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中国科学院上海市科委
二、预期目标
总体目标:
建立面向重要代谢生理活动与病理过程中相关信号转导网络识别、重构与分析的高通量定量数据获取的技术平台,在蛋白质作用网络,翻译后修饰、基因表达调控、表观遗传研究等规模化数据方面发展出原创和集成的理论计算方法、新算法。
在信号转导网络的结构与功能研究方面取得重要突破;
揭示信号转导网络在机体代谢平衡、代谢性疾病发生发展的分子细胞作用机制;
构建干细胞定向为白色前脂肪细胞和棕色前脂肪细胞过程中的信号转导调控网络;
在白色脂肪与棕色脂肪的起源、相互转换研究方面取得突破;
明确白色脂肪与棕色脂肪细胞定向分化中的信号网络的异同,并揭示其与代谢系统疾病发生和发展之间的关系,深入阐述BMP信号转导网络介导的脂肪细胞生长与分化机制及其在代谢生理活动与病理过程中的功能;
揭示出GPCR信号转导途径与其它代谢相关的信号途径的新的相互作用关系,及其在正常生理与病理条件下的作用机制,为抗击代谢性疾病提供新方法和潜在药靶。
五年预期目标:
1、构建干细胞定向为白色前脂肪细胞和棕色前脂肪细胞过程中的信号分子调控网络,明确白色脂肪与棕色脂肪细胞定向分化中的信号网络的异同;
在白色脂肪与棕色脂肪的起源研究和相互转换研究方面取得突破;
揭示白色脂肪与棕色脂肪与代谢系统疾病发生和发展之间的关系;
深入阐述BMP信号转导网络介导的脂肪细胞生长与分化机制及其在代谢生理活动与病理过程中的功能。
2、揭示出GPCR信号转导途径与其它代谢相关的信号途径的新的相互作用关系,发现与鉴定新的交互作用,发现这些新的交互作用在正常生理与病理条件下的作用及其机制;
为抗击代谢性疾病提供新方法和潜在药靶。
3、建立重要代谢生理活动与病理过程中相关信号转导网络识别、重构与分析的高通量定量数据整合与挖掘方法;
在蛋白质作用网络,翻译后修饰、基因表达调控、表观遗传研究等规模化数据方面发展出原创和集成的理论计算方法、新算法。
4、建立系统生物学研究的规模化数据获取与分析平台,包括基于体内或体外多重分子标记的高精度和高灵敏度的蛋白质多重精确定量方法;
蛋白质非标记的多元定量技术和绝对定量方法;
规模化蛋白质修饰和动态行为定量研究技术;
依托新一代测序技术平台,完善基因组重测序和基因组修饰等高通量实验技术平台。
5、形成国内高水平的系统生物学研究团队,培养30名以上的博士和博士后等青年科技人员。
6、在国际专业学术刊物上发表60篇以上的研究论文,争取有6篇文章在Cell、Nature、Science和它们的系列刊物上发表。
7、开发5-10个具有自主知识产权的新技术新方法;
申请新算法专利、软件及数据库版权登记30项以上。
三、研究方案
(一)总体思路:
1、针对性:
发挥我们在系统生物学研究领域的研究特色、优势和前期基础,重点研究重要代谢生理活动与病理过程中信号转导网络。
本项目选择前期有较好研究基础的小鼠、果蝇和脂肪干细胞等功能系统模型,重点开展BMP信号转导网络和GPCR信号转导在代谢生理活动与病理过程中的功能研究。
2、整体性:
通过模式生物和细胞等功能系统,整合各种“组学”研究技术平台和理论分析平台,从整体水平上研究信号转导网络对转录组、蛋白质组和代谢组的调控功能以及它们之间的相互作用。
本项目根据系统生物学研究的特点,采用整合基因组、转录组、蛋白质组和代谢组等“组学”实验研究技术平台,充分利用计算生物学和生物信息学的计算、建模和数据整合分析技术和方法,从模式生物和细胞等功能系统的整体水平上研究重要代谢生理活动与病理过程中基因和蛋白质的功能以及它们之间的调控网络。
3、动态性:
应用系统生物学的分析策略,从演化的角度对这种复杂的生命系统生物学功能进行连续的和动态的追踪。
本项目从演化的角度对这种复杂的生命系统生物学功能进行连续的和动态的追踪;
