNOLOGY
  • 影响因子:
    7.3
  • 作者:
    Ding, Yan;Zhou, Zining;Li, Xingyu;Zhao, Chen;Jin, Xiaoxiao;Liu, Xiaotao;Wu, Yandan;Mei, Xueyin;Li, Jian;Qiu, Jie;Shen, Chuanlai
  • 通讯作者:
    Shen, Chuanlai

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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

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          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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