内埋星团分子云环境的统计研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11703074
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    28.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A1501.星际介质、恒星形成
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

The stage of embedded stellar cluster is an important evolutionary stage in the process of transition from the molecular cloud clump into a stellar cluster. The embedded stellar cluster is mainly composed of young stars, gas and dust and other ingredients. Therefore, the study of embedded stellar cluster requires multi-wavelength observation data. Recently, using the X-ray, optical, near infrared and mid-infrared and other data, astronomers have made great progress in the identification of embedded stellar clusters and also in the classification and age estimation for young stars therein. However, as important components of the embedded stellar cluster and with the young stars have a complex interaction, the molecular gas and dust research is relatively limited, and there are still many problems..A number of embedded stellar clusters, which have been extensively studied in X-ray, near-infrared and mid-infrared bands, have been selected as the main research samples. The project will use the mid-infrared and far-infrared data to analyze the nature of the dust, the use of molecular spectral data analysis of its gas properties. The above data will be analyzed synthetically and the evolutionary stages of the embedded stellar clusters will be classified according to the ages of them. The evolution of the star formation efficiency, the evolution of gas and dust properties and the different dynamics between them will be studied. In addition, using the molecular spectrum lines data, we will study the possible competitive accretion pattern of the very early embedded stellar cluster with mass segregation.
内埋星团阶段是分子云团块转变成星团过程中的重要演化阶段。内埋星团主要由年轻星、气体和尘埃等组成。因此,需要多波段的观测数据对其进行研究。近来,利用X-射线、光学、近红外和中红外等多波段的数据,天文学家在内埋星团的证认及其中年轻星的分类和年龄计算等方面取得了很大进展。但是,作为内埋星团中的重要组成成分、并与其中年轻星有着复杂相互作用的分子气体和尘埃的研究却比较有限,还存在很多问题。.本项目选取了一批在X-射线、近红外和中红外波段,进行了充分研究的内埋星团作为主要的研究样本。本项目将利用中红外和远红外的数据分析其尘埃性质,利用分子谱线的数据分析其气体性质。综合分析以上数据,并以内埋星团的年龄为依据对其进行分类和演化序列研究,以此研究其恒星形成效率、气体和尘埃性质的演化及两者之间的不同动力学行为等。另外,利用分子谱线的数据,我们将对具有质量分层的、处于极早期阶段的内埋星团的竞争吸积模式进行研究。

结项摘要

恒星形成是天体物理研究中的一个重要课题。恒星往往以星团的形式形成。内埋星团是致密分子云团块形成恒星星团过程中所经历的一个关键的中间阶段。内埋星团区域包含既有年轻星的成分也有尘埃和气体的成分。所以,开展内埋星团的研究需要多波段的数据。. 我们综合利用多波段的观测数据不仅对一些典型的内埋星团进行了细致的研究,也对一批银道面上处于不同恒星形成阶段的团块进行了统计分析。利用阿塔卡玛毫米/亚毫米波望远镜硫甲醛的观测数据发现猎户座克莱因曼-洛星云的爆炸是其周围致密气体的主要加热源。研究发现致密分子气体的温度沿着爆炸中心存在明显的梯度,即距离爆炸中心越远温度越低。这充分地表明这些致密气体的加热由爆炸主导。结合多波段的红外和谱线数据,我们系统的研究了W40及宿主分子云,红外尘埃泡的气体性质以及对恒星形成的影响。利用巡天的数据,我们证认了一批大质量的外流并研究了其性质。. 在研究中,我们检验了硫甲醛作为高致密和高温气体温度探针的可靠性。这为之后广泛应用此温度计测量高温致密气体的温度奠定了坚实的基础。我们证认的一批大质量外流为未来的大质量恒星形成的研究奠定了基础。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Ammonia observations towards the Aquila Rift cloud complex
对天鹰裂谷云复合体的氨观测
  • DOI:
    10.1051/0004-6361/202037659
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Astronomy & Astrophysics
  • 影响因子:
    6.5
  • 作者:
    Tursun Kadirya;Esimbek Jarken;Henkel Christian;Tang Xindi;Wu Gang;Li Dalei;Zhou Jianjun;He Yuxin;Komesh Toktarkhan;Sailanbek Serikbek
  • 通讯作者:
    Sailanbek Serikbek
Studies of the distinct regions due to CO selective dissociation in the Aquila molecular cloud
天鹰分子云中 CO 选择性解离引起的不同区域的研究
  • DOI:
    10.1051/0004-6361/202038632
  • 发表时间:
    2020-10
  • 期刊:
    Astronomy & Astrophysics
  • 影响因子:
    6.5
  • 作者:
    Komesh Toktarkhan;Baan Willem;Esimbek Jarken;Zhou Jianjun;Li Dalei;Wu Gang;He Yuxin;Rosli Zulfazli;Ibraimov Margulan
  • 通讯作者:
    Ibraimov Margulan
Dissecting the Global Cold Dust Properties and Possible Submillimeter Excess of 13 Nearby Spiral Galaxies from the NGLS
NGLS 剖析全球冷尘埃特性以及附近 13 个螺旋星系可能存在的亚毫米级过量
  • DOI:
    10.3847/1538-4357/aba52f
  • 发表时间:
    2020-08
  • 期刊:
    Astrophysical Journal
  • 影响因子:
    4.9
  • 作者:
    Zhengxue Chang;Jianjun Zhou;Christine D. Wilson;Jarken Esimbek;Jianjie Qiu;Dalei Li;Minhua Zhou;Yuxin He;Weiguang Ji;Xindi Tang;Gang Wu;Jun Li
  • 通讯作者:
    Jun Li
H2CO and H110 alpha Observations toward the Aquila Molecular Cloud
H2CO 和 H110α 对天鹰分子云的观测
  • DOI:
    10.3847/1538-4357/ab0ae3
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Astrophysical Journal
  • 影响因子:
    4.9
  • 作者:
    Komesh Toktarkhan;Esimbek Jarken;Baan Willem;Zhou Jianjun;Li Dalei;Wu Gang;He Yuxin;Sailanbek Serikbek;Tang Xindi;Manapbayeva Arailym
  • 通讯作者:
    Manapbayeva Arailym
Physical properties and chemical composition of the cores in the California molecular cloud
加州分子云核心的物理性质和化学成分
  • DOI:
    10.1051/0004-6361/201833622
  • 发表时间:
    2018-10
  • 期刊:
    Astronomy & Astrophysics
  • 影响因子:
    6.5
  • 作者:
    Zhang Guo-Yin;Xu Jin-Long;Vasyunin A. I.;Semenov D. A.;Wang Jun-Jie;Dib Sami;Liu Tie;Liu Sheng-Yuan;Zhang Chuan-Peng;Liu Xiao-Lan;Wang Ke;Li Di;Wu Zhong-Zu;Yuan Jing-Hua;Li Da-Lei;Gao Yang
  • 通讯作者:
    Gao Yang

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其他文献

激光超声无损测量40Cr钢渗氮层深度的实验研究
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  • 发表时间:
    2020
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  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    邹云
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    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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    --
  • 发表时间:
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  • 作者:
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一次PM_(2.5)化学污染过程的实况及气象要素影响分析
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  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    广东气象
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    臧增亮;首俊明;潘晓滨;李大磊
  • 通讯作者:
    李大磊

其他文献

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李大磊的其他基金

致密分子云核/团块的引力塌缩和原恒星吸积过程研究
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    12173075
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    63 万元
  • 项目类别:
    面上项目

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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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