基于对抗强化学习的GPCR药物虚拟筛选方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    62073231
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    58万
  • 负责人：
    吴宏杰
  • 依托单位：
    苏州科技大学
  • 学科分类：
    F0305.生物、医学信息系统与技术
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2020
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2020至

项目摘要

结项摘要

项目成果

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其他文献

一种基于生成对抗网络的强化学习算法
  • DOI：
    10.11896/jsjkx.180901655
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    计算机科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈建平;邹锋;刘全;吴宏杰;胡伏原;傅启明
  • 通讯作者：
    傅启明
基于强化学习的HP模型优化方法研究
  • DOI：
    10.3778/j.issn.1002-8331.1811-0059
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    计算机工程与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴宏杰;杨茹;傅启明;陈建平;陆卫忠
  • 通讯作者：
    陆卫忠
一种序列相关支持向量机的beta;桶状跨膜蛋白预测方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    计算机科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴宏杰;吕强;唐剑锋;钱培德
  • 通讯作者：
    钱培德
一种改进的双边滤波图像去噪算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    计算机工程与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    姒绍辉;胡伏原;张伟;吴宏杰
  • 通讯作者：
    吴宏杰
基于二阶TD误差的双网络DQN算法
  • DOI：
    10.19678/j.issn.1000-3428.0054557
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    计算机工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈建平;周鑫;傅启明;高振;付保川;吴宏杰
  • 通讯作者：
    吴宏杰

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

吴宏杰的其他基金

基于强化学习的G蛋白偶联受体三维结构预测方法研究
  • 批准号：
    61772357
  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
    65.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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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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