定量分析癌症基因组DNA甲基化模式复杂性及微进化特征

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61402139
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    26.0万
  • 负责人：
    王芳
  • 依托单位：
    哈尔滨医科大学
  • 学科分类：
    F0213.生物信息计算与数字健康
  • 结题年份：
    2017
  • 批准年份：
    2014
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

DNA methylation palys an important role in regulation of gene expression and involves in cell differentiation and tumorgenesis. Although abnormal DNA methylation regions were closely related with the development of cancer, they were weakly correlated with gene expressions in cancer genome. Uniform, binomal and random methylation patterns of cytosines in cell population represnt different epigenetic mechanism but result in identical methylation level in different region, that may cause the different correlation with gene expression. We developed quantitative algorithm of DNA methylation complex pattern from cell scale based on next generation single base and high-throughput sequencing data, and indenty the abnormal pattern of DNA methylation associated with cancer through integration of hot spot extensive and statistical test. Cell microevolution model was proposed to analyze the dynamic variation process in cell differentiation and tumorgenesis, and identify the genes whose complex pattern of DNA methylation was phenoty specific selcetive. Finally, systermatic analytical platform and tools of DNA methylation complex pattern was develoed to help biologist understand the dynamic formation of DNA methylation pattern as well as the regulation mechanism involving complex phenotype.
DNA甲基化对基因表达具有重要的调控作用，参与细胞分化和肿瘤生成。DNA甲基化区域的异常与癌症的发生发展密切相关，但是在癌症基因组中DNA甲基化水平与基因表达显示弱的相关性。胞嘧啶位点在细胞群体中会形成一致、双峰或随机的甲基化模式，尽管在不同区域中显示相同的甲基化水平，但是却代表不同的表观遗传机制，可能导致其与基因表达之间相关性的差异。本课题基于下一代单碱基高通量测序数据从细胞水平开发定量DNA甲基化复杂模式的生物信息学算法，整合热点延伸和统计检验筛选癌症相关的DNA甲基化异常模式；构建DNA甲基化复杂模式的细胞微进化模型，分析其在细胞发育分化或癌症生成过程中的动态变异过程，并识别DNA甲基化复杂模式发生表型特异选择的基因。最后，构建系统的DNA甲基化复杂模式分析工具和平台，帮助生物学家理解DNA甲基化复杂模式的动态形成及其参与复杂表型的表观遗传调控机制。

结项摘要

DNA甲基化作为表观遗传修饰之一，对基因表达具有重要的调控作用，参与细胞、组织、复杂表型甚至癌症的形成。因此，DNA甲基化参与基因表达的调控机制及其在肿瘤等疾病发生发展过程中的作用一直是表观遗传学研究的重要及热点内容之一。. 本项目基于当前可用的多细胞系、组织和物种的高通量单碱基精度的重亚硫酸盐测序数据，对DNA甲基化在癌症中的复杂模式进行定量并挖掘与癌症预后相关的甲基化模式，为癌症的诊断和治疗提供新的思路。首先，本研究构建疾病相关的DNA甲基化数据库和超级增强子数据库，为DNA甲基化在癌症中调控机制的研究提供丰富的资源。其次，本课题开发的一致甲基化区域识别算法CellMethy通过模拟数据评估显示了高度的准确性，而且一致甲基化模式是癌症基因组的典型特征具有高度的特异性，暗示这个显示一致甲基化模式的区域可能参与癌症表型形成的潜在功能。最后，本课题整合包括甲基化组和转录组数据在内的多组学数据，开发不同模型识别包括年龄、不同细胞组织类型、癌症表型和预后相关的DNA甲基化标记。本研究所识别的DNA甲基化标记体现了组织尤其是癌症特异性，显示对乳腺癌患者预后的显著区分能力，即使是相同分子亚型患者的生存时间在高低风险组之间存在显著差异。. 本课题从新的视角为癌症生成的表观遗传复杂调控机制研究提供分析工具和策略，有助于准确理解DNA甲基化的调控作用，解释癌症中DNA甲基化的关键作用。.

