基于多尺度分子模拟技术和复杂网络分析的丙型肝炎病毒耐药性机理研究及耐药性预测模型的构建

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21475054
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    86.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0310.化学信息学与人工智能
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Hepatitis C virus (HCV) is one of the most significant disease that severely affects human health and its infection is the major causative agent of chronic hepatitis, liver cirrhosis and hepatocellular carcinoma. Because HCV is a RNA virus, it is prone to mutate during its replication and thus help the virus to escape from immune system. However, this mutation makes drug resistance often occur, causing many anti-viral drugs ineffective and allowing viral replication to occur. Drug resistance has become a serious problem in the HCV therapy development. Therefore, to develop potent and effective antiviral drugs against the viral variants, the detailed understanding about the molecular basis of drug resistance at the atomic level will be very urgent and important.In this project, we aim to explore the detailed mechanism for HCV drug resistance by the combination use of quantum chemistry calculation, molecular dynamics simulation and binding free energy calculation and free energy decomposition, complex network analysis. We will also develop in silico models that can be used for the prediction of the drug resistance of the drugs that are appoved by FDA or in clinical trials. The findings could provide some insights into the resistance mechanism HCV and would be critical for the development of novel inhibitors that are less susceptible to drug resistance.
丙型肝炎是由于HCV病毒引起的严重危害人类健康的慢性传染性疾病,是导致肝癌的常见病因,其病毒在复制过程中容易发生变异,对药物产生耐药性,导致治疗失败。因此,耐药性问题已成为丙型肝炎治疗中非常棘手的问题。由于病毒的突变而产生耐药性的机理非常复杂,目前还缺乏对丙型肝炎耐药机理的解释和合理预测。我们拟采用多尺度分子模拟、复杂网络和生物信息学方法,从分子水平系统研究HCV病毒对靶向HCV病毒复制过程药物的耐药性机理,构建耐药性的预测模型。我们将应用量子化学计算、分子动力学模拟和结合自由能计算以及复杂网络分析等方法研究药物和耐药突变体之间的相互作用,探讨由于病毒靶标突变而产生耐药性的分子机理,应用机器学习方法建立耐药性评价的理预测模型,实现对新药物耐药性的合理评价,为开发新的具有抗耐药性的抗丙型肝炎药物奠定基础。

结项摘要

丙型肝炎是由于HCV病毒引起的严重危害人类健康的慢性传染性疾病,是导致肝癌的常见病因,其病毒在复制过程中容易发生变异,对药物产生耐药性,导致治疗失败。因此,耐药性问题已成为丙型肝炎治疗中非常棘手的问题。由于病毒的突变而产生耐药性的机理非常复杂,目前还缺乏对丙型肝炎耐药机理的解释和合理预测。我们以 HCV 病毒对 NS3/4A 蛋白酶、RNA 聚合酶 NS5B、 NS5A 蛋白抑制剂的耐药性作为研究对象,应用分子模拟、复杂网络分析以及生物信息学手段,从分子水平上探讨由于病毒靶标突变而产生耐药性的机理,实现对耐药性机理的解释和合理预测。我们应用分子模拟、结合自由能计算以及复杂网络分析方法研究了几种典型的小分子抑制剂与HCV 病毒NS3/4A 蛋白酶、NS5B 聚合酶相互作用体系的结合自由能,分析了相互作用所引起的构象变化。我们还应用加速分子动力学模拟、拉伸分子动力学模拟以及Metadynamics模拟方法研究了由于NS3/4A 蛋白酶、NS5B 聚合酶突变所导致的对小分子抑制剂产生耐药性的分子机制。我们的研究结果对HCV 病毒对 NS3/4A 蛋白酶、NS5B 聚合酶抑制剂的耐药性机制的研究以及进一步发现可以克服耐药性的HCV 病毒小分子抑制剂具有很好的理论意义。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Computational study on the inhibition mechanism of a cyclic peptide MaD5 to PfMATE: Insight from molecular dynamics simulation, free energy calculation and dynamical network analysis
环肽MaD5对PfMATE抑制机制的计算研究:分子动力学模拟、自由能计算和动力学网络分析的见解
  • DOI:
    10.1016/j.chemolab.2015.10.013
  • 发表时间:
    2015-12
  • 期刊:
    Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Xiaojie Jin;Qifeng Bai;Weiwei Xue;Huanxiang Liu;Xiaojun Yao
  • 通讯作者:
    Xiaojun Yao
Revealing inhibition difference between PFI-2 enantiomers against SETD7 by molecular dynamics simulations, binding free energy calculations and unbinding pathway analysis.
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2017-04-18
  • 期刊:
    Scientific reports
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Niu Y;Shi D;Li L;Guo J;Liu H;Yao X
  • 通讯作者:
    Yao X
Insights into conformational regulation of PfMATE transporter from Pyrococcus furiosus induced by alternating protonation state of Asp41 residue: A molecular dynamics simulation study
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Biochimica et Biophysica Acta
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xiaojie Jin;Yonghua Shao;Qifeng Bai;Weiwei Xue;Huanxiang Liu;Xiaojun Yao
  • 通讯作者:
    Xiaojun Yao
Molecular dynamics simulation, binding free energy calculation and unbinding pathway analysis on selectivity difference between FKBP51 and FKBP52: Insight into the molecular mechanism of isoform selectivity
FKBP51和FKBP52选择性差异的分子动力学模拟、结合自由能计算和解离通路分析:洞察异构体选择性的分子机制
  • DOI:
    10.1002/prot.25401
  • 发表时间:
    2018-01
  • 期刊:
    Proteins
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Danfeng Shi;Qifeng Bai;Shuangyan Zhou;Xuewei Liu;Huanxiang Liu;Xiaojun Yao
  • 通讯作者:
    Xiaojun Yao
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  • DOI:
    10.1039/c5cp06257h
  • 发表时间:
    2016-02-21
  • 期刊:
    PHYSICAL CHEMISTRY CHEMICAL PHYSICS
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Niu, Yuzhen;Li, Shuyan;Yao, Xiaojun
  • 通讯作者:
    Yao, Xiaojun

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其他文献

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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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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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