地下水污染溯源智能反演辨识研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    42272283
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    57.00万
  • 负责人：
    卢文喜
  • 依托单位：
    吉林大学
  • 学科分类：
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2022
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2022 至
  • 项目参与者：
    卢文喜；
  • 关键词：

项目摘要

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（17）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
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其他文献

基于径向基函数神经网络的地下水数值模拟模型的替代模型研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    水土保持研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    伊燕平;卢文喜;张耘;芦贵君;王大中;洪德法
  • 通讯作者：
    洪德法
判别分析方法在水质评价中的应用——以饮马河流域为例
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    环境科学与技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    翟航;李海杰;卢文喜;辛欣
  • 通讯作者：
    辛欣
基于Kriging替代模型的地下水污染监测井网优化设计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    中国环境科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    范越;卢文喜;欧阳琦;常振波;李梦南;罗建男
  • 通讯作者：
    罗建男
两种随机地下水位动态预测模型在吉林西部的应用与对比
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    水文
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    龙玉桥;李平;杨忠平;卢文喜
  • 通讯作者：
    卢文喜
基于U-D分解的卡尔曼滤波法在地下水污染源识别中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    中国环境科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    崔尚进;卢文喜;顾文龙;常振波;罗建男
  • 通讯作者：
    罗建男

其他文献

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卢文喜的其他基金

地下水污染溯源智能反演辨识研究
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2022
  • 资助金额：
    57 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于随机统计及人工智能的地下水污染溯源辨识研究
  • 批准号：
    41972252
  • 批准年份：
    2019
  • 资助金额：
    66 万元
  • 项目类别：
    面上项目
地下水DNAPLs污染源反演识别研究
  • 批准号：
    41672232
  • 批准年份：
    2016
  • 资助金额：
    76.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于替代模型的DNAPLs污染含水层修复方案的分析与优选
  • 批准号：
    41372237
  • 批准年份：
    2013
  • 资助金额：
    95.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于数值模拟的表面活性剂强化的DNAPLs污染含水层修复过程优化问题研究
  • 批准号：
    41072171
  • 批准年份：
    2010
  • 资助金额：
    55.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
地下水管理模型中处理互馈协变关系的理论和方法
  • 批准号：
    40672157
  • 批准年份：
    2006
  • 资助金额：
    39.0 万元
  • 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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  • 财政年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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作者：{{ showInfoDetail.author }}

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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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