酶功能预测驱动的图结构数据和向量数据兼容学习模糊系统及实证

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    57万
  • 负责人：
    邓赵红
  • 依托单位：
    江南大学
  • 学科分类：
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2021
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2021至

项目摘要

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ patent.updateTime }}

其他文献

基于熵准则的鲁棒的RBF谷胱甘肽发酵建模
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    生物工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    谭左平;堵国成;王士同;邓赵红
  • 通讯作者：
    邓赵红
基于全局和局部保持的半监督支持向量机
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    电子学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    皋军;王士同;邓赵红;GAO Jun1,2,3,WANG Shi-tong1,3,DENG Zhao-hong1,3(1.;2.School of Information Engineering,Yancheng Insti;3.State Key Lab.of CAD&CG,Zhejiang University,Hang
  • 通讯作者：
    3.State Key Lab.of CAD&CG,Zhejiang University,Hang
基于-不敏感准则和结构风险的鲁棒径向基函数神经网络学习
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    电子与信息学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    桑庆兵;邓赵红;王士同;吴小俊
  • 通讯作者：
    吴小俊
适合大样本快速训练的最大夹角间隔核心集向量机
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    电子学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    胡文军;王士同;邓赵红;HU Wen-jun1,2,WANG Shi-tong1,DENG Zhao-hong1(1.Sch;2.School of Information;Engineering,Huzhou Tea
  • 通讯作者：
    Engineering,Huzhou Tea
具有协同约束的共生迁移学习算法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    电子学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王士同;邓赵红;李奕;蒋亦樟
  • 通讯作者：
    蒋亦樟

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败，请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为未结题，我已根据课题信息分析并撰写以下内容，帮您拓宽课题思路：

AI项目思路

AI技术路线图

邓赵红的其他基金

酶功能预测驱动的图结构数据和向量数据兼容学习模糊系统及实证
  • 批准号：
    62176105
  • 批准年份：
    2021
  • 资助金额：
    57.00 万元
  • 项目类别：
    面上项目
面向食品安全微生物预测的异构关联模糊系统建模关键技术及实证
  • 批准号：
    61772239
  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
    64.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
面向漂移过程的漂移模糊系统建模理论与方法及发酵过程应用研究
  • 批准号：
    61170122
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    57.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
超大规模发酵数据集驱动的模糊推理系统快速构建方法研究
  • 批准号：
    60903100
  • 批准年份：
    2009
  • 资助金额：
    17.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者：{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
关闭
close
客服二维码