基于进化组合支持向量机（EC-SVM）的代谢组学数据分析方法研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    81001286
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    20.0万
  • 负责人：
    武振宇
  • 依托单位：
    复旦大学
  • 学科分类：
    H3011.流行病学方法与卫生统计
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

代谢组学研究是通过仪器对患者的血液、尿液等样品进行分析，获得含有生物学意义的代谢指纹图谱，用于疾病的早期诊断、治疗和预后等。由于获得的代谢组分（变量）成千上万，各组分之间的关系复杂，并且混有大量噪声，如何从这种高维数、小样本数据中筛选出对分类有作用的变量，目前尚缺乏有效的方法。本研究提出一种新的差异变量筛选方法- - 进化组合支持向量机（EC-SVM），该模型在支持向量机（SVM）模型的基础上通过遗传算法对组合支持向量机（C-SVM）加以优化和改进，通过信息融合和构造相应的统计量使差异变量提供的信息得到保留，实现变量筛选的目的。同时，期望利用本研究提出的方法对卵巢癌代谢组数据进行有效的分析，获得具有生物学意义的生物标志物，为其临床早期诊断提供科学依据和支持。

结项摘要

摘要：本研究使用液相色谱质谱联用仪检测技术对卵巢癌、卵巢良性囊肿患者以及健康对照志愿者的血浆、尿样进行检测，获得代谢指纹图谱数据，并通过XCMS软件包对图谱预处理，获得可用于分析的数据格式。针对数据具有变量维数高、样本量较小等特点，本研究基于对支持向量机、遗传算法、SAM、Boosting等多种方法研究的基础上提出一种新的算法——进化组合支持向量机（EC-SVM）。模拟实验证实在噪声变量适当的条件下，EC-SVM能够获得较好的判别能力，并能有效筛选出差异变量。RBF核函数具有较好的适应性。血浆代谢组学研究表明卵巢良恶性肿瘤间具有明显差异，经EC-SVM共筛选出19个血浆生物标志物；尿液卵巢癌代谢组学研究表明卵巢癌同卵巢囊肿对照间有较好的分类效果，并筛选和鉴定了12个对卵巢癌诊断具有潜在生物学意义的代谢标志物。代谢物化学鉴定通过网上HMDB和METLIN代谢物数据库和二级质谱等进行；标志物的代谢途径及其生物学功能并借助网上代谢通路数据库KEGG和SMPDB进行确定。本研究对为卵巢癌的早期诊断、合理治疗提供理论依据。

项目成果

期刊论文数量（8）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
药品临床试验电子数据采集(EDC)系统的研究与开发
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2010
  • 期刊：
    中国卫生统计
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    闫晓光;赵发林;武振宇;李康
  • 通讯作者：
    李康
Fabrication of visible-light-driven one-dimensional anatase TiO2/Ag heterojunction plasmonic photocatalyst
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  • DOI：
    10.1016/j.catcom.2012.03.017
  • 发表时间：
    2012-07-05
  • 期刊：
    CATALYSIS COMMUNICATIONS
  • 影响因子：
    3.7
  • 作者：
    Jiang, Liming;Zhou, Guo;Wu, Zhenyu
  • 通讯作者：
    Wu, Zhenyu
被动吸烟与浸润性宫颈癌发病的研究——2010年复旦妇产科医院宫颈癌发病相关风险因素的Logistic回归分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    现代妇产科进展
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    朱静;朱瑾;武振宇;吴小肄;毛路一;陈瑞芳
  • 通讯作者：
    陈瑞芳
Radviz可视化方法在基因表达数据分析中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国卫生统计. 2011. 28(1): 2-4,8
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Efficacy of Blackcurrant Oil Soft Capsule, a Chinese Herbal Drug, in Hyperlipidemia Treatment
中药黑加仑油软胶囊治疗高脂血症的功效
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2010
  • 期刊：
    Phytotherapy Research
  • 影响因子：
    7.2
  • 作者：
    Zhao Fa-lin;Wu Zhen-yu;Hou Yan;Zhang Tao;Li Kang
  • 通讯作者：
    Li Kang

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  • 通讯作者：
    周旭
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 作者：
    李康;武振宇
  • 通讯作者：
    武振宇
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  • 发表时间：
    --
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    --
  • 作者：
    侯文景;武振宇
  • 通讯作者：
    武振宇
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    --
  • 作者：
    贾萌萌;侯笑含;武振宇;刘富成;范伟丽
  • 通讯作者：
    范伟丽

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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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