细菌代谢物浓度的化学信息学预测及在新型杀菌剂发现中的应用

项目名称： 细菌代谢物浓度的化学信息学预测及在新型杀菌剂发现中的应用

项目编号： No.21173092

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 数理科学和化学

项目作者： 张红雨

作者单位： 华中农业大学

项目金额： 61万元

中文摘要： 代谢物浓度测定是代谢组学研究的基础。目前，测定代谢物浓度主要采用实验方法。但由于代谢物种类繁多，且大部分浓度较低（nM至mM之间），精确测定其浓度非常困难。因此，用理论方法预测代谢物浓度便成为代谢组学研究中一项很有意义同时也颇具挑战性的工作。本项目拟采用液相色谱-串联质谱法测定10种重要动、植物致病菌的各120种代谢物的浓度，建立细菌代谢物浓度与代谢网络拓扑参数和代谢物化学性质之间的普适关系，构建细菌代谢物浓度的化学信息学预测模型，并实现网络服务。然后针对这些动、植物致病菌开展代谢物浓度辅助的靶标筛选和苗头化合物（hit）发现，获得具有进一步开发潜力的靶标1-2个、苗头化合物10-20个。本项目的顺利开展将增进对细菌代谢物浓度决定因素的认识，提供一种简便、实用的细菌代谢物浓度预测方法，不仅有助于微生物的系统生物学建模，也有助于新型杀菌剂的发现，因此具有重要基础科学意义和重大潜在应用价值。

中文关键词： 代谢物浓度；代谢网络；化学信息学；支持向量机；杀菌剂发现

英文摘要：

英文关键词： metabolite concentration；metabolic network；chemoinformatics；support vector machine；antibacterial discovery