Baidu
map

Circ Res:复旦创建全球心脏研究新图谱库

2013-11-08 孙国根 医学论坛网

大学附属中山医院特聘教授、美国加州大学洛杉矶分校戴卫•格芬医学院著名心脏病学专家平琲琲教授及其研究团队与复旦大学附属中山医院心血管病研究所葛均波院士研究团队及欧洲生物信息学研究所等合作,时经3年多,终于在心脏蛋白质组生物信息学研究方面取得重要进展,创建了全球首个统一标准的心脏细胞器蛋白质图谱库,该研究犹如一座桥梁,把原来“分散进行”的心脏生物学基础研究和临床心脏医学研究两大领域连为一体,对促进心脏

大学附属中山医院特聘教授、美国加州大学洛杉矶分校戴卫•格芬医学院著名心脏病学专家平琲琲教授及其研究团队与复旦大学附属中山医院心血管病研究所葛均波院士研究团队及欧洲生物信息学研究所等合作,时经3年多,终于在心脏蛋白质组生物信息学研究方面取得重要进展,创建了全球首个统一标准的心脏细胞器蛋白质图谱库,该研究犹如一座桥梁,把原来“分散进行”的心脏生物学基础研究和临床心脏医学研究两大领域连为一体,对促进心脏转化医学研究进程有重要意义。该成果已在线发表在心血管研究领域顶尖杂志《循环研究》 (Circulation Research)上。 【原文下载】


蛋白质是生命的物质基础,没有蛋白质就没有生命。因此,蛋白质是与生命及各种形式的生命活动紧密联系在一起的物质。如今,越来越多的组学技术(基因组学、蛋白质组学和代谢组学等)研究在心血管生物领域中已广泛应用,尤其是科学家在大规模蛋白质组学研究中已发现许多以前并没有发现的规律,有些规律对解开心脏之谜、解释心脏细胞在生理或病理状态下的运作机制有重要意义,但是蛋白质组学研究仍然受到很多限制,如全球现有的蛋白质组学研究存在标识、对比参照物不统一等问题,没有统一的标识和对比参照物,致使科学研究很难进行,更给科学家的深入研究带来极大不便。因而全球范围内心血管研究领域的学者急需一个全新的生物数据信息平台将多学科的数据进行搜集、整合和分析,方便科学家查阅、对比和运用,以推动科学研究向纵深发展。


据在洛杉矶和上海两地参与该研究、论文共同第一作者、复旦大学附属中山医院心血管病研究所李华博士介绍,在全球多中心联合下,平琲琲教授、葛均波院士等研究人员经3年多努力,创建的全球首个“心脏细胞器蛋白质图谱库”是一个全新的全球共享平台,不仅解决了标识、对比参照物不统一等难题,同时还具有实时更新数据的强大功能,可将不同学科间的资源(如蛋白质相关数据)进行整理,并把这些复杂的相关数据进行“侨联”,从而有利于研究人员在特定生物背景下从事蛋白信号通路的深入研究。“心脏细胞器蛋白质图谱库” 平台具有三大优势,一是平台设有很多已经过整合的“重要数据”和专为研究人员设计的宽泛、快速鉴定蛋白的搜索引擎;二是平台含有一个数据库和一套生物信息工具,可用来整合已知生物医学特征(如基因突变及疾病表型等);三是该平台就是一个统一的“实时在线”的基础门户网站,有利于研究人员高效分析、上传和查询相关数据,服务于全球不同心血管研究中心学者之间进行合作以及远程数据管理,进而促进心血管生物学和医学领域的知识构建进程。


原文出处:

Zong NC, Li H, Li H, Lam MP, Jimenez RC, Kim CS, Deng N, Kim AK, Choi JH, Zelaya I, Liem D, Meyer D, Odeberg J, Fang C, Lu HJ, Xu T, Weiss J, Duan H, Uhlen M, Yates JR 3rd, Apweiler R, Ge J, Hermjakob H, Ping P.Integration of cardiac proteome biology and medicine by a specialized knowledgebase.Circ Res. 2013 Oct 12;113(9):1043-53. doi: 10.1161/CIRCRESAHA.113.301151. 【原文下载】

