课题基金 / 基金详情

新型组合多孔材料方法及其在结肠癌质谱检测分析中的应用

批准号:
81771983
项目类别:
面上项目
资助金额:
55.0 万元
负责人:
钱昆
依托单位:
学科分类:
医用生物材料与仿生材料
结题年份:
2021
批准年份:
2017
项目状态:
已结题
项目参与者:
许瑾、顾翔、Chandrababu Rejeeth、Vadanasundari Vedarethinam、Deepanjali D. Gurav、黄琳、孙旭明、徐伟、郭凯

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项目成果

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中文摘要
具有不同孔径尺寸、表面化学的多孔材料能够根据孔道与客体生物分子的尺寸匹配效应,以功能化设计的表面相互作用为驱动力,选择性地从生物样品中提取分析相应的分子组,有效提高分子质谱检测鉴定效率。然而,现阶段组合多孔材料的方法模型极少,研究通常使用单一结构/功能的多孔材料提取分析特定类别的蛋白质/多肽分子,不利于获取生物样品的完整信息,在实际应用中极为受限。本项目拟在生物系统的分子组成分析中引入新型组合多孔材料方法,即按照一定的顺序组合使用不同孔径、表面化学的多孔材料,程序化分析待测样品的蛋白质组和多肽组,筛查蛋白质/多肽分子标志物及其后翻译修饰作用,其主要包含以下三方面内容:一)功能化有序大孔材料(孔径约为100 nm)及其在蛋白质组检测分析中的应用;二)功能化有序介孔材料(孔径小于10 nm)及其在多肽组检测分析中的应用;三)组合使用以上大孔、介孔材料用于检测分析实际结肠癌生物样品的分子组成。
英文摘要
The detection efficacy can be highly enhanced using nanoporous materials during bio-molecular profiling by mass spectrometry. Nanoporous materials with specific pore size can selectively extract bio-molecules due to the size-selective effect, where designed surface chemistry is essential to provide the desirable driving force. However, there are very few reports on the extraction and detection of bio-molecules using a combination of different materials and most current strategies are focused on the application of a single type of nanoporous materials. Consequently, only parts of bio-molecules can be profiled and the whole bio-system is not well understood. In this project, we aim to build a platform technology based on novel nanoporous materials and their combinations, superior to conventional methods and commercial products. The combo-pore technology can enable advanced profiling towards diverse proteins/peptides and investigate the post-translational modifications of these molecules in a programmable manner. There are three main aspects to be included in this project: 1) functional macroporous materials (pore size around 100 nm) for proteins proteolysis and identification in proteomic study; 2) functional mesoporous materials (pore size less than 10 nm) for peptides extraction and detection in peptidomic study; 3) combinations of macro-/meso-porous materials with designed surface chemistry towards disease biomarkers screening and comprehensive bio-molecular profiling in colon cancer bio-samples.
具有不同孔径尺寸、表面化学的多孔材料能够根据孔道与客体生物分子的尺寸匹配效应,以功能化设计的表面相互作用为驱动力,选择性地从生物样品中提取分析相应的分子组,有效提高分子质谱检测鉴定效率。然而,现阶段组合多孔材料的方法模型极少,研究通常使用单一结构/功能的多孔材料提取分析特定类别的蛋白质/多肽分子,不利于获取生物样品的完整信息,在实际应用中极为受限。本项目拟在生物系统的分子组成分析中引入新型组合多孔材料方法,即按照一定的顺序组合使用不同孔径、表面化学的多孔材料,程序化分析待测样品的蛋白质组和多肽组,筛查蛋白质/多肽分子标志物及其后翻译修饰作用,其主要包含以下三方面内容:一)功能化有序大孔材料(孔径约为100 nm)及其在蛋白质组检测分析中的应用;二)功能化有序介孔材料(孔径小于10 nm)及其在多肽组检测分析中的应用;三)组合使用以上大孔、介孔材料用于检测分析实际结肠癌生物样品的分子组成。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
DOI: 10.1021/acscentsci.7b00546
发表时间: 2018-02-28
期刊: ACS central science
影响因子: 18.2
作者: [Sun X, Huang L, Zhang R, Xu W, Huang J, Gurav DD, Vedarethinam V, Chen R, Lou J, Wang Q, Wan J, Qian K]
通讯作者: Qian K
Metabolic Fingerprinting on Synthetic Alloys for Medulloblastoma Diagnosis and Radiotherapy Evaluation
用于髓母细胞瘤诊断和放射治疗评估的合成合金的代谢指纹图谱
DOI: 10.1002/adma.202000906
发表时间: 2020-04-27
期刊: ADVANCED MATERIALS
影响因子: 29.4
作者: [Cao, Jing, Shi, Xuejiao, Qian, Kun]
通讯作者: Qian, Kun
Machine learning of serum metabolic patterns encodes early-stage lung adenocarcinoma
血清代谢模式的机器学习编码早期肺腺癌
DOI: 10.1038/s41467-020-17347-6
发表时间: 2020-07-16
期刊: NATURE COMMUNICATIONS
影响因子: 16.6
作者: [Huang, Lin, Wang, Lin, Qian, Kun]
通讯作者: Qian, Kun
DOI: 10.1039/c8tb01587b
发表时间: 2018-11
期刊: Journal of materials chemistry. B
影响因子: --
作者: [Haiyang Su;Tingting Liu;Lin Huang;Jingyi Huang;Jing Cao;Hengquan Yang;Jian Ye;Jian Liu]
通讯作者: Haiyang Su;Tingting Liu;Lin Huang;Jingyi Huang;Jing Cao;Hengquan Yang;Jian Ye;Jian Liu
共 20 条
    新型杂化贵金属代谢质谱芯片材料研制及体外诊断应用
    • 批准号:
      81971771
    • 项目类别:
      面上项目
    • 资助金额:
      55.0万元
    • 批准年份:
      2019
    • 负责人:
      钱昆
    • 依托单位:
    功能化PMO微球的设计制备及其在分化抗原簇糖蛋白定量检测分析中的应用
    • 批准号:
      81401542
    • 项目类别:
      青年科学基金项目
    • 资助金额:
      23.0万元
    • 批准年份:
      2014
    • 负责人:
      钱昆
    • 依托单位:
    国内基金
    海外基金