基于约束独立分量分析的肿瘤DNA微阵列数据分析新算法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    30700161
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    18.0万
  • 负责人：
    郑春厚
  • 依托单位：
    中国科学院合肥物质科学研究院
  • 学科分类：
    C1005.生物成像、电子与探针
  • 结题年份：
    2010
  • 批准年份：
    2007
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2008-01-01 至2010-12-31

项目摘要

本项目研究肿瘤基因表达数据的约束独立分量分析（ICA）建模，在此基础上研究基于约束ICA模型的肿瘤基因表达数据的聚类分析问题。针对基本线性ICA在基因表达数据建模方面存在的诸如分量数目难以确定、算法稳定性有待提高、分量排序困难等缺点，研究利用基因表达数据中蕴含的基因调控等生物信息，构建符合生物意义的DNA微阵列数据约束ICA模型，进而研究ICA模型中特征基因和特征样本的统计规律与生物内涵，提取与肿瘤类型关系密切的关键基因，对肿瘤样本进行分类研究。研究合理的基因聚类数目评价标准，在利用约束ICA对DNA微阵列数据建模的基础上，对基因表达数据进行基因功能和肿瘤样本聚类分析。最终探索出一套基因功能分类和基因肿瘤样本诊断预测的实用方法，从而为促进肿瘤基因组学和药物基因组学的进一步研究打下基础。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（10）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（10）
专利数量（0）
Gene expression data classification using locally linear discriminant embedding
使用局部线性判别嵌入进行基因表达数据分类
  • DOI：
    10.1016/j.compbiomed.2010.08.003
  • 发表时间：
    2010-10-01
  • 期刊：
    COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE
  • 影响因子：
    7.7
  • 作者：
    Li, Bo;Zheng, Chun-Hou;Han, Kyungsook
  • 通讯作者：
    Han, Kyungsook
A genetic programming-based approach to the classification of multiclass microarray datasets
基于遗传编程的多类微阵列数据集分类方法
  • DOI：
    10.1093/bioinformatics/btn644
  • 发表时间：
    2009-02-01
  • 期刊：
    BIOINFORMATICS
  • 影响因子：
    5.8
  • 作者：
    Liu, Kun-Hong;Xu, Chun-Gui
  • 通讯作者：
    Xu, Chun-Gui
Molecular Pattern Discovery Based on Penalized Matrix Decomposition
基于惩罚矩阵分解的分子模式发现
  • DOI：
    10.1109/tcbb.2011.79
  • 发表时间：
    2011-11-01
  • 期刊：
    IEEE-ACM TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL BIOLOGY AND BIOINFORMATICS
  • 影响因子：
    4.5
  • 作者：
    Zheng, Chun-Hou;Zhang, Lei;Huang, De-Shuang
  • 通讯作者：
    Huang, De-Shuang
Locally linear discriminant embedding: An efficient method for face recognition
局部线性判别嵌入：一种有效的人脸识别方法
  • DOI：
    10.1016/j.patcog.2008.05.027
  • 发表时间：
    2008-12-01
  • 期刊：
    PATTERN RECOGNITION
  • 影响因子：
    8
  • 作者：
    Li, Bo;Zheng, Chun-Hou;Huang, De-Shuang
  • 通讯作者：
    Huang, De-Shuang

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其他文献

复混肥中磷元素的激光诱导击穿光谱多元线性定量分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    光谱学与光谱分析
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    沙文;李江涛;鲁翠萍;郑春厚
  • 通讯作者：
    郑春厚
基于小样本度量迁移学习的表面缺陷检测
  • DOI：
    10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202105003
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    模式识别与人工智能
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    黄健;郑春厚;章军;王兵;陈鹏
  • 通讯作者：
    陈鹏

其他文献

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相似国自然基金

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相似海外基金

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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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