H9N2重组病株药物分子动力学与代谢核心研究

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H9N2禽流感病毒自1966年被发现以来肆虐于禽类中并造成高死亡率,尤其是近几年来陆续发现有猪和人被感染并且导致死亡的病例发生。世界卫生组织曾经发布了H9N2禽流感病毒可能造成下次流感大流行的警告,由于H9N2禽流感病毒对人类的威胁大大增加,因此有必要对其加强疫情监控和研究分析。H9N2禽流感病毒中的外源蛋白有血凝素HA、神经氨酸酶NA和基质蛋白M2等,对病毒传染、繁殖和变异起到关键性的作用;同时对于人类来说感染和抵抗H9N2病毒与人体新陈代谢系统也是息息相关,因此对HA、NA、M2和人体新陈代谢系统的研究既是防治人类感染H9N2病毒的重点之一,也是本文研究的对象。现阶段对H9N2病毒的研究主要集中在遗传性、变异性、抗药性和与人体系统的相互作用等方面。本文采用了序列比对、重组分析、同源模建、结构优化、分子动力学对接等方法,针对H9N2禽流感病毒中的HA、NA和M2蛋白质的变异性和抗药性等方面进行了研究;采用模拟退火和复杂网络相关算法提取了人类新陈代谢的的核心模块,找出了其中与疾病感染和药物作用联系最紧密的代谢物和代谢反应。本文针对H9N2病毒和人体新陈代谢系统等生物信息学问题,运用算法处理、优化计算和力学分析等研究手段,展开了一系列基础性研究工作。本论文共分为三个部分,主要研究工作如下:(1)对中国分离出来的H9N2禽流感病毒亚型中HA和NA基因分别进行了密码子偏好性和重组分析。计算结果表明H9N2病毒中的HA和NA基因都只有很低的密码子偏好性,这与H9N2禽流感病毒为GC-缺乏型基因组不同。另外,由于HA和NA基因中的突变偏好是确定密码子使用模式的决定性因素,本研究中还发现HA和NA基因重组事件确实存在,基因序列样本中各有两个重组事件被识别出来,也侧面证明了HA和NA基因的变异频率是病毒组成中最高的部分之一。基于以上计算结果,与近年来宿主已经从禽类扩展到哺乳动物和人的实际相结合可分析出,H9N2变异和重组将会更为频繁,传染性和毒性将大大增强,世界卫生组织关于“H9N2可能成为流感大流行病毒原株”的警告发生的概率确实较大。(2)对与HA和NA同属H9N2禽流感病毒外源蛋白的基质蛋白M2进行了抗药性和药物靶标点的分析,样本选用的是前一章发现的具有重组现象的福建血缘病株,预先对威胁人类的H9N2病毒进行了防疫准备和药物设计的基础性研究。采用同源模建方法构建并精修了M2蛋白质的三维模型,进一步运用分子对接技术研究了常用的流感抑制剂(金刚烷胺、盐酸金刚乙胺)对M2蛋白质的作用机理。然后运用分子动力学对M2蛋白质和药物复合物进行了结构优化研究,识别了重组变异后相互作用影响最大的残基和原子,包括两个保守结合位置和一个最活跃结合位置。研究发现,与流感抑制剂配位的M2蛋白质残基全都位于第二保守结合位置,同时复核了分子对接的正确性。最后把所有这些理论上重要的结合位置都映射到M2蛋白质结构中,指出了几个潜在药物靶标的位置。上述研究结果表明,保守残基的结合位置可被识别为普遍抗流感药物的潜在靶标,其中第二保守残基位置是常用药物金刚烷胺和盐酸金刚乙胺的靶标,另外两个残基位置也是潜在的新研制药物靶标。研究同时也证明了金刚烷胺和盐酸金刚乙胺对中国近期爆发的福建血缘H9N2病株的疫情依然有效,可作为此病株疫情应急预防和治疗的备选药物,但其他3组重组病株的抗药性仍需待数据完善后进行检验和分析。(3)为了应对H9N2病毒可能对人类造成的流感大流行威胁,了解人体新陈代谢系统对病毒感染和药物治疗起到关键作用的代谢反应和代谢物,本文继续对人体新陈代谢运用模拟退火、复杂网络等算法,分析了其中的核心模块。依据新陈代谢网络的蝴蝶结结构对人类和嗜盐古细菌的新陈代谢网络进行了初步的模块划分,并提取了网络系统的核心部分——巨强连通体,验证了它们的“小世界效应”、“无标度特征”和“自相似特性”等总体的结构特性,也从网络社团结构和中心性分析等角度讨论了它们的生物学内涵和药理学意义。
摘要第4-6页
Abstract第6-8页
1 绪论第12-22页
    1.1 引言第12-13页
    1.2 H9N2禽流感病毒对人类的危害与威胁第13-14页
