利用酵母生物标志物高通量检测系统研究环境-基因相互作用机制及其在污染早期预警和健康风险评价中的意义

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    21037004
  • 项目类别：
    重点项目
  • 资助金额：
    200.0万
  • 负责人：
    戴和平
  • 依托单位：
    中国科学院水生生物研究所
  • 学科分类：
    B0607.环境毒理与健康
  • 结题年份：
    2014
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2014-12-31

项目摘要

针对目前我国环境污染日益严重及癌症发病率不断增高的现状，本申请拟利用现代分子生物学高通量研究技术，以典型POPs多环芳烃为模式化学致癌物，以DNA、蛋白质等生物分子损伤的响应信号为环境污染的早期生物标志物，以酵母为简单模式生物，建立化学致癌物特征性易感基因图谱和酵母生物标志物的高通量检测系统，研究易感基因突变对化学致癌物和分子生物标志物剂效关系的影响，分析环境风险因子和遗传风险因子。 同时，将其应用于我国典型污染地区的实际环境与人体样品中化学致癌物污染的筛查,通过化学与生物检测结果的比较，以验证该检测系统的有效性和可操作性。利用该系统研究环境典型致癌物与基因的相互作用机制及精细生物学过程，研究结果将可为我国建立有效、准确的环境污染早期预警和健康风险评价体系提供新的研究方法和重要科学依据。

结项摘要

目标：本项目的核心目标是以酵母为模式生物，以DNA损伤响应信号为化学致癌物的分子生物标志物，建立全基因组化学致癌物易感相关基因的高通量筛选技术方法,由此建立化学致癌物特征性易感基因图谱，研究易感基因突变对化学致癌物和分子生物标志物剂效关系的影响，分析环境风险因子和遗传风险因子,并进行关联,用于提高环境污染早期预警和健康风险评价水平。.结果摘要：1、构建了响应于DNA损伤信号的酵母RNR3-GFP 生物传感器和另一个更加灵敏的生物传感器HUG1-GFP响应元件，并将其分别转入了酵母单基因缺失突变文库中,建立了两个含有DNA损伤响应生物传感器的酵母单基因缺失突变文库，通过流式细胞仪将响应于化学致癌物不同荧光强度的细胞进行分选，用第二代深度DNA测序技术鉴定酵母缺失基因，在基因组水平上对化学致癌物相关易感基因进行了筛选，通过生物信息学分析,建立了与烷化剂MMS和抗癌剂顺铂这两种化学致癌物特性相关的特征性易感基因图谱，并通过直系同源基因的分析，将酵母易感基因与人类疾病进行了关联。2、对一株易感基因突变株进行了转录组学分析,并用宏转录组和宏蛋白质组学方法对酵母单基因缺失文库进行了探索性分析。3、研究了斑马鱼响应于化学致癌物的转录组学和蛋白质组学，并与酵母的相关信息进行了关联。4、构建了超敏感生物传感器，为实现野外环境化学致癌物的检测优化了检测条件。5、研究了酵母易感基因缺失突变对DNA损伤生物传感器检测多种与环境污染相关的化合物和重金属纳米材料灵敏度的影响。6、对6个癌症村和浙江台州的环境样品进行了采集和化学分析。.结论：完成了本项目最核心的目标，即成功利用酵母生物传感器建立了全基因组的化学致癌物相关的易感基因的筛选技术平台和方法，首次建立了具有化学致癌物特征的易感基因图谱，并将环境和遗传风险因素进行了关联。其突破点是将DNA损伤响应的生物标志物作为化学致癌物的检测指标，弥补了现阶段该技术仅用细胞的致死率和生长速度作为检测指标的缺陷，使得化学致癌物的DNA损伤效应与遗传因素能够进行关联。.存在的问题：酵母因缺乏高等动物的P450系统，不能活化以苯并芘为代表的一类间接化学致癌物。通过现有活化技术的努力都没有解决问题。

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（5）
专利数量（0）
Creation and evaluation of hypersensitive biosensors based on yeast transcriptional response to genotoxicity. Biosensor and Bioelectr.
基于酵母对基因毒性的转录反应的超灵敏生物传感器的创建和评估。
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Biosensors and Bioelectronics
  • 影响因子：
    12.6
  • 作者：
    Wei Ting;Zhang Chao;Xu Xin;Hanna M.;Zhang Xiaohua;Wang Y.;Dai Heping;Xiao Wei
  • 通讯作者：
    Xiao Wei
Construction and evaluation of two biosensors based on yeast transcriptional response to genotoxic chemicals
基于酵母对基因毒性化学物质转录反应的两种生物传感器的构建和评估
  • DOI：
    10.1016/j.bios.2013.01.029
  • 发表时间：
    2013-06-15
  • 期刊：
    BIOSENSORS & BIOELECTRONICS
  • 影响因子：
    12.6
  • 作者：
    Wei, Ting;Zhang, Chao;Xiao, Wei
  • 通讯作者：
    Xiao, Wei
抗体库的起源、发展及应用前景
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    生物工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    戴和平
  • 通讯作者：
    戴和平
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    环境工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李成鹏;张超;刘玉倩;汤花梅;张晓华;袁丽;戴和平
  • 通讯作者：
    戴和平
span /spanspan style=font-family:宋体; Risk assessment of xenoestrogens in a typical domestic sewage-holding lake in China./spanspan /span
中国典型生活污水蓄水湖异雌激素风险评估
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Chemosphere
  • 影响因子：
    8.8
  • 作者：
    Shiwei Jin;Fangxing Yang;Ying Xu;Heping Dai;Weiping Liu
  • 通讯作者：
    Weiping Liu

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其他文献

Rao Y., Zhong L., Liao T., Jin S., Wang Y., Song B., Li J., Zhang X., Hemmingsen S. M., Xu Y., Dai H. （ 2010 ） Novel recombinant monoclonal antibodies for vitellogenin assays in cyprinid fish species.
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  • 作者：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 通讯作者：
    夏家辉
利用抗草鱼IgM的单链抗体分析草鱼呼肠孤病毒的免疫原性
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    中国科学:生命科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    汪亚平;郭琼林;方勤;戴和平
  • 通讯作者：
    戴和平

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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