大分子聚集结构的小角X光散射和计算机模拟研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    U1832177
  • 项目类别:
    联合基金项目
  • 资助金额:
    54.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A3202.上海光源
  • 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

Behind the frontier studies in quantitative structure-activity relationships, rational design of advanced delivery systems, ultra-fine filtration membranes and nano-scale lithography patterning technologies etc., quantification of the aggregation of macromolecules, either synthetic polymers or biomacromolecules, is of key importance. We will integrate theoretical calculation, computer simulation, small angle X-ray scattering together with statistical approaches to systematically explore the hierarchical structures in macromolecular aggregates. Quantitative information from the interactions, conformations, aggregates to phase domains are extracted and understood from thermodynamic and kinetic aspects. Specially, the correlation of the entanglement of polymer chains, the self-aggregation of proteins and their resulted patterns experienced exact processing will be investigated. The adsorption, orientation and unfolding of proteins at the vicinity of polymer membranes with different distributions in roughness, composition, polarity and charged patches will be correlated. Through these two exact systems, the methodologies to steadily deliver quantitative structure information based on solution small angle X-ray scattering are developed and applied. We further integrate either the two-dimensional scattering pattern or the one-dimension scattering intensity profile into the energy functions that guiding molecular simulations. Such integration can facilitate the convergence of simulation towards statistically real structure as revealed from scattering. In this way, we aim to extend the general force field and the biased adjustment so to describe the aggregation of macromolecules with sufficient university and accuracy. Such enhanced force field together with simulation strategies will be developed for the prediction of structure characteristics and scattering patterns, based on big data analysis.
定量剖析含高分子和生物大分子体系的聚集行为及其聚集体的多层次结构,对于明确生物活性的分子机制、研发先进的控释输运体系、支撑精细膜分离和纳米图案化技术等具有重要意义。基于小角X光散射结构信息的深层次挖掘,利用理论计算、分子模拟结合大数据分析,明晰分子间相互作用和构象协同变化聚集的动力学和热力学特征;针对蛋白质与高分子复合体系,研究分子链缠结和自聚集等大分子聚集行为对溶液及其固化结构的影响规律;研究在具有不同粗糙度、基团和电荷分布的高分子表界面上,蛋白质解折叠、取向和吸附行为;发展基于溶液小角X光散射曲线纳米尺度的结构信息解析算法,将散射曲线作为能量函数引导计算机模拟的平衡态结构收敛,阐述特征结构形成的热力学和动力学机制,建立偏倚的力场模型,为研究大分子聚集体的复杂结构提供定量解析方法;利用大数据扩展和模型验证,为未知体系的大分子聚集结构和散射特征进行预测,促进先进材料的研发。

结项摘要

围绕蛋白质复合物和高分子膜材料的聚集行为和聚集结构,利用小角X光散射、计算机模拟和大数据研究结合,探索了多个体系的组成工艺决定结构和定量结构性质关系。对于蛋白-小分子复合物,明晰了非特异性溶剂诱导的蛋白变性过程,与分子对接、生物活性测定结合厘清了活性小分子对酶活性抑制的分子机理;对于蛋白-大分子复合物,通过与流变、电纺丝耦合,给出了结构调控因素的作用机制和定量联系,为开发蛋白质基生物材料提供了重要参考。在高分子材料体系,定量解析了全氟磺酸离子聚合物的分散液和溶胀膜聚集结构,发现了聚集体特征尺寸的标度关系,为理解特定膜结构形成和调控,膜的结构性质关系提供了依据;进一步与分子动力学模拟和大数据结合,阐明了高分子链构象演化、水分子在高分子致密膜中的受限输运、以及膜组成工艺结构与包含力学、传导、渗漏、溶胀等性质的定量联系。开发出polySML软件平台,可为高分子材料结构和性质的预测和设计提供可实践的方案决策参考。资助期间发表含J. Mater. Chem. A, J. Membr. Sci., ACS Appl. Mater. Inter.等论文13篇,申请授权软件著作权2项,受邀做国际国内会议口头报告5次,培养博士和硕士研究生各1名。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(0)
Explore the polarization curve for proton exchange membrane fuel cells
探究质子交换膜燃料电池的极化曲线
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    ACS Appllied Materials &Interfaces
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Liu Lunyang;Liu Tingli;Ding Fang;Zhang Huan;Zheng Jifu;Li Yunqi
  • 通讯作者:
    Li Yunqi
Anomalous Dynamics of Water in Polyamide Matrix
聚酰胺基体中水的反常动力学
  • DOI:
    10.1021/acs.jpcb.9b01491
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Journal of Physical Chemistry B
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Cui Fengchao;Chen Wenduo;Kong Xiangxin;Liu Lunyang;Shi Ce;Li Yunqi
  • 通讯作者:
    Li Yunqi
聚合物弹性体材料应力-应变关系的理论研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Acta Polymerica Sinica
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    丁芳;张欢;丁明明;石彤非;李云琦;安立佳
  • 通讯作者:
    安立佳
Structure, rheology and electrospinning of zein and poly(ethylene oxide) in aqueous ethanol solutions
玉米醇溶蛋白和聚环氧乙烷在乙醇水溶液中的结构、流变学和静电纺丝
  • DOI:
    10.1016/j.cclet.2018.07.010
  • 发表时间:
    2019-02
  • 期刊:
    Chinese Chemical Letters
  • 影响因子:
    9.1
  • 作者:
    Shi Ce Xi Shixia Han Yingchun Zhang Hao Liu Jingsheng;Li Yunqi
  • 通讯作者:
    Li Yunqi
Conformational and Dynamical Evolution of Block Copolymers in Shear Flow
嵌段共聚物在剪切流中的构象和动力学演化
  • DOI:
    10.1007/s10118-021-2523-1
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Chinese Journal of Polymer Science
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Kong X. X;Chen W. D;Cui F. C;Li Y. Q.
  • 通讯作者:
    Li Y. Q.

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其他文献

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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    金晓春;安琪;王心雅;黄洪亮;甄诺;张浩;李云琦;刘景圣
  • 通讯作者:
    刘景圣
A Statistical Study of Proton Conduction in Nafion®-based Composite Membranes: Prediction, Filler Selection and Fabrication Methods
Nafion® 基复合膜中质子传导的统计研究:预测、填料选择和制造方法
  • DOI:
    10.1016/j.memsci.2017.12.025
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Journal of Membrane Science
  • 影响因子:
    9.5
  • 作者:
    刘伦洋;陈文多;李云琦
  • 通讯作者:
    李云琦
小角X光散射在蛋白质及其复合物领域的研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Acta Polymerica Sinica
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    史册;李云琦
  • 通讯作者:
    李云琦
核糖核酸酶Sa表面水和尿素分子的分布和动力学行为的分子动力学模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    应用化学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨科成;崔凤超;李云琦
  • 通讯作者:
    李云琦
同轴静电纺丝玉米醇溶蛋白和聚环氧乙烷不同核壳纤维的性能
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    高分子材料科学与工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张浩;黄洪亮;董怡麟;赵城彬;刘景圣;李云琦
  • 通讯作者:
    李云琦

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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