项目名称: 基于网络分析寻找前列腺癌相关microRNA生物标志物

项目编号: No.31470821

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 生物科学

项目作者: 沈百荣

作者单位: 苏州大学

项目金额: 80万元

中文摘要: 2011年美国不推荐用前列腺特异性抗原筛查前列腺癌以来,寻找新型网络标志物或非编码RNA标志物成为前列腺癌生物标志物研究的热点。但是什么样的基因、处在基因网络结构的什么样的位置,才可能成为前列腺癌的生物标志物、并能应用于前列腺癌的诊疗?这样的问题目前还没有明确答案。 本项目旨在以前列腺癌为研究对象:(1)整合现有microRNA标志物、建立microRNA标志物数据库,分析microRNA-mRNA/lncRNA网络结构、寻找作为标志物microRNA的网络特征;2)将模型应用于前列腺癌、寻找前列腺癌的microRNA标志物;(3)通过收集相关前列腺癌病人的组织样本,验证计算所发现的生物标志物在不同分级的病人组织中的表达;寻找个性化的诊断标志物;(3)结合生物信息学分析、系统模拟和分子生物学实验,探讨这些microRNA在前列腺癌发生、发展过程中的分子生物学功能,为将来的临床应用提供依据。

中文关键词: 网络重构;网络分析;复杂疾病;计算生物学;基因调控网络

英文摘要: The identification of novel network biomarkers or the non-coding RNA biomarkers for prostate cancer (PCA) becomes very popular starting from 2011, when the United States Preventative Services Task Force (USPSTF) made a recommendation against prostate-specific antigen (PSA) based screening for healthy men. However, what kind of microRNAs with specific locations in the network are good candidates for biomarkers in prostate cancer? This is still unclear. In this project, we plan to answer this question by (1) bioinformatics models with collection of microRNA biomarkers for database building,reconstruction of microRNA-mRNA/lncRNA networks by integrating of related Omics data, and locating the key microRNAs by network analysis; (2) application of the model to prostate cancer (PCA) to identify microRNA biomarker for PCA; (3) collection of PCA tissue samples and checking the expression of the key microRNAs in samples with different PCA stages and grades to identify personalized biomarkers; (4) combining the bioinformatics analysis, systems simulation and the experimental investigation, to study the molecular functions of these microRNAs. We wish the implementation of the project will promote the identification and the application of novel microRNA biomarkers for the precise clinical diagnosis of prostate cancer.

英文关键词: Network reconstruction;Network Analysis;Complex Diseases;Computational Biology;Gene Regulatory Network

成为VIP会员查看完整内容
1

相关内容

【IJCAI2021】​单样本可供性检测
专知会员服务
9+阅读 · 2021年8月27日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年7月26日
【MIT】理解深度学习网络里单个神经元的作用
专知会员服务
28+阅读 · 2020年9月12日
【元图(Meta-Graph):元学习小样本连接预测】
专知会员服务
64+阅读 · 2020年5月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
The Importance of Credo in Multiagent Learning
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月15日
Arxiv
46+阅读 · 2021年10月4日
Deformable Style Transfer
Arxiv
14+阅读 · 2020年3月24日
Adversarial Transfer Learning
Arxiv
12+阅读 · 2018年12月6日
Arxiv
26+阅读 · 2018年9月21日
小贴士
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
The Importance of Credo in Multiagent Learning
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月15日
Arxiv
46+阅读 · 2021年10月4日
Deformable Style Transfer
Arxiv
14+阅读 · 2020年3月24日
Adversarial Transfer Learning
Arxiv
12+阅读 · 2018年12月6日
Arxiv
26+阅读 · 2018年9月21日
微信扫码咨询专知VIP会员