人体血浆中N-糖基作为代谢综合征潜在生物标志物的谱型分析

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81273170
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H3010.非传染病流行病学
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

N-glycans play an essential role in recognition determinants in molecule-cell and cell-cell interactions, which take important role in the mediation of cell metabolism. Glycosylation alternations were proved to be associated with diseases such as congenital disorders of glycosylation (CDG), a vary kinds of cancer and inflammation diseases etc. Therefore, N-glycome is becoming the frontier of research on disease-related biomarkers. To understand the characteristics of N-glycan structures and plasma concentrations in general Chinese population, we performed a baseline study of plasma N-glycome in Han Chinese individuals by the high-throughput N-glycans profiling methods for the first time. From the N-glycome level, we analyzed the relationship of the components of metabolic syndrome (MetS), e.g. blood pressure, glucose, blood fat and body mass parameters with the N-glycan structures and the levels of plasma N-glycans. In addition, we compared the N-glycan levels between normal group of MetS related factors and abnormal group to further understand the pathological mechanism of chronic diseases and identify the N-glycan biomarkers for early diagnosis.
N-糖基在分子-细胞,细胞-细胞的相互作用中起到重要的信号识别、介导作用,参与人体内细胞代谢调控过程。研究表明,人体血浆中N-糖基与先天性糖基化修饰障碍相关疾病、多种肿瘤、慢性炎症等疾病具有显著关联。N-糖基组学迅速地成为疾病生物标志物研究的前沿学科。为初步了解中国人群血浆N-糖基组的基本特征,本研究在前期工作基础上首次采用高通量的N-糖基检测方法,对中国汉族人群进行血浆N-糖基组学的基线研究。从糖基组学水平,研究代谢综合征相关因素,如血压、血糖、血脂以及体质指数等,与血浆中聚糖结构及含量的关系,分析代谢综合征相关因素异常人群与正常对照间血浆聚糖水平的差异,为深入理解慢性病的病理机制以及寻找早期诊断的糖基组学分子标志物提供理论依据。

