发展化学蛋白质组学平台用于筛选天然产物的靶蛋白

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21705136
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0403.谱学方法与理论
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Natural products are well-recognized as a gold mine in drug discovery. Identification of protein target(s) of natural products is an essential step as well as a bottle neck in drug discovery process. Traditional methods to identify protein target(s) and characterize the natural produt-protein target interactions requires either extensive chemical derivatization of the parent compounds or over-expression of exogenous recombinant proteins, which usually damages probe activity, permeability or protein conformation. Therefore, it remains a challenging task to identify protein targets under physiological condition in high throughput. To solve these problems, the proposed project aims to develop a novel chemical proteomics technology and enable profiling of protein targets of natural products in live cells without having to modify parent compounds extensively. Furthermore, the affinity between natural products and protein targets will be measured using quantitative mass spectrometry analysis. Core techniques include: (1) design of chemical probes that are mass spectrometry-compatible, bioactive and cell-permeable (2) Tailor-made target-profiling strategies for a single natural product and an array of natural products (3) Standardized protocols of quantitative proteomics for protein abundance measurement (4) Methods for measuring affinity between natural products and protein targets. We propose to build an integral technology platform for protein target screening which will greatly facilitate elucidation of mode of action (MoA) of natural products as well as drug discovery.
天然产物被公认为是新药研发的珍贵宝藏。在新药研发的过程中,筛选靶蛋白是一个重要环节,也是最具挑战性的瓶颈。传统方法筛选靶蛋白和研究天然产物-靶蛋白相互作用需要对天然产物通过化学合成添加位阻较大的亲和标签,或者需要外源表达多个重组蛋白,存在着丧失母分子活性,不能模拟活体环境,以及难以进行高通量筛选等问题。针对上述困难,本项目拟发展一种基于高分辨质谱的技术平台,实现在活体内,不过度修饰天然产物的前提下,高通量筛选多个天然产物的靶蛋白(群)并进一步量化天然产物-靶蛋白的亲和度。其核心技术包括:(1)设计与质谱鉴定兼容的活性、透膜的化学探针;(2)分别针对单个或多个天然产物设计的个性化策略;(3)比较靶蛋白丰度的定量蛋白质组学标准化流程;(4)测定靶蛋白-天然产物亲和度的定量分析法。通过本项目实施,有望建立靶蛋白筛选的集成化学蛋白质组学平台,为解析天然产物药理毒理和新药研发提供有力的技术支撑。

结项摘要

传统方法研究小分子的靶蛋白需要对小分子化合物添加亲和标签来获得化学探针。这一流程存在多个困难,例如化学合成复杂耗时、标签的位阻较大容易使探针丧失活性,不能模拟活体环境,以及难以进行高通量筛选。针对上述难点,本项目发展了一种基于高分辨质谱的技术平台实现高通量筛选多个小分子的靶蛋白。研究主要内容包括:(1)设计与质谱鉴定兼容的活性、透膜的化学探针;(2)优化富集靶蛋白的定量蛋白质组学流程;(3)确定与小分子直接结合的靶蛋白并研究其相互作用的生物学意义。研究发现,使用互补的探针IAA和EBX组合,能够广泛标记多个含有活性半胱氨酸的靶蛋白。我们进一步优化了基于“点击化学”的富集靶蛋白的流程,提高鉴定小分子靶蛋白的效率。最后,我们应用最优方法,筛选了多个小分子化合物的蛋白靶点,包括雷公藤红素、醉茄素A等多个天然产物。我们进一步将该方法拓展用于研究环境污染物全氟辛酸,鉴定其作用靶点并解释了它的毒理机制。对于新发现的小分子-靶蛋白相互作用,我们开展了一系列的验证实验,证实新发现的可靠性。本研究不仅针对多个小分子发现了新的靶蛋白从而解释了其作用机制,也提供了一种行之有效的化学蛋白质组学方法,将来可用于高通量研究作用于半胱氨酸的活性小分子。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Integrative Chemical Proteomics-Metabolomics Approach Reveals Acaca/Acacb as Direct Molecular Targets of PFOA
综合化学蛋白质组学-代谢组学方法揭示 Acaca/Acacb 是 PFOA 的直接分子靶标
  • DOI:
    10.1021/acs.analchem.8b02995
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Analytical Chemistry
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Shao X;Ji F;Wang Y;Zhu L;Zhang Z;Du X;Chung A. C. K;Hong Y;Zhao Q;Cai Z.
  • 通讯作者:
    Cai Z.

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其他文献

水中硫代钨酸盐的形成及其形态转化
  • DOI:
    10.19674/j.cnki.issn1000-6923.2018.0372
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    中国环境科学
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  • 作者:
    赵倩;郭清海;罗黎
  • 通讯作者:
    罗黎
聚偏氟乙烯中空纤维膜污染过程中动电现象的研究
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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    10.3969/jms.0059
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    2017
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    朱一正
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  • DOI:
    10.7522/jissn.1000-0240.2020.0005
  • 发表时间:
    2020
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    张廷军
螺旋磁场对金属凝固过程中成分偏析的影响
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    赵倩

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

        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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