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基于多层次调控与代谢整合网络的肝癌分子分型及潜在治疗靶点预测研究

批准号:
32070679
项目类别:
面上项目
资助金额:
58.0 万元
负责人:
王卓
依托单位:
学科分类:
生物大数据解析
结题年份:
2024
批准年份:
2020
项目状态:
已结题
项目参与者:
王卓

项目摘要

结项摘要

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中文摘要
发掘精准的分子分型方案和治疗靶点是肿瘤精准医学领域有待突破的瓶颈,发展多层次网络整合的生物信息学方法解析调控与代谢影响肿瘤细胞生长的机制有助于分型和潜在靶点发现。本项目拟通过建立整合转录调控、表观调控与代谢多层次网络的新方法,开展肝癌相关miRNA-转录因子-基因-蛋白/酶-代谢物的多层次关联研究。在前期基础上,利用TCGA肝癌样本表达谱数据,采用多种调控推断算法和多重证据构建miRNA、转录因子、基因之间的调控作用网络,再与肝组织代谢网络模型整合,并以代谢通量平衡模拟为核心,发掘影响肝癌细胞生长的关键调控因子、代谢基因和通路。基于建立的多层次整合网络对肝癌样本进行分型,预测新的预后标志物,发现显著抑制肝癌细胞生长的基因作为潜在治疗靶点,对2-3个靶基因进行细胞水平功能验证。本项目将为多组学多层次的整合生物网络构建提供方案,为揭示肝癌调控-代谢交互机制、推动肝癌及其他肿瘤精准诊疗提供参考。
英文摘要
The discovery of precise molecular subtyping and therapeutic targets are the bottlenecks in the field of cancer precision medicine. Developing new bioinformatics methods on multi-level network integration to uncover mechanisms of regulation and metabolism affecting cancer cell growth is helpful for subtyping and potential targets identification. This project intends to establish a new method to integrate multi-level networks of transcriptional regulation, epigenetic regulation and metabolism, analyze the comprehensive association of miRNA-TF-gene-protein/enzyme-metabolite in Hepatocellular Carcinoma. Based on previous study, by using the mRNA and miRNA expression profile data of TCGA LIHC samples, different regulatory inference algorithms and multiple evidences will be taken to construct a regulatory network between miRNA, TF, and gene, and then integrated with the liver tissue specific metabolic network model. Comprehensive analysis based on flux balance simulation were used to discover key regulatory factors, metabolic genes and pathways that affect the growth of cancer cells. Based on the multi-level integrated network, we will stratify the HCC samples, identify prognostic markers, and predict genes that significantly inhibit tumor cell growth as potential therapeutic targets. We will further validate 2-3 key candidates by cell line experiments. This project will provide efficient solution for multi-omics/multi-level integrated network study, and provide guideline for revealing the crosstalking mechanisms between regulation and metabolism and promoting the precise diagnosis/treatment of Hepatocellular Carcinoma and other tumors.
发掘精准的分子分型方案和治疗靶点是肿瘤精准医学领域有待突破的瓶颈,肝细胞癌具有高度异质性,缺乏有效的分子分型和治疗靶点。本项目以肝癌代谢为核心,通过建立多层次网络整合的生物信息学方法来解析调控与代谢影响肿瘤细胞生长的机制,推动肝癌精准分型和潜在靶点发现。建立了整合转录调控、表观调控与代谢多层次网络的新方法,为系统生物学领域多组学多层次的整合生物网络构建提供了有效解决方案。基于多层次整合网络方法,对肝癌相关miRNA-转录因子-基因-蛋白/酶-代谢物的关联进行了全链条解析,进而在TCGA肝癌样队列中识别出具有显著生存差异的三种亚型,鉴别到影响预后生存的分子标志物,发现不同分型的代谢重编程模式。采用代谢通量平衡模拟等方法发现了影响肝癌细胞生长的关键调控因子和代谢基因,结合深入的知识挖掘和调研分析,筛选出10个对肿瘤细胞生长具有重要影响的关键基因,其中ETV7、SC5D和HSD17B7这三个基因是未报道过的潜在靶点,通过HepG2细胞增殖实验证实三个基因敲降后显著抑制肝癌细胞的增殖,进一步的细胞迁移实验表明HSD17B7敲降后,细胞迁移活力显著降低。ETV7和SC5D调控细胞周期,ETV7和HSD17B7调控胆固醇通路,均与肿瘤的发生发展密切相关,因此有望成为治疗靶点。. 本项目取得的结果揭示了肝癌代谢重编程及其复杂调控作用影响肝癌发生发展的主要机制,对于推动肝癌及其他肿瘤的精准诊断、分型和治疗具有重要的理论价值和指导意义。
RITA通过p53诱导自噬调节白血病细胞化疗敏感性的分子机制研究
  • 批准号:
    81200374
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万元
  • 批准年份:
    2012
  • 负责人:
    王卓
  • 依托单位:
细胞器代谢网络在内共生过程中的结构变化及适应性研究
  • 批准号:
    30800199
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万元
  • 批准年份:
    2008
  • 负责人:
    王卓
  • 依托单位:
国内基金
海外基金