将细胞水平、组织水平和个体水平的研究紧密的整合在一起,力争通过在不同尺度上分析细胞内的分子网络的结构与动力学,识别重要的功能模块、深刻认识其动力学机制,揭示出模式生物和细胞等功能系统生物学功能过程的动态的分子网络谱。
4、转化性:
将信号转导网络的基础研究与肥胖和2型糖尿病等代谢性疾病发生发展机制的研究紧密结合,注重发现关键的生物标志物、药物作用潜在靶点。
本项目将按照“转化型研究”的特点来开展研究。
从选定的模式生物和细胞等功能系统出发,针对肥胖和2型糖尿病等代谢性疾病发生发展的科学问题,从特定的信号转导网络的角度展开研究,争取发现关键的生物标志物、药物作用潜在靶点,并力图为代谢系统疾病的分子分型、检测、干预和治疗提供实质性的研究基础。
(二)技术路线及可行性:
技术路线:
1、基于BMP信号转导网络的脂肪细胞生长与分化机制及其在代谢生理活动与病理过程中的功能研究
(1)提取多潜能干细胞C3H10T1/2向前脂肪细胞定向过程中在不同时间点的基因组DNA,利用Illumina/Solexa进行测序,并研究DNA甲基化变化;
利用生物信息学分析规模化的序列数据;
然后选择代表性的序列修饰,用直接测序法进行验证。
选择感兴趣的基因在细胞和个体水平进行功能研究。
(2)利用常规的分子细胞生物学方法,研究BMP4信号转导网络在多潜能干细胞C3H10T1/2定向为白色前脂肪细胞和棕色前脂肪细胞过程中的关键调控分子,并采用基因芯片技术研究信号通路调控下的基因表达谱。
(3)利用慢病毒表达技术,研究目标microRNA在C3H10T1/2干细胞向前脂肪细胞定向过程中的作用。
利用相关数据库分析目标microRNA可能的靶基因,选择最有可能在此过程中发挥作用的靶基因进行功能分析。
(4)采用基于质谱的蛋白质组研究技术,分析干细胞定向为白色前脂肪细胞和棕色前脂肪细胞过程中蛋白质组的变化谱。
(5)整合已经获取的基因组、转录组、miRNA组和蛋白质组的数据和信息;
应用计算生物学的手段构建干细胞定向为白色前脂肪细胞和棕色前脂肪细胞过程中的信号分子调控网络。
(6)采用已经取得的BMPloxp小鼠与FABP4-cre小鼠(脂肪组织特异性表达Cre)相互交配交配繁殖出BMP4脂肪细胞条件性敲除小鼠,并建立FABP4-BMP4的转基因小鼠系;
对这些动物模型及其脂肪组织等进行代谢表型分析;
分析白色脂肪和棕色脂肪的前体细胞的来源,并对BMP4影响脂肪组织内干细胞定向分化的分子机制进行分析。
2、GPCR信号转导网络在代谢生理活动与病理过程中的作用机制研究
(1)利用转基因果蝇、转基因鼠、基因敲除鼠的动物模型,应用芯片技术、质谱技术等组学方法,对GPCR信号调控网络在代谢调控过程中的作用进行整体性研究。
(2)利用常规的分子生物学和细胞生物学方法,在项目课题组前期研究建立的β-arrestins敲除的细胞和小鼠模型上,深入研究β-arrestins在整合GPCR信号转导途径和胰岛素信号通路的分子作用机制;
发现与鉴定新的信号转导交互作用。
(3)利用相关的细胞和动物模型,通过分子细胞生物学的方法寻找与机体代谢平衡相关的GPCR信号途径中的新的信号转导分子或调节分子,并研究这些信号转导分子和调节分子在其中的作用和相应的分子机制。
(4)整合已经获取的基因组、转录组、蛋白质组和代谢组的数据和信息;
应用计算生物学的手段构建基于GPCR信号转导通路的细胞、个体代谢生理活动的信号分子调控网络。
(5)利用转基因果蝇、转基因鼠、基因敲除鼠的2型糖尿病动物模型,对发现的信号分子开展药靶的验证和深入的分子生物学研究。
3、基于BMP与GPCR等信号分子调控的代谢生理活动与病理过程的动态分子网络的定量化研究
(1)以蛋白质规模化定量分析和代谢小分子流量分析平台为基础,基于多阶段,多时程,多因素的采样原则,应用标记定量,非标记定量,绝对定量的方法研究BMP与GPCR等信号分子调控的代谢生理活动与病理过程的动态分子网络相关蛋白质的表达与降解,组成与修饰,分布与转位。
