脂基化修饰分子-长链脂肪酰辅酶A的生物荧光探针构建和时空特异性检测技术

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    91853107
  • 项目类别:
    重大研究计划
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0701.生物体系分子探针
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Fatty acylation modifications are a broad class of post-translational modifications of proteins. Since the unique physical and chemical properties of lipids conferring specific structures and functions to target proteins, it is important significance to study the structure and function analysis of protein fatty acylation for multi-level cross signal transduction pathways. Researches have demonstrated that most of the sources of acylation modification are endogenously activated fatty acyl-CoA in mammals. However, the corresponding detection techniques for the important cofactors of acyl reaction such as fatty acyl-CoA are extremely scarce. Therefore, the key and focus of this project is to develop rapid, spatially specific, real-time, dynamic biosensor for fatty acyl-CoA detection. Meanwhile,this biosensor is applied to the monitoring of long-chain fatty acyl-CoA in various tumor cells and normal cells, and it is hoped that the nuances of the long-chain fatty acyl-CoA concentration can be identified, and it can be achieved high temporal and spatial resolution imaging of long chain fatty acyl-CoA in single cell and animals. The discovery of this new probe will also provide an innovative tool for studying the regulation mechanism of long-chain lipid-modified proteins in tumor.
脂基化修饰是一类广泛存在的蛋白翻译后修饰。由于脂质分子独特的物理化学性质赋予了蛋白质特殊的结构和功能,因此开展蛋白质翻译后脂基化修饰结构与功能分析对于细胞交叉调控信号转导通路等机制研究具有重要的意义。研究表明哺乳动物体内脂基化修饰的来源多数是内源性活化的脂肪酰辅酶A(Acyl-CoA)。但是目前针对脂肪酰CoA这类重要的调控脂基化反应的辅助因子,其相应的检测技术极度匮乏。因此本项目的研究关键和重心是针对长链脂肪酰CoA发展快速、空间特异性,实时动态的荧光蛋白探针技术。随后将该生物荧光探针应用于多种肿瘤细胞和正常细胞内长链脂肪酰CoA的监测,希望可以鉴定出长链脂肪酰CoA含量存在的细微差别,同时实现在单细胞和活体动物水平对长链脂肪酰CoA的高时空分辨检测和成像。该探针的发现也将为更好地研究肿瘤内的长链脂基化修饰蛋白的调控机制,提供重要的创新工具。

结项摘要

脂基化修饰是一类广泛存在的蛋白翻译后修饰,研究表明哺乳动物体内脂基化修饰的来源多数是内源性活化的长链脂肪酰辅酶A (long chain Acyl-CoA) 。尽管人们越来越意识到长链Acyl-CoA的生物学影响,但由于缺乏检测活细胞中长链Acyl-CoA的方法,我们对这些长链Acyl-CoA分子的亚细胞分布和调节功能的了解有限。申请人团队开发和表征了一种用于体内检测长链Acyl-CoA的遗传编码荧光探针LACSer。LACSer对于长链Acyl-CoA结合表现出优异的选择性和灵敏度(亚微摩尔)。而且,LACSer实现了细胞甚至亚细胞器(细胞质与线粒体)中长链Acyl-CoA的动态监测,确立了其用于实时研究细胞中精细尺度长链Acyl-CoA分布的实用性。我们验证了关于 ACSLs在细胞内合成长链Acyl-CoA的功能和ACBP在促进长链Acyl-CoA的线粒体输入中的功能。鉴于其出色的灵敏度、特异性和光稳定性,LACSer 可以清楚地支持具有高时空分辨率的长链Acyl-CoA研究。我们可以监测长链Acyl-CoA的细胞内合成/利用的能力可以描绘能量产生与长链Acyl-CoA之间的信号功能。LACSer的开发不仅有助于加深我们对脂质代谢的基本了解,还可以极大地扩展我们在代谢工程和药物开发甚至临床成像中的生物医学筛选应用的生物技术能力。更为重要的是,该传感器可对长链脂基化(棕榈酰,豆蔻酰等)这一广泛存在的蛋白质翻译后修饰进行定性和定量分析,从而为理解长链脂基化和去脂基化修饰酶的功能、动态监控长链脂基化和去脂基化的周期等复杂生物学机制提供了有效的检测工具。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A Ratiometric Fluorescent Biosensor Reveals Dynamic Regulation of Long-Chain Fatty Acyl-CoA Esters Metabolism
比例荧光生物传感器揭示长链脂肪酰基辅酶 A 酯代谢的动态调节
  • DOI:
    10.1002/anie.202101731
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Angewandte Chemie International Edition
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wang Weibo;Wei Qingpeng;Zhang Jiayuan;Zhang Meiqi;Wang Chuchen;Qu Renyu;Wang Yuan;Yang Guangfu;Wang Jing
  • 通讯作者:
    Wang Jing
基于大肠杆菌CAP蛋白的检测cAMP的新型荧光探针(英文)
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Journal of Chinese Pharmaceutical Sciences
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张嘉远;宋雨欣;王楚宸;王晶
  • 通讯作者:
    王晶

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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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