版权声明:
本网站所有内容来源注明为“梅斯医学”或“MedSci原创”的文字、图片和音视频资料,版权均属于梅斯医学所有。非经授权,任何媒体、网站或个人不得转载,授权转载时须注明来源为“梅斯医学”。其它来源的文章系转载文章,或“梅斯号”自媒体发布的文章,仅系出于传递更多信息之目的,本站仅负责审核内容合规,其内容不代表本站立场,本站不负责内容的准确性和版权。如果存在侵权、或不希望被转载的媒体或个人可与我们联系,我们将立即进行删除处理。
在此留言
评论区 (3)
#插入话题
  1. [GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=6277, encodeId=068a62e790, content=葛院士临床、科研都如此成就!, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=85, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=2f1286833, createdName=sence, createdTime=Wed Nov 13 03:03:00 CST 2013, time=2013-11-13, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=6276, encodeId=2f7362e672, content=临床研究都是大牛,汗颜!, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=127, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=2f1286833, createdName=sence, createdTime=Wed Nov 13 02:57:00 CST 2013, time=2013-11-13, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1538422, encodeId=e095153842280, content=<a href='/topic/show?id=751e42660f1' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#复旦#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=59, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=42660, encryptionId=751e42660f1, topicName=复旦)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=null, createdBy=e6c312994908, createdName=saikp, createdTime=Sun Nov 10 02:05:00 CST 2013, time=2013-11-10, status=1, ipAttribution=)]
    2013-11-13 sence

    葛院士临床、科研都如此成就!

    0

  2. [GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=6277, encodeId=068a62e790, content=葛院士临床、科研都如此成就!, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=85, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=2f1286833, createdName=sence, createdTime=Wed Nov 13 03:03:00 CST 2013, time=2013-11-13, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=6276, encodeId=2f7362e672, content=临床研究都是大牛,汗颜!, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=127, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=2f1286833, createdName=sence, createdTime=Wed Nov 13 02:57:00 CST 2013, time=2013-11-13, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1538422, encodeId=e095153842280, content=<a href='/topic/show?id=751e42660f1' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#复旦#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=59, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=42660, encryptionId=751e42660f1, topicName=复旦)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=null, createdBy=e6c312994908, createdName=saikp, createdTime=Sun Nov 10 02:05:00 CST 2013, time=2013-11-10, status=1, ipAttribution=)]
    2013-11-13 sence

    临床研究都是大牛,汗颜!

    0

  3. [GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=6277, encodeId=068a62e790, content=葛院士临床、科研都如此成就!, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=85, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=2f1286833, createdName=sence, createdTime=Wed Nov 13 03:03:00 CST 2013, time=2013-11-13, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=6276, encodeId=2f7362e672, content=临床研究都是大牛,汗颜!, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=127, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=2f1286833, createdName=sence, createdTime=Wed Nov 13 02:57:00 CST 2013, time=2013-11-13, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1538422, encodeId=e095153842280, content=<a href='/topic/show?id=751e42660f1' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#复旦#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=59, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=42660, encryptionId=751e42660f1, topicName=复旦)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=null, createdBy=e6c312994908, createdName=saikp, createdTime=Sun Nov 10 02:05:00 CST 2013, time=2013-11-10, status=1, ipAttribution=)]
    2013-11-10 saikp

相关资讯

Nat Neurosci:复旦学者发现灵长类大脑发育规律 或助治疗癫痫

复旦大学14日披露,该校脑科学研究院、医学神经生物学国家重点实验室教授杨振纲率领课题组,经3年多攻关,在大脑皮质发育研究方面取得新进展。 研究人员发现,同为灵长类的人类和猕猴的“大脑皮质的抑制性神经元”均起源于胚胎时期的基底神经节隆起部位,而不是科学界长期以来所认为的来源于大脑皮质本身。该成果可能为治疗癫痫和自闭症等类似脑疾病提供新思路和新手段。目前该研究已在线发表在

Baidu
map
Baidu
map
Baidu
map