关于化学与生物信息学的网络分布式计算共享平台研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21375090
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0310.化学信息学与人工智能
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

With the rapid development of modern testing technology and the finishment of the Human Genome Project, the relevant data, resources, and information increase explosively in many fields such as proteomics, genomics, and chemogenomics and so on. Studies of Chemo- and Bioinformatics become more and more complicated due to the diversity and abundance of data. It's therefore desirable to design efficient algorithms for integrating various data for systematic analysis. Distributed computing,as a powerful and easy expanding method,was rarely reported for Chemo- and Bioinformatics studies. So, in this project, we attempt to develop a distributed computing and sharing platform for Chemo- and Bioinformatics. Algorithms for data integrating will firstly be studied and then databases will be constructed for different kinds of dataset. On basis of these work, studies will be carried on distributed parallel computing algorithms as the key task in this project. Finally, a platform of distributed computing system will be shared online via a designed interactive system. The performance of our studies will facilitate resource sharing, and improving the research efficiency.
随着现代测试技术的发展,尤其是自人类基因组计划完成和各种人类后基因组计划的实施,各种生物类分子,相关数据和资源都呈爆炸性地增长。化学和生物信息学领域呈现数据多样化、数据量庞大和计算复杂度高等特点。如何提高计算效率,实现数据的系统化整合分析已经成为该领域重要研究内容。分布式计算具有高效,易扩展等特征,但是专门针对化学与生物信息学研究的分布式计算平台鲜见于报道。本项目拟针对化学和生物信息学设计和发展基于网络共享的分布式计算平台。开展关于各类数据整合算法的研究和数据库构建;针对不同数据特点研究设计并行算法;最后,基于用户友好的交互系统实现平台数据和算法的有效共享。该项目的开展将有助于实现国内相关领域资源的优势互补,提高研究工作效率,具有较好的实用价值。

结项摘要

随着现代测试技术的发展,尤其是自人类基因组计划完成和各种人类后基因组 计划的实施,各种生物类分子,相关数据和资源都呈爆炸性地增长。化学和生物信息学领域 呈现数据多样化、数据量庞大和计算复杂度高等特点。如何提高计算效率,实现数据的系统 化整合分析已经成为该领域重要研究内容。分布式计算具有高效,易扩展等特征,但是专门 针对化学与生物信息学研究的分布式计算平台鲜见于报道。本项目拟针对化学和生物信息学 设计和发展基于网络共享的分布式计算平台。开展关于各类数据整合算法的研究和数据库构 建;针对不同数据特点研究设计并行算法;最后,基于用户友好的交互系统实现平台数据和 算法的有效共享。该项目的开展将有助于实现国内相关领域资源的优势互补,提高研究工作 效率,具有较好的实用价值。

项目成果

期刊论文数量(20)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Computational identifying and characterizing circular RNAs and their associated genes in hepatocellular carcinoma.
肝细胞癌中环状 RNA 及其相关基因的计算识别和表征
  • DOI:
    10.1371/journal.pone.0174436
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    PloS one
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Li Y;Dong Y;Huang Z;Kuang Q;Wu Y;Li Y;Li M
  • 通讯作者:
    Li M
A new strategy for exploring the hierarchical structure of cancers by adaptively partitioning functional modules from gene expression network.
通过从基因表达网络中自适应划分功能模块来探索癌症层次结构的新策略
  • DOI:
    10.1038/srep28720
  • 发表时间:
    2016-06-28
  • 期刊:
    Scientific reports
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Xu J;Jing R;Liu Y;Dong Y;Wen Z;Li M
  • 通讯作者:
    Li M
Classification of multi-family enzymes by multi-label machine learning and sequence-based descriptors
通过多标签机器学习和基于序列的描述符对多家族酶进行分类
  • DOI:
    10.1039/c4ay01240b
  • 发表时间:
    2014-08
  • 期刊:
    Analytical Methods
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    Wang Yuelong;Jing Runyu;Hua Yongpan;Fu Yuanyuan;Dai Xu;Huang Liqiu;Li Menglong
  • 通讯作者:
    Li Menglong
A New Network-Based Strategy for Predicting the Potential miRNA-mRNA Interactions in Tumorigenesis.
一种新的基于网络的策略来预测肿瘤发生中潜在的 miRNA-mRNA 相互作用
  • DOI:
    10.1155/2017/3538568
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    International journal of genomics
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Xue J;Xie F;Xu J;Liu Y;Liang Y;Wen Z;Li M
  • 通讯作者:
    Li M
A consensus subunit-specific model for annotation of substrate specificity for ABC transporters
用于注释 ABC 转运蛋白底物特异性的共识亚基特异性模型
  • DOI:
    10.1039/c5ra05304h
  • 发表时间:
    2015-01-01
  • 期刊:
    RSC ADVANCES
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Hu, Yayun;Guo, Yanzhi;Pu, Xuemei
  • 通讯作者:
    Pu, Xuemei

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  • 通讯作者:
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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]
      
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