(2)结合与解离等动态行为特征。
结合深度测序的方法,研究小鼠、果蝇和细胞等模式生物和功能系统的代谢生理活动与病理过程中受到BMP与GPCR等信号分子调控的基因、蛋白质动态行为的表达调控模式,如DNA甲基化,组蛋白修饰,mRNA转录强度,microRNA干扰等。
(3)应用小分子代谢流量分析方法,分析蛋白质动态行为对代谢分子网络的影响和权重,结合计算生物学和生物信息学方法,建立细胞动态分子网络模型,并由进一步的功能实验进行验证或修正模型。
总体研究方案如下图:
4、基于BMP与GPCR等信号分子调控的代谢生理活动与病理过程的动态分子网络的信息整合与分析
(1)基于已有的454、Solexa和Solid深度测序平台,进一步完善Chip-Seq、Methyl-Seq、RNA-seq、外显子捕获、基因组重测序技术,针对小鼠、果蝇和细胞等模式生物和细胞功能系统,大规模、高通量获取BMP与GPCR等信号分子调控的代谢生理活动与病理过程的动态分子网络相关的功能基因组实验数据。
(2)开发配套的生物信息学数据管理软件和海量数据整合与分析算法。
包括基因组变异位点的生物学功能预测分析算法,多层次、多时程基因和蛋白质功能网络识别和重构算法,eQTL分析算法,蛋白质翻译后修饰的调控模式识别,共表达基因的调控开关作用识别,全基因组层面上反式、顺式调控元件识别算法等。
(3)研究和构建干细胞定向为白色前脂肪细胞和棕色前脂肪细胞过程中的信号分子调控网络,并建立网络比较算法,比较分析两种网络在外界环境胁迫和不同进化压力下的网络结构的拓扑学差异和相应的生物学功能差异,并以此为出发点,为白色脂肪与棕色脂肪的起源、白色脂肪与棕色脂肪能否和如何相互转换、以及它们与代谢系统疾病发生和发展之间的关系等研究提供关键线索。
(4)建立包含有关基因调控、信号转导和生化代谢途径、蛋白质相互作用信息在内的数据库和知识库;
通过收集,整理和分析国际公共数据库中已有的功能基因组的注释信息,建立符合系统生物学研究规范和基于网络的基因和蛋白质功能注释标准,以此为基础,结合国际通行的生物学数据规范,实现基因组数据,转录组数据,蛋白质组数据以及代谢组数据的对接。
(5)在代谢生理活动与病理过程中的基因和蛋白功能网络分析方面,将通过对代谢生理活动与病理过程中的基因和蛋白功能网络研究的全过程中信息流的跟踪,按照高通量数据挖掘与分析的规律,从数据产生、分析、结果解释等各个环节全着手,采用图论方法和现代统计分析手段,如无标度网络,层次网络,“小世界”网络等分析手段,结合网络聚类,谱分析,功能模块寻找等方法,分析代谢生理活动与病理过程中生物分子作用网络;
(6)采用信息融合和可视化手段寻找生物信息间的关联,挖掘基因和蛋白调控网络信息;
采用非线性动力学方程,布尔网络,时序逻辑,贝叶斯网络等方法,建立生物体系的动力学模型,并对生物系统进行动力学模拟;
采用统计推断、组合计算、小样本机器学习、信息论等多个学科分枝的理论与方法,充分运用高性能计算技术、知识挖掘与内容计算等先进的计算机手段,发展面向海量不完美数据的处理和分析方法。
可行性分析:
根据参加本项目的研究力量和已经拥有的实验材料、研究技术和研究成果,拟在如下四个方面寻求重大突破:
1、在干细胞定向为白色前脂肪细胞和棕色前脂肪细胞过程中的信号分子调控网络及其功能研究,以及在白色脂肪与棕色脂肪的起源和相互转换研究方面取得取得重大突破
本项目的课题组之一复旦大学医学院研究人员自2005年以来,已经连续在美国国家科学院院报(PNAS)上发表了四篇这个领域的研究工作论文。
课题组通过前期的研究工作,已经为拟开展的研究打下了很好的工作基础:
(1)建立了多潜能干细胞定向为白色前脂肪细胞的分化模型,并发现BMP-2/4对多潜能干细胞C3
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