基因调控网络重建的最优化模型与算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    10801131
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    17.0万
  • 负责人：
    王勇
  • 依托单位：
    中国科学院数学与系统科学研究院
  • 学科分类：
    A0405.连续优化
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2008
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2009-01-01 至2011-12-31

项目摘要

细胞通过基因调控实现复杂的生命功能。利用微阵列基因表达数据构建基因调控网络是当前生物信息学和系统生物学的一个前沿研究热点。主要的挑战在于建立涉及成千上万变量的调控网络模型和克服生物实验产生的高噪声、相对缺乏的数据造成的病态多解现象。本研究计划中，我们将利用最优化方法来集成从不同尺度、角度、层面提供调控信息的异源生物数据，推断转录因子、基因、环境因素、化学小分子以及非编码RNA之间的调控作用，并识别那些在不同条件下产生响应的信号通路。在方法论研究中，我们将根据实际问题和数据结构的特点在最优化建模中强调凸性和正则化项，以保证复杂生物问题的简化以及求解算法的高效。本项目的研究不仅可以为生物学家提供可靠的方法论和实用高效的工具软件，而且可以推动最优化理论和算法与生物分子网络和数据集成的交叉研究，加快国内系统生物学这一新兴交叉学科的发展。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（14）
专著数量（0）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（10）
专利数量（0）
Protein evolution in yeast transcription factor subnetworks.
酵母转录因子子网络中的蛋白质进化
  • DOI：
    10.1093/nar/gkq353
  • 发表时间：
    2010-10
  • 期刊：
    Nucleic acids research
  • 影响因子：
    14.9
  • 作者：
    Wang Y;Franzosa EA;Zhang XS;Xia Y
  • 通讯作者：
    Xia Y
NOA: a novel Network Ontology Analysis method.
NOA：一种新颖的网络本体分析方法
  • DOI：
    10.1093/nar/gkr251
  • 发表时间：
    2011-07
  • 期刊：
    Nucleic acids research
  • 影响因子：
    14.9
  • 作者：
    Wang J;Huang Q;Liu ZP;Wang Y;Wu LY;Chen L;Zhang XS
  • 通讯作者：
    Zhang XS
Predicting eukaryotic transcriptional cooperativity by Bayesian network integration of genome-wide data.
通过全基因组数据的贝叶斯网络整合预测真核转录协同性
  • DOI：
    10.1093/nar/gkp625
  • 发表时间：
    2009-10
  • 期刊：
    Nucleic acids research
  • 影响因子：
    14.9
  • 作者：
    Wang Y;Zhang XS;Xia Y
  • 通讯作者：
    Xia Y
Computationally Probing Drug-Protein Interactions Via Support Vector Machine
通过支持向量机计算探测药物-蛋白质相互作用
  • DOI：
    10.2174/157018010791163433
  • 发表时间：
    2010-06-01
  • 期刊：
    LETTERS IN DRUG DESIGN & DISCOVERY
  • 影响因子：
    1
  • 作者：
    Wang, Yong-Cui;Yang, Zhi-Xia;Deng, Nai-Yang
  • 通讯作者：
    Deng, Nai-Yang
A Network Biology Study on Circadian Rhythm by Integrating Various Omics Data
通过整合各种组学数据进行昼夜节律的网络生物学研究
  • DOI：
    10.1089/omi.2009.0040
  • 发表时间：
    2009-08-01
  • 期刊：
    OMICS-A JOURNAL OF INTEGRATIVE BIOLOGY
  • 影响因子：
    3.3
  • 作者：
    Wang, Yong;Zhang, Xiang-Sun;Chen, Luonan
  • 通讯作者：
    Chen, Luonan

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其他文献

Novel kaurenoic acid-13alpha-hydroxylase, coding gene and applications thereof
新型贝壳杉烯酸-13α-羟化酶、编码基因及其应用
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    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
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    王勇;熊智强;汪建峰;李诗渊;刘巧霞
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物联网环境下的重庆高速公路网运行管理信息系统研究
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
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  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    蔡小波
四维信号星座图改进及相应OFDM系统模型设计
  • DOI：
    10.3969/j.issn.0372-2112.2020.08.005
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张祥莉;王勇;王典洪;陈振兴
  • 通讯作者：
    陈振兴
基于资源共享和温度控制的生鲜商品多中心车辆路径优化问题
  • DOI：
    10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2020.2129
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    中国管理科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王勇;张杰;刘永;许茂增
  • 通讯作者：
    许茂增

其他文献

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王勇的其他基金

第八届中日流体力学的数学研讨会
  • 批准号：
    12281240016
  • 批准年份：
    2022
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  • 项目类别：
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  • 项目类别：
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  • 批准号：
  • 批准年份：
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  • 资助金额：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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  • 批准号：
    61171007
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
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  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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  • 批准年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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相似海外基金

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  • 项目类别：
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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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