疾病生物分子网络的系统建模与调控机理研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    60934004
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    210.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0302.控制系统与应用
  • 结题年份:
    2013
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2013-12-31

项目摘要

从生物分子网络的角度理解人类疾病的内在机理是当今生物信息学与系统生物学领域的前沿与热点,也是现代医学生命科学的重大需求。本项目旨在通过研究疾病生物分子网络的系统构建、调控机理分析、功能模块辨识、多靶标药物干预等关键问题,建立一套疾病生物分子网络系统分析的方法与理论。并以血管新生这一重要病理生理过程为范例,采用计算与实验相结合的研究策略,验证所建立的方法与理论的正确性与有效性。本项目在研究对象上实现了从简单生物系统向人类重大疾病的跨越,既面向疾病生物分子网络的构建与分析这一重大科学问题进行理论研究,又针对血管新生的分子机制及干预策略这一实际问题进行深入分析,具有重要的科学价值与重大的现实意义。预期在疾病生物分子网络系统建模和调控机理分析的多个方面取得突破性进展,从而为综合应用系统科学、信息科学、控制科学中的理论与方法研究生命科学与医学问题探索新的途径。

结项摘要

从生物分子网络的角度理解人类疾病的内在机理是当今生物信息学与系统生物学领域的前沿与热点,也是现代医学生命科学的一个重大需求。本项目总体目标是从网络构建、网络模块分析、网络多层次关联、网络干预的角度,建立一套疾病生物分子网络的分析方法与理论,并在炎症与肿瘤血管新生的实际案例中验证方法与理论的有效性。项目组圆满完成预期任务,在揭示疾病生物分子网络的模块化构成性质,以及利用网络模块原理发现疾病基因、药物靶标、生物标志和干预药物等方面取得了理论、方法与应用的一系列成果,方法的可靠性还得到了临床与实验验证。主要成果包括:(1)建立一套以“网络模块”为切入点,包括网络模块辨识、模块拓扑与功能关联、模块动态变化的疾病生物分子网络建模方法,并成功用于血管新生这一重要疾病过程的网络构建。(2)利用疾病网络的“模块化原理”,通过多层次异质网络分析较好预测疾病基因、药物靶标与生物标志,其中药物靶标预测达到当时国际最高准确率,发现的网络生物标志获得了临床研究的验证。(3)针对“关键模块干预”开展疾病生物分子网络的调控与干预分析,从中药中发现多种抗炎症与肿瘤血管新生的活性成分、成分组合。(4)本项目还在抑癌基因Rb的调控网络、ATRX综合症表观遗传调控网络等方面,取得多项国际合作研究成果。以上成果从生物分子网络角度加深了对疾病生物系统的构成原理与干预调控的理论认识,促进了复杂疾病及其干预这一重要实际问题的研究,并推动了“网络药理学”这一新的发展方向,为以信息与系统的观点,综合应用系统科学、信息科学、控制科学理论与方法研究生命与医学问题探索了有效的途径。项目成果共发表论文38篇,其中在Bioinformatics、Nature出版社Scientific Reports等刊物发表SCI收录论文28篇,合作研究成果发表于Cancer Cell等刊物,论文累计影响因子为123.998。代表性论文被Nature China作为“亮点”专题报道,被国际“千名医学家”选为“必读论文”。获授权中国发明专利2项、美国发明专利1项,其中2项专利已实施转化。

项目成果

期刊论文数量(32)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(1)
Detection of characteristic sub pathway network for angiogenesis based on the comprehensive pathway network
基于综合通路网络的血管生成特征子通路网络检测
  • DOI:
    10.1186/1471-2105-11-s1-s32
  • 发表时间:
    2010-01-01
  • 期刊:
    BMC BIOINFORMATICS
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Huang, Yezhou;Li, Shao
  • 通讯作者:
    Li, Shao
Bridging the gap between traditional Chinese medicine and systems biology: the connection of Cold Syndrome and NEI network
弥合中医与系统生物学之间的差距:寒证与NEI网络的连接。
  • DOI:
    10.1039/b914024g
  • 发表时间:
    2010-01-01
  • 期刊:
    MOLECULAR BIOSYSTEMS
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Ma, Tao;Tan, Conge;Li, Shao
  • 通讯作者:
    Li, Shao
Dissecting the unique role of the retinoblastoma tumor suppressor during cellular senescence.
剖析视网膜母细胞瘤肿瘤抑制因子在细胞衰老过程中的独特作用。
  • DOI:
    10.1016/j.ccr.2010.01.023
  • 发表时间:
    2010-04-13
  • 期刊:
    Cancer cell
  • 影响因子:
    50.3
  • 作者:
    Chicas A;Wang X;Zhang C;McCurrach M;Zhao Z;Mert O;Dickins RA;Narita M;Zhang M;Lowe SW
  • 通讯作者:
    Lowe SW
DomainRBF: a Bayesian regression approach to the prioritization of candidate domains for complex diseases.
DomainRBF:一种贝叶斯回归方法,用于确定复杂疾病候选域的优先级
  • DOI:
    10.1186/1752-0509-5-55
  • 发表时间:
    2011-04-19
  • 期刊:
    BMC systems biology
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhang W;Chen Y;Sun F;Jiang R
  • 通讯作者:
    Jiang R
Inferring pathway crosstalk networks using gene set co-expression signatures
使用基因集共表达特征推断通路串扰网络。
  • DOI:
    10.1039/c3mb25506a
  • 发表时间:
    2013-01-01
  • 期刊:
    MOLECULAR BIOSYSTEMS
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wang, Ting;Gu, Jin;Li, Shao
  • 通讯作者:
    Li, Shao

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其他文献

中医药网络药理学:《指南》引领下的新时代发展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    李梢
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    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    世界中医药学会联合会;李梢
  • 通讯作者:
    李梢
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    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴艳阳;胡涌泉;周海燕;张博;李梢
  • 通讯作者:
    李梢
《网络药理学评价方法指南》解读
  • DOI:
    10.7501/j.issn.0253-2670.2021.14.001
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    中草药
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    牛明;张斯琴;张博;杨扩;李梢
  • 通讯作者:
    李梢

其他文献

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李梢的其他基金

胃癌“未病”的生物基础与数学表征
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  • 项目类别:
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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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