    1.3 H9N2与人类新陈代谢网络的研究现状第14-15页
    1.4 H9N2研究涉及的交叉领域第15-19页
    1.5 本文主要研究内容与意义第19-22页
2 H9N2禽流感病毒研究方法第22-42页
    2.1 H9N2禽流感病毒介绍第22-28页
        2.1.1 血凝素第24-25页
        2.1.2 神经氨酸酶第25-27页
        2.1.3 M2蛋白质第27-28页
    2.2 生物信息学研究概述第28-32页
        2.2.1 生物信息学的定义与意义第29页
        2.2.2 生物信息学的研究对象与内容第29-31页
        2.2.3 主要的生物信息学数据库第31-32页
    2.3 新陈代谢网络的研究内容第32-36页
    2.4 生物算法、力学与优化第36-41页
        2.4.1 生物算法第36-37页
        2.4.2 生物统计学第37页
        2.4.3 统计力学第37-38页
        2.4.4 结构优化算法第38-39页
        2.4.5 分子力学第39页
        2.4.6 分子力场第39-41页
    2.5 本章小结第41-42页
3 H9N2中HA和NA密码子偏好性和重组分析第42-60页
    3.1 H9N2基因序列数据来源第42页
    3.2 密码子偏好性方法与分析第42-51页
        3.2.1 动态规划算法第42-43页
        3.2.2 序列比对算法第43-45页
        3.2.3 密码子偏好性第45-47页
        3.2.4 对应分析方法第47页
        3.2.5 HA和NA密码子偏好性分析第47-51页
    3.3 基因重组方法与分析第51-59页
        3.3.1 基因重组第51-52页
        3.3.2 ML系统进化树第52-53页
        3.3.3 重组结果分析第53-59页
    3.4 本章小结第59-60页
4 H9N2中M2蛋白质分子动力学分析第60-78页
    4.1 M2蛋白质模板选取第60-61页
    4.2 分子动力学第61-65页
    4.3 蛋白质分子动力学第65-69页
        4.3.1 蛋白质结构分子动力学第65-67页
        4.3.2 蛋白质分子同源模建第67-68页
        4.3.3 蛋白质结构预测与功能分析第68-69页
    4.4 同源模建、精修与检验第69-72页
        4.4.1 同源模建第69-70页
        4.4.2 精修同源模型第70-71页
        4.4.3 模型检验第71-72页
    4.5 结果和讨论第72-77页
        4.5.1 残基预测第72-74页
        4.5.2 分子对接第74-76页
        4.5.3 M2蛋白质药物分析第76-77页
    4.6 本章小结第77-78页
5 人体代谢核心网络的复杂网络分析第78-116页
    5.1 引言第78页
    5.2 复杂网络算法第78-89页
    5.3 新陈代谢网络模型的获取与整理第89-90页
    5.4 新陈代谢网络的拓扑结构分析第90-103页
        5.4.1 蝴蝶结结构第90-94页
        5.4.2 小世界效应第94-96页
        5.4.3 节点的度分布第96-100页
        5.4.4 自相似特性第100-103页
    5.5 新陈代谢网络的社团结构第103-110页
    5.6 新陈代谢网络的关键节点第110-114页
    5.7 本章小结第114-116页
结论第116-118页
展望第118-119页
创新点摘要第119-120页
参考文献第120-136页
攻读博士学位期间发表学术论文情况第136-137页
致谢第137-138页
作者简介第138-139页
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