结项摘要

在基金项目的支持下,本研究发现:1) 血浆N-糖基结构水平在不同人群间存在显著差异,与年龄及性别显著相关,同时血浆N-糖基结构含量(如BAMS、Monosialo、FUC-C)可以有效地反映人体代谢状态的变化,可以作为代谢综合征的潜在生物标志物。2) 血浆IgG N-糖基的半乳糖基化和岩藻糖基化与代谢综合征密切相关。代谢综合征患者血浆中IgG糖基化水平的异常表现可以作为其体内炎症反应的中间表型,从而有潜力作为心血管疾病和其他炎性疾病的高敏感预测指标。3) 通过对糖基结构与年龄的关联分析,阐明了多种IgG N-糖基化水平与年龄的相关模式,并建立了基于糖基结构的生物年龄预测模型。研究还发现由此模型得出的生物年龄预测值与多个应用于临床生物衰老及炎性疾病检测的指标(如空腹血糖、天冬氨酸转氨酶)密切相关。这些结果表明,IgG N-糖基化与生物年龄和实际年龄均密切相关,有较大潜力作为一种早期检测和筛查衰老及炎性性疾病的生物标记物。综上所述,课题组认为血浆N-糖基和IgG N-糖基与代谢综合征组分密切相关,可以作为代谢综合征的重要潜在生物标志物,同时也可能作为炎性或自身免疫相关疾病诊断、治疗和预后的分子标志物。.在项目支持下,共计发表SCI论文8篇,参加国际会议3次,培养博士研究生和硕士研究生各4名。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Profiling IgG N-glycans as potential biomarker of chronological and biological ages: A community-based study in a Han Chinese population.
分析 IgG N-聚糖作为实际年龄和生物年龄的潜在生物标志物 一项针对中国汉族人群的社区研究
  • DOI:
    10.1097/md.0000000000004112
  • 发表时间:
    2016-07
  • 期刊:
    Medicine
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    Yu X;Wang Y;Kristic J;Dong J;Chu X;Ge S;Wang H;Fang H;Gao Q;Liu D;Zhao Z;Peng H;Pucic Bakovic M;Wu L;Song M;Rudan I;Campbell H;Lauc G;Wang W
  • 通讯作者:
    Wang W
The Uyghur population and genetic susceptibility to type 2 diabetes: potential role for variants in CAPN10, APM1 and FUT6 genes.
维吾尔族人群和 2 型糖尿病的遗传易感性:CAPN10、APM1 和 FUT6 基因变异的潜在作用
  • DOI:
    10.1111/jcmm.12911
  • 发表时间:
    2016-11
  • 期刊:
    Journal of cellular and molecular medicine
  • 影响因子:
    5.3
  • 作者:
    Zhao F;Mamatyusupu D;Wang Y;Fang H;Wang H;Gao Q;Dong H;Ge S;Yu X;Zhang J;Wu L;Song M;Wang W
  • 通讯作者:
    Wang W
Association between IGF2BP2 Polymorphisms and Type 2 Diabetes Mellitus: A Case-Control Study and Meta-Analysis.
IGF2BP2 多态性与 2 型糖尿病之间的关联:病例对照研究和荟萃分析
  • DOI:
    10.3390/ijerph13060574
  • 发表时间:
    2016-06-09
  • 期刊:
    International journal of environmental research and public health
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Rao P;Wang H;Fang H;Gao Q;Zhang J;Song M;Zhou Y;Wang Y;Wang W
  • 通讯作者:
    Wang W
The Association Between Glycosylation of Immunoglobulin G and Hypertension: A Multiple Ethnic Cross-Sectional Study.
免疫球蛋白 G 糖基化与高血压之间的关联多种族横断面研究
  • DOI:
    10.1097/md.0000000000003379
  • 发表时间:
    2016-04
  • 期刊:
    Medicine
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    Wang Y;Klarić L;Yu X;Thaqi K;Dong J;Novokmet M;Wilson J;Polasek O;Liu Y;Krištić J;Ge S;Pučić-Baković M;Wu L;Zhou Y;Ugrina I;Song M;Zhang J;Guo X;Zeng Q;Rudan I;Campbell H;Aulchenko Y;Lauc G;Wang W
  • 通讯作者:
    Wang W
China suboptimal health cohort study: rationale, design and baseline characteristics.
中国次优健康队列研究:基本原理、设计和基线特征
  • DOI:
    10.1186/s12967-016-1046-y
  • 发表时间:
    2016-10-13
  • 期刊:
    Journal of translational medicine
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Wang Y;Ge S;Yan Y;Wang A;Zhao Z;Yu X;Qiu J;Alzain MA;Wang H;Fang H;Gao Q;Song M;Zhang J;Zhou Y;Wang W
  • 通讯作者:
    Wang W

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其他文献

IGF2BP2、CDKAL1基因多态性及基因-环境交互作用与2型糖尿病的关联研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    现代仪器与医疗
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    饶平;于鑫玮;盖思齐;王皓;房红红;王友信;王嵬
  • 通讯作者:
    王嵬
Thermodynamic re-modeling of the Co-Fe-Gd system
Co-Fe-Gd 体系的热力学重构
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    J. Rare Earths
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王嵬;郭翠萍;李长荣;杜振民
  • 通讯作者:
    杜振民
蛹虫草蔬菜鱼肉面条冻藏品质研究
  • DOI:
    10.13831/j.cnki.issn.1673-0569.2020.02.006
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    渤海大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张畅;李强;王嵬;仪淑敏;励建荣;李学鹏;徐永霞
  • 通讯作者:
    徐永霞
不同年龄段人群蛋白质N-糖基的结构谱型研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    首都医科大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘相佟;王友信;杨兴华;董晶;王嵬;郭秀花
  • 通讯作者:
    郭秀花
酵母双杂交技术筛选hCLP46的相互作用蛋白
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国生物工程杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王嵬;常乃柏;杜杰;张恬;刘利新;张文娟
  • 通讯作者:
    张文娟

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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