单核苷酸多态性与孟德尔遗传病/复杂性疾病之间关系的预测新方法研究以及致病机理的探索

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    20905033
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    20.0万
  • 负责人：
    姚小军
  • 依托单位：
    兰州大学
  • 学科分类：
    B0310.化学信息学与人工智能
  • 结题年份：
    2012
  • 批准年份：
    2009
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

(限400字)：单核苷酸多态性与致病性的关系以及所引起的致病机理的研究一直都是生物信息学研究中的一个热点和难点问题。本项目拟应用多种化学和生物信息学手段，结合多种蛋白质描述方法以及多重序列比对、同源模建和分子动力学模拟等方法，并通过引入新的有效的机器学习算法如基因表达式编程、最小二乘支持向量机、粒子群优化、决策森林等以及一致性模型思想， 探讨单核苷酸多态性与老年痴呆症、帕金森病、糖尿病、肥胖症等多种典型的孟德尔遗传及复杂性疾病之间的关系，建立合理、有效的预测模型，从中确定与致病性相关的蛋白质的主要单点突变，深入探索其致病机理，为推测孟德尔遗传及复杂疾病的致病机理提供有利依据，实现对未确定致病性的蛋白质单点突变的快速、高可信度的致病性预测。这一项目从分子水平和系统观念上研究孟德尔及复杂性疾病，对阐明孟德尔及其复杂性疾病的致病机理，寻找各种治疗和预防措施都有着非常重要的意义。

结项摘要

单核苷酸多态性与致病性的关系以及致病机理的探索是目前生物信息学研究中的热点和难点问题。本项目中，我们综合应用基于蛋白质序列信息计算出来的氨基端残基物化性质以及氨基酸的疏水性、溶剂可及表面积、摩尔体积、极化度等性质计算的蛋白质序列的Moreau-Broto自相关、Moran自相关、Geary自相关等多种自相关系数等多种蛋白质描述方法、结合最小二乘支持向量机、决策森林等多种机器学习算法和分子动力学模拟等方法，探讨了单核苷酸多态性与典型的孟德尔遗传及复杂性疾病之间的关系，建立了具有很好预测能力的预测模型，确定了与致病性相关的蛋白质主要单点突变及其存在的规律，并应用分子动力学模拟和结合自由能计算等分子模拟方法对朊病毒蛋白、流感病毒神经氨酸酶、HCV病毒NS3/4A蛋白酶、HIV病毒整合酶等蛋白的突变对其结构功能的影响进行了探讨和分析。我们还研究了B-RAF激酶V600E突变体与其抑制剂的相互作用模式。我们的研究结果可以实现对未确定致病性的蛋白质单点突变的快速、高可信度的致病性预测，也可以为从分子水平上研究孟德尔及复杂性疾病，对阐明孟德尔及其复杂性疾病的致病机理，寻找各种治疗和预防措施都有着非常重要的意义。.本项目通过3年的研究工作，已顺利完成项目的计划内容。我们建立了基于序列信息序列的单氨基酸多态性与疾病相关性的预测模型，开发了基于WEB的序列-致病性关系预测系统及软件。同时，结合该项目也我们发展了新的一致性建模方法和策略，发展了基于序列的膜蛋白氨基酸残基性质的预测模型，并应用分子动力学模拟对主要突变引起的孟德尔遗传性疾病与复杂性疾病的致病机理进行了有效的探索。项目共发表SCI论文18篇，分别发表在国际化学信息学领域的知名刊物Biochimica et Biophysica Acta-General Subjects, Journal of Chemical Information and Modeling, Journal of Computational Chemistry，Molecular Biosystems, Antiviral Research等上。. 本项目通过3年的研究工作，已顺利完成项目的计划内容。我们建立了基于序列信息序列的单氨基酸多态性与疾病相关性的预测模型，开发了基于WEB的序列-致病性关系预测系统及软件。同时，结合该项目

项目成果

期刊论文数量（18）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Molecular Dynamics and Free Energy Studies on Aurora Kinase A and Its Mutant that Mimics Aurora-B bound with MLN8054: Insights into Molecular Mechanism of Subtype Selectivity
Aurora 激酶 A 及其模拟 Aurora-B 与 MLN8054 结合的突变体的分子动力学和自由能研究：深入了解亚型选择性的分子机制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Molecular Biosystems
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Ying Yang;Yulin Shen;Shuyan Li;Nengzhi Jin;Huanxiang Liu;Xiaojun Yao
  • 通讯作者：
    Xiaojun Yao
A Combined Molecular Modeling Study on a series of Pyrazole/isoxazole based Human Hsp90α Inhibitors
一系列基于吡唑/异恶唑的人热休克蛋白90的联合分子模型研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Journal of Molecular Modeling
  • 影响因子：
    2.2
  • 作者：
    Yang;Ying;Liu;Huanxiang;Du;Juan;Qin;Jin;Yao;Xiaojun
  • 通讯作者：
    Xiaojun
In Silico Identification of the Potential Drug Resistance Sites over 2009 Influenza A (H1N1) Virus Neuraminidase
2009 年甲型 H1N1 流感病毒神经氨酸酶潜在耐药位点的计算机模拟鉴定
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    MOLECULAR PHARMACEUTICS
  • 影响因子：
    4.9
  • 作者：
    Liu; Huanxiang;Yao; Xiaojun;Wang; Chengqi;Han; Jian
  • 通讯作者：
    Jian
Molecular Mechanism of the Enhanced Virulence of 2009 Pandemic Influenza A (H1N1) Virus from D222G Mutation in the Hemagglutinin: A Molecular Modeling Study
血凝素 D222G 突变导致 2009 年甲型 H1N1 流感病毒毒力增强的分子机制：分子模型研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Journal of Molecular Modeling
  • 影响因子：
    2.2
  • 作者：
    Dabo Pan;Weuhua Xue;Xiaoting Wang;Jingjing Guo;Huanxiang Liu;Xiaojun Yao
  • 通讯作者：
    Xiaojun Yao
Molecular dynamics simulation and free energy calculation studies of the binding mechanism of allosteric inhibitors with p38α MAP kinase
变构抑制剂与p38结合机制的分子动力学模拟及自由能计算研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Journal of Chemical Information and Modeling
  • 影响因子：
    5.6
  • 作者：
    Yang;Ying;Shen;Yulin;Liu;Huanxiang;Yao;Xiaojun
  • 通讯作者：
    Xiaojun

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其他文献

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    姚小军
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  • 通讯作者：
    姚小军
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  • DOI：
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  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    大学化学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    白启峰;张洋;靳玲玲;姚小军
  • 通讯作者：
    姚小军

其他文献

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结合深度学习和分子模拟的PD-1/PD-L1相互作用小分子抑制剂设计新策略发展及实验验证
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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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