Mechanotransduction play an important role in a number of life activities, such as cell division, development, migration and invasion. The dysfunction of this type signal transduction can lead to a variety of diseases. Research on the mechanotransduction signal network is the frontier and spotlight fields of the studies for some basic subjects and clinical medicine..In this project, we select the protein-protein interaction network, which is related to the meachnotransduction, as the research object. First, based on the PPI network, we build a network model for the domain-domain interaction. Integrated with the sequence information, we can predict some new network nodes and some new interactions between proteins in the network. With the information from current signaling pathway database, using some probabilistic model, we can predict the signal flow direction for the PPI in the signal network. Then, combining some kind of information, based on the directed PPI network, we can predict some signal pathway..Reconstruction of the mechanotransduction network can help us to enhance the understanding of the relative mechanism of the mechanotransduction. The results also are helpful to provide new approaches for further research on the relation between the adhesome proteins with human disease, and also can provide the foundation for the researching about novel therapeutic targets.
力化学信号转导,对于细胞的分裂、发育、迁移和侵入等生命活动起重要作用,相关的功能障碍会导致多种疾病。力化学信号转导网络的研究是当前基础学科以及临床医学的热点研究领域。. 本研究选取力化学信号网络中对应的蛋白相互作用网络为研究对象,在PPI网络模型的基础上,利用结构域相互作用信息,结合序列信息,预测信号转导网络中的未知蛋白节点以及新的相互作用。基于现有信号通路数据库信息,对于PPI网络中的蛋白相互作用,利用概率模型预测其参与的信号转导中信号流的方向。基于有向PPI网络模型,结合多种信息,计算预测相应的信号通路。力化学信号转导网络的重构研究可以加深对力化学信号转导实现机制的理解,为探索细胞内粘附分子功能异常与相关疾病间关系提供新的途径,从而为新的药物靶点的发现提供基础。
生物大分子参与的信号转导,在细胞的生命活动起重要作用,相关的功能障碍会导致多种疾病。信号转导网络的研究是当前基础学科以及临床医学的热点研究领域。.本研究进行了信号转导网络重构的研究。在结构域理化性质的基础上,以结构域为基础,构建了蛋白质相互作用网络节点的预测模型,并进行了蛋白质相互作用及其信号流方向的预测;在整合素粘附体网络上进行了网络节点与信号流方向的预测。同时,结合网络传播算法,参考GO注释等信息,开发了信号流方向性的预测计算方法。选取VEGF网络、整合素参与的力化学信号网络、以及其他人类的PPI网络为对象,进行了信号流的方向性预测计算。信号转导网络的重构研究可以加深对信号转导实现机制的理解,为探索相关疾病提供新的途径,并为新的药物靶点的发现提供基础。
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数据更新时间:2023-05-31
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