中医药学的现代统计方法与因果网络

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    90209010
  • 项目类别：
    重大研究计划
  • 资助金额：
    23.0万
  • 负责人：
    耿直
  • 依托单位：
    北京大学
  • 学科分类：
    H3303.中西医结合研究新技术与新方法
  • 结题年份：
    2005
  • 批准年份：
    2002
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2003-01-01 至2005-12-31
  • 项目参与者：
    周超凡； 李保双； 马文卿； 李晓童； 马艳萍； 文思远； 陈苏红； 王学丽； 谢仁明；
  • 关键词：
    因果网络中医药统计方法..

项目摘要

结项摘要

项目成果

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  • 作者：
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其他文献

On delay tomography: fast algorithms and spatially dependent models
关于延迟断层扫描：快速算法和空间相关模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Signal Processing
  • 影响因子：
    5.4
  • 作者：
    Li Y;Zhu WP;耿直;Liu J
  • 通讯作者：
    Liu J
甘氨酸辅助合成BiOI及其模拟太阳光光催化性能研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    无机材料学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张磊;马国强;朱遂一;杨霞;耿直;霍明昕
  • 通讯作者：
    霍明昕
铁泥溶剂热法制备磁性材料及其在水溶液中对亚甲基蓝的吸附性
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    中国有色金属学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    方帅;刘志强;陈瑜;霍明昕;边德军;杨霞;耿直;朱遂一
  • 通讯作者：
    朱遂一
Identifiability of causal effects on a binary outcome within principal strata
主要层内二元结果因果效应的可识别性
  • DOI：
    10.1007/s11464-011-0127-8
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    Frontiers of Mathematics in China
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Yan; W.;Ding; P.;耿直;X. H. Zhou
  • 通讯作者：
    X. H. Zhou
Sufficient conditions for concluding surrogacy based on observed data
根据观察数据得出代孕结论的充分条件
  • DOI：
    10.1002/sim.4273
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    Statistics in Medicine
  • 影响因子：
    2
  • 作者：
    Wu Z. G.;He; P.;耿直
  • 通讯作者：
    耿直

其他文献

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耿直的其他基金

因果推断方法研究及在食品安全与生物医学中的应用
  • 批准号：
    11771028
  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
    48.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
因果推断的统计方法
  • 批准号：
    11171365
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    35.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
中国现场统计研究会学术会议
  • 批准号：
    10926182
  • 批准年份：
    2009
  • 资助金额：
    2.0 万元
  • 项目类别：
    数学天元基金项目
图模型的结构学习及因果推断
  • 批准号：
    10771007
  • 批准年份：
    2007
  • 资助金额：
    18.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
应用统计
  • 批准号：
    19831010
  • 批准年份：
    1998
  • 资助金额：
    62.0 万元
  • 项目类别：
    重点项目
图模型和概率专家系统
  • 批准号：
    19571002
  • 批准年份：
    1995
  • 资助金额：
    9.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
不完全离散数据的统计分析方法和软件开发及其应用
  • 批准号：
    19001003
  • 批准年份：
    1990
  • 资助金额：
    1.8 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

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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  • 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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