DNA-蛋白复合体网络的拓扑结构和动力学研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21203131
  • 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:
    B0305.结构化学
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

DNA-protein interactions in the exercise of a variety of biological functions in living systems, therefore the research of DNA-protein recognition rules plays a vital role in understanding the activities of life.Along with the rapid increase of experiment data of DNA-protein complex structures, it provides a novel avenue to develop better tools and better theories to systematically phase and answer the interaction between DNA and proteins.The needs of scientists often do spur the creation of new mathematics.In this project, we apply the technology of complex networks to DNA-protein complexes, and then generate their networks to study the DNA-protein interaction mechanism. The calculation of a variety of network parameters, including degree distributions, clustering coefficients,average shortest paths, and some new descriptors derived from chemical graph theory and so on, can provide useful tools to describe the topologies of the DNA-protein complexes and propose a new classification methodology.Combining with the Elastic network model (ENM),we study the dynamical properties of complex networks which includes reveal long-range DNA-protein interactions by the correlation coefficient and identify the DNA binding residues through root mean square fluctuation (RMSF). Furthermore, we will also explore the internal relationship between the network parameters and dynamical properties, and to explore the theoretical and mathematical basis for further understanding the structure and function of DNA-protein complexes.
DNA-蛋白质相互作用在生命体系中行使着各种生物功能,因此研究DNA-蛋白质之间的识别规律对深入理解生命活动起着至关重要的作用。随着越来越多的DNA-蛋白复合体结构的测定, 为系统研究DNA与蛋白质之间的相互作用提供了新的发展契机,需要用新的理论和方法来表达和解释。在本项目中,我们应用复杂网络的方法,建立DNA-蛋白复合体网络结构,研究DNA-蛋白质的相互作用机制。通过计算这些网络的各种网络参量,包括度分布,聚集系数,平均最短路径,以及基于化学图论的几种新的指标等等去刻画DNA-蛋白复合体的拓扑结构并提出新的分类方法学。结合弹性网络模型,研究复合体网络的动力学性质,通过相关系数揭示DNA-蛋白质的长程相互作用,通过根均方系数识别蛋白质结合DNA的关键残基。此外,我们还将探索网络参数与动力学性质之间的内在联系,为进一步理解DNA-蛋白复合体的结构和功能探索理论和数学基础。

结项摘要

网络理论的兴起为研究蛋白质折叠以及结构功能关系注入了全新的思路与方法。蛋白质分子可以视作以氨基酸为节点,以残基间相互作用为边连接而构成的复杂系统。对氨基酸网络的分子指标和弹性网络的动力学研究将增加对蛋白质拓扑学机理的了解和研究蛋白质功能性质,为系统生物学的新理论和新方法以及蛋白质和药物设计的研究打开一个新窗口。.本课题主要关注于蛋白复合体网络结构的构建,及其拓扑学和动力学分析。包括:1)应用复杂网络的方法,建立蛋白复合体网络结构,研究蛋白-蛋白的相互作用机制。通过计算这些网络的各种网络参量,包括度分布,聚集系数,平均最短路径,以及基于化学图论的几种新的指标深入研究了蛋白质复合物的拓扑性质对功能的影响。2)结合弹性网络模型,研究了蛋白复合体网络的聚合效应以及DNA-蛋白复合体网络的动力学性质,通过相关系数揭示DNA-蛋白质的长程相互作用,通过根均方系数识别蛋白质结合DNA的关键残基。3)我们还探索了网络参数与动力学性质之间的内在联系,以及基于蛋白质结构网络的药物发现。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
A Survey on Mathematical Models for DNA Polyhedra
DNA多面体数学模型综述
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    MATCH-Communications in Mathematical and in Computer Chemistry
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Guang Hu;Ze Wang;Wen-Yuan Qiu
  • 通讯作者:
    Wen-Yuan Qiu
Tumor Necrosis Factor-alpha as a Diagnostic Marker for Neonatal Sepsis: A Meta-Analysis
肿瘤坏死因子-α 作为新生儿败血症的诊断标志物:荟萃分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    The Scientific World Journal
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yuan, Haining;Yan, Wenying;Hu, Guang;Wang, Jian
  • 通讯作者:
    Wang, Jian
Novel glioma associated pathways identified by integrative meta-analysis of omics data
通过组学数据的综合荟萃分析确定新的神经胶质瘤相关途径
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    BMC Systems Biology
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jiajia Chen;Yin Li;Guang Hu;Bairong Shen
  • 通讯作者:
    Bairong Shen
The Topology and Dynamics of Protein Complexes: Insights from Intra-Molecular Network Theory
蛋白质复合物的拓扑和动力学:分子内网络理论的见解
  • DOI:
    10.2174/1389203711314020004
  • 发表时间:
    2013-03-01
  • 期刊:
    CURRENT PROTEIN & PEPTIDE SCIENCE
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Hu, Guang;Zhou, Jianhong;Shen, Bairong
  • 通讯作者:
    Shen, Bairong
Diagnosis value of the serum amyloid A test in neonatal sepsis: a meta-analysis.
血清淀粉样蛋白 A 检测对新生儿脓毒症诊断价值的荟萃分析
  • DOI:
    10.1155/2013/520294
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    BioMed research international
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yuan H;Huang J;Lv B;Yan W;Hu G;Wang J;Shen B
  • 通讯作者:
    Shen B

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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    谢国旺
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  • DOI:
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  • 作者:
    胡广;李瑛;杨会珍;张国瑗;盛雪;苗兰;孙明谦;林力
  • 通讯作者:
    林力
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    --
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    胡广;刘文汇;罗厚勇;王杰;陈强路;腾格尔;卢龙飞
  • 通讯作者:
    卢龙飞

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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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