PageRank问题的研究及其在基因芯片数据挖掘中的应用

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    10901132
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    17.0万
  • 负责人：
    吴钢
  • 依托单位：
    江苏师范大学
  • 学科分类：
    A0502.数值代数
  • 结题年份：
    2012
  • 批准年份：
    2009
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

网络信息检索与生物信息数据挖掘中相关理论与关键技术的研究，是目前信息科学和大规模科学与工程计算界的研究热点。本项目基于大规模稀疏矩阵投影技术研究PageRank问题；并将PageRank加速技术应用于基因芯片数据挖掘的研究。研究内容包括：一、PageRank问题的图集结算法、不精确数值算法，以及求解PageRank问题的Arnoldi与GMRES算法的理论比较。二、GeneRank问题的新数学模型、结构化算法，以及求解GeneRank问题的重开始Krylov子空间方法。.在网络信息检索方面，本研究将提出PageRank问题的新快速求解算法，从而为该问题的高效求解提供新的研究思路；在基因芯片数据挖掘方面，将提出新的GeneRank数学模型与快速求解算法，力求提高基因排序的准确性与可靠性，从而期望为疾病早期诊断、疾病预测和预后大规模表达谱分析提供新的研究途径。

结项摘要

我们已经顺利完成该青年基金项目的任务。在PageRank问题的研究方面，提出了求解多阻尼PageRank问题的预条件、带位移GMRES算法；提出了求解PageRank问题的Arnoldi-Extrapolation算法与基于五类节点的图集结算法；给出了求解PageRank问题的Arnoldi算法与GMRES算法之间的理论联系与比较；给出了可对角化矩阵及其低秩修正矩阵特征多项式之间及谱之间的显式表达关系。在基因芯片数据挖掘方面，从矩阵分析的角度给出了基因等级向量的显式表达式，并分别提出了求解基因等级问题的Arnoldi算法、修正Arnoldi算法，以及Jacobi预条件共轭梯度算法。.青年基金项目在研期间，申请人在国际知名杂志，如：SIAM Journal on Scientific Computing, SIAM Journal on Numerical Analysis, ACM Transactions on Information Systems, Data Mining and Knowledge Discovery, Journal of Computational Biology, Information Retrieval, BIT Numerical Mathematics, Journal of Computational and Applied Mathematics, Linear and Multilinear Algebra上发表学术论文11篇，并被国内外同行、专家多次引用。

项目成果

期刊论文数量（11）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
An Arnoldi-Extrapolation algorithm for computing PageRank
用于计算 PageRank 的 Arnoldi-Extrapolation 算法
  • DOI：
    10.1016/j.cam.2010.02.009
  • 发表时间：
    2010-10
  • 期刊：
    JOURNAL OF COMPUTATIONAL AND APPLIED MATHEMATICS
  • 影响因子：
    2.4
  • 作者：
    Wu, Gang;Wei, Yimin
  • 通讯作者：
    Wei, Yimin
Relationship between the characteristic polynomial and the spectrum of a diagonalizable matrix and those of its low-rank update
可对角化矩阵及其低秩更新的特征多项式与谱的关系
  • DOI：
    10.1080/03081087.2011.639372
  • 发表时间：
    2012-07
  • 期刊：
    Linear and Multilinear Algebra
  • 影响因子：
    1.1
  • 作者：
    Wu, Gang;Wei, Yimin
  • 通讯作者：
    Wei, Yimin
Krylov Subspace Algorithms for Computing GeneRank for the Analysis of Microarray Data Mining
用于微阵列数据挖掘分析的计算 GeneRank 的 Krylov 子空间算法
  • DOI：
    10.1089/cmb.2009.0004
  • 发表时间：
    2010-04
  • 期刊：
    JOURNAL OF COMPUTATIONAL BIOLOGY
  • 影响因子：
    1.7
  • 作者：
    Wu, Gang;Zhang, Ying;Wei, Yimin
  • 通讯作者：
    Wei, Yimin
Towards backward perturbation bounds for approximate dual Krylov subspaces
朝向近似对偶 Krylov 子空间的后向扰动界限
  • DOI：
    10.1007/s10543-012-0402-4
  • 发表时间：
    2013-03
  • 期刊：
    BIT Numerical Mathematics
  • 影响因子：
    1.5
  • 作者：
    Wei Yimin;Jia Zhigang;Ling Sitao;Zhang Lu
  • 通讯作者：
    Zhang Lu
A thick-restarted block Arnoldi algorithm with modified Ritz vectors for large eigenproblems
针对大型特征问题的带有修改 Ritz 向量的厚重启动块 Arnoldi 算法
  • DOI：
    10.1016/j.camwa.2010.05.034
  • 发表时间：
    2010-08
  • 期刊：
    COMPUTERS & MATHEMATICS WITH APPLICATIONS
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Jiang, Wei;Wu, Gang
  • 通讯作者：
    Wu, Gang

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其他文献

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  • 通讯作者：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
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其他文献

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Google搜索引擎中网页等级问题的理论与快速算法研究
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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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