项目成果

期刊论文数量（12）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
The identification of specific methylation patterns across different cancers.
识别不同癌症的特定甲基化模式
  • DOI：
    10.1371/journal.pone.0120361
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    PloS one
  • 影响因子：
    3.7
  • 作者：
    Zhang C;Zhao H;Li J;Liu H;Wang F;Wei Y;Su J;Zhang D;Liu T;Zhang Y
  • 通讯作者：
    Zhang Y
Rapid Evolution of DNA Methylation in Primates Tend to Occur in Conserved Sequences
灵长类动物 DNA 甲基化的快速进化往往发生在保守序列中
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    Cancer Genetics and Epigenetics
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Wang Fang;Yang Hui;Zhang Min;Zhang Shaojun
  • 通讯作者：
    Zhang Shaojun
Systematic identification and annotation of human methylation marks based on bisulfite sequencing methylomes reveals distinct roles of cell type-specific hypomethylation in the regulation of cell identity genes.
基于亚硫酸氢盐测序甲基化组的人类甲基化标记的系统识别和注释揭示了细胞类型特异性低甲基化在细胞身份基因调节中的独特作用
  • DOI：
    10.1093/nar/gkv1332
  • 发表时间：
    2016-01-08
  • 期刊：
    Nucleic acids research
  • 影响因子：
    14.9
  • 作者：
    Liu H;Liu X;Zhang S;Lv J;Li S;Shang S;Jia S;Wei Y;Wang F;Su J;Wu Q;Zhang Y
  • 通讯作者：
    Zhang Y
The identification of age-associated cancer markers by an integrative analysis of dynamic DNA methylation changes.
通过动态 DNA 甲基化变化的综合分析来鉴定与年龄相关的癌症标志物
  • DOI：
    10.1038/srep22722
  • 发表时间：
    2016-03-07
  • 期刊：
    Scientific reports
  • 影响因子：
    4.6
  • 作者：
    Wang Y;Zhang J;Xiao X;Liu H;Wang F;Li S;Wen Y;Wei Y;Su J;Zhang Y;Zhang Y
  • 通讯作者：
    Zhang Y
CellMethy: Identification of a focal concordantly methylated pattern of CpGs revealed wide differences between normal and cancer tissues.
CellMethy：对 CpG 焦点一致甲基化模式的鉴定揭示了正常组织和癌症组织之间的巨大差异。
  • DOI：
    10.1038/srep18037
  • 发表时间：
    2015-12-10
  • 期刊：
    Scientific reports
  • 影响因子：
    4.6
  • 作者：
    Wang F;Zhang S;Liu H;Wei Y;Wang Y;Han X;Su J;Zhang D;Xie B;Zhang Y
  • 通讯作者：
    Zhang Y

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其他文献

GISと言語類型論 - 世界言語地図に基づく言語研究
GIS 和语言类型学 - 基于世界语言地图的语言研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2006
  • 期刊：
    一般言語学論叢 9
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    石海青(石井望の筆名);王芳;山本秀樹;乾秀行;山本秀樹;山本 秀樹
  • 通讯作者：
    山本 秀樹
書評・紹介:Martin Haspelmath, Matthew S. Dryer, David Gil and Bernard Comrie (eds.), The World Atlas of Language Structures.
书评/简介：Martin Haspelmath、Matthew S. Dryer、David Gil 和 Bernard Comrie（编辑），《世界语言结构地图集》。
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2006
  • 期刊：
    言語研究 130
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    石海青(石井望の筆名);王芳;山本秀樹;乾秀行;山本秀樹;山本 秀樹;山本 秀樹
  • 通讯作者：
    山本 秀樹
基于激波管校准的冲击波压力传感器动态特性研究
  • DOI：
    10.14177/j.cnki.32-1397n.2017.41.03.009
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    南京理工大学学报
  • 影响因子：
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  • 作者：
    杨凡;孔德仁;姜波;孔霖;王芳
  • 通讯作者：
    王芳
全球热浪人口暴露度预估--基于热应力指数
  • DOI：
    10.12006/j.issn.1673-1719.2019.253
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    气候变化研究进展
  • 影响因子：
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  • 作者：
    陈曦;李宁;张正涛;刘佳伟;王芳
  • 通讯作者：
    王芳
弱垂直风切变下台前飑线不同发展阶段的热、动力特征分析
  • DOI：
    10.13878/j.cnki.dqkxxb.20160602001
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    大气科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈耀登;王芳;章丽娜;高梦竹;牛泽毅
  • 通讯作者：
    牛泽毅

其他文献

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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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