核酸适配体分子的精准筛选与优化

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21775068
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    65.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0404.化学与生物传感
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

In recent years, with the rapid development of the research on apatmers and the establishment of advanced screening techniques and screening platforms, significant progress has been achieved both on the speed and efficiency of aptamer screening process. Compared with antibodies, however, the practical application of aptamers still faces significant challenges. How aptamers keep its conformation in real sample systems is still a crucial question in coming years. Considering these difficulties, this project will focuse on four aspects: the design of the molecular libraries, the oriented screening of target molecules, the specificity study of aptamers and the optimization of screened aptamers. Firstly, the diversity of screening libraries is greatly enlarged through utilizing improved libraries including complementary libraries, coupling libraries, nanoprobes-assist libraries and so on; Secondly, aptamers that can recognize multi-sites are obtained according to the oriented screening techniques. The screened aptamers lay the solid foundation for the design of sandwich assays; Thirdly, the specificity study of aptamers explores the influence of complex system on aptamers, thus discovering the interferential molecules. Finally, the optimization of screened aptamers digs up the dominant factor in recognitive process, then provides more theoretical direction in the design of aptamers. The optimized aptamers ensure the improved performance of stability, specific recognition and precise recognition in real sample system. The developed advantages will significantly expand the application of aptamers in real sample system.
近年来,随着核酸适配体研究的迅速发展,特别是多种先进的适配体筛选技术与平台的建立,适配体筛选速度与效率都得到了长足的进步。然而,与抗体相比,适配体的实际应用仍面临着重要的挑战与考验。如何保证适配体在真实体系中的实际应用是目前适配体研究中面临的关键问题。本课题拟围绕适配体筛选中分子文库的设计、靶标分子的定向筛选、适配体特异性以及适配体候选序列优化等内容开展系统研究。通过互补型文库、偶联型文库与纳米探针文库等多种新型文库的建立改善文库的多样性;并基于定向筛选获得多位点识别的适配体,从而为建立适配体夹心式检测提供基础,考察复杂体系对适配体结构的影响,发现影响核酸适配体分子识别的主要因素,为核酸适配体的结构优化提供更多理论指导,实现核酸适配体分子结构在真实体系中的稳定性、适配体识别的特异性以及适配体识别位点的精确性等性能的提高,并有助于核酸适配体在真实体系中的应用与推广。

结项摘要

本课题围绕适配体筛选中分子文库的设计、靶标分子的定向筛选、适配体特异性以及适配体候选序列优化等内容开展了系统研究工作。首先,在研究中对筛选分子库进行了创新设计,研究设计了带有固定茎环结构的新型文库以提高文库序列结构的稳定性;研究设计了十面体纳米银探针用于封闭核酸文库序列尾端固定区域,减少对筛选的干扰。其次,对分子位点识别策略以及精准筛选进行了研究,通过结合蛋白筛选与细菌筛选实现对靶向细菌上特定蛋白酶适配体的精准筛选;通过对靶标的定向固定实现双适配体的精准筛选。另外,对于适配体特异性筛选策略进行了研究,包括利用高特异性界面实现高效筛选;以及通过优化负筛策略提高适配体特异性。最后,对于适配体结构优化新策略进行研究,利用计算机分子模拟技术研究了适配体结构域以及适配体-靶标相互作用,建立了数种适配体应用新方法,可对蛋白、细胞进行高特异性高选择性检测。

项目成果

期刊论文数量(23)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(11)
Magnetic nanoparticles and polydopamine amplified FP aptasensor for the highly sensitive detection of rHuEPO-α
磁性纳米粒子和聚多巴胺放大 FP 适体传感器用于高灵敏度检测 rHuEPO-α
  • DOI:
    10.1016/j.talanta.2018.05.061
  • 发表时间:
    2018-11-01
  • 期刊:
    TALANTA
  • 影响因子:
    6.1
  • 作者:
    Chen, Zhu;Li, Hui;Xu, Danke
  • 通讯作者:
    Xu, Danke
On-line multi-residue analysis of fluoroquinolones and amantadine based on an integrated microfluidic chip coupled to triple quadrupole mass spectrometry
基于集成微流控芯片与三重四极杆质谱联用的氟喹诺酮类药物和金刚烷胺在线多残留分析
  • DOI:
    10.1039/d0ay01641a
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Analytical Methods
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    Tang Minmin;Zhao Yaju;Chen Jing;Xu Danke
  • 通讯作者:
    Xu Danke
Sensitive and enzyme-free fluorescence polarization detection for miRNA-21 based on decahedral sliver nanoparticles and strand displacement reaction
基于十面体银纳米颗粒和链置换反应的 miRNA-21 灵敏无酶荧光偏振检测
  • DOI:
    10.1039/d0ra01950j
  • 发表时间:
    2020-04
  • 期刊:
    RSC Advances
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Qingyue Zhu;Hui Li;Danke Xu
  • 通讯作者:
    Danke Xu
Screening of Lomefloxacin Aptamers Based on Polydopamine Nanospheres
基于聚多巴胺纳米球的洛美沙星适配体的筛选
  • DOI:
    10.11895/j.issn.0253.3820.171319
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Chinese Journal of Analytical Chemistry
  • 影响因子:
    1.2
  • 作者:
    Liu Xiao Hui;Wang Ze Cheng;Zhang Xiao Bing;Xu Dan Ke
  • 通讯作者:
    Xu Dan Ke
Highly Integrated Microfluidic Chip Coupled to Mass Spectrometry for Online Analysis of Residual Quinolones in Milk
高度集成的微流控芯片与质谱联用在线分析牛奶中残留的喹诺酮类药物
  • DOI:
    10.1021/acs.analchem.9b01844
  • 发表时间:
    2019-11-05
  • 期刊:
    ANALYTICAL CHEMISTRY
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Zhao, Yaju;Tang, Minmin;Xu, Danke
  • 通讯作者:
    Xu, Danke

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其他文献

针对干扰素-r的新型核酸适配体的筛选及鉴定
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    杨先达
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    LIANG Zhan-chao,ZHONG Yan,LIU Jing,ZHANG Shou-guo,
单壁碳纳米角的氧化、修饰及分散性
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    高等学校化学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵倩;吴志珊;许丹科;钟文英
  • 通讯作者:
    钟文英
CdTe量子点标记雌二醇衍生物的研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Guang Pu Xue Yu Guang Pu Fen Xi/spectroscopy and Spectral Analysis
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    钟文英;张翠;许国峰;严明;许丹科;ZHONG Wen-ying1,ZHANG Cui1,XU Guo-feng1,YAN Ming2,
  • 通讯作者:
    ZHONG Wen-ying1,ZHANG Cui1,XU Guo-feng1,YAN Ming2,
基于抗体芯片的肝癌血清蛋白表达图谱分析和应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    军事医学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    许萌;王红叶;代佳宇;赵晓航;牟劲松;刘伟;孙薇;许丹科;于晓波
  • 通讯作者:
    于晓波

其他文献

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许丹科的其他基金

基于光镊操控的单分子水平检测微纳传感阵列研究
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  • 批准年份:
    2012
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电活性生物功能纳米探针及其在生物传感阵列检测方法中的研究
  • 批准号:
    20975050
  • 批准年份:
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相似国自然基金

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  • 批准号:
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相似海外基金

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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]
          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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