用数字体图像相关方法研究外源性应力作用下植物细胞骨架的力学行为

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11502022
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A1002.多尺度力学生物学
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Digital volume correlation (DVC) is an effective technical approach which can quantitatively characterize the 3D dynamic displacement of cytoskeleton under mechanical stress. Digital volume correlation method based on finite element formulation avoids the misconvergence phenomenon which is caused with the error of sub-pixel interpolation. However, because of large number of the degree of freedom, FE-based DVC has low computing efficiency. Aiming at these disadvantages, the Proper Generalized Decomposition (PGD) and Multigrid method (MG) were proposed. The algorithm gives an effective solution for the question about redundant operations and low calculating speed. The multigrid PGD-DVC method provides an effective test method for study the mechanical responses of plant cytoskeleton. Combined the proposed technology with the confocal laser scanning microscope (CLSM) and atomic force microscope (AFM), explore the dynamic displacement response characteristics of plant cytoskeleton under exogenous mechanical stress, determine the stress scale and the difference that results in The results are valuable in understanding the underlying mechanism of mechanical signal transduction.
数字体图像相关(DVC)是一种能够定量表征细胞骨架在机械力应激响应的三维位移变化的方法,但是采用有限元位移模式的数字体图像相关方法由于自由度过多造成收敛速度缓慢,计算效率低。本项目将特征广义分解(PGD)方法和多重网格(MG)方法引入并发展数字体图像相关方法,能够有效地降低系统自由度和加快收敛速度,达到提高运算效率的目的,为植物细胞骨架的受力信号响应及其力学行为研究提供精确高效的测试手段。将该方法和激光共聚焦显微镜(CLSM)与原子力显微镜(AFM)联机平台相结合,探索植物细胞骨架在外源性机械应力作用下的动态位移响应,确定引起细胞骨架重排的应力规模,以及不同应力水平下细胞骨架位移场的差异性,有助于理解细胞骨架在机械力信号转导中的作用机理。

结项摘要

本项目将特征广义分解(PGD)方法和多重网格(MG)方法引入数字体图像相关方法,有效地降低系统自由度,并加快收敛速度,提高了运算效率。将该方法和激光共聚焦显微镜(CLSM)与原子力显微镜(AFM)相结合,探索植物细胞骨架在外源性机械应力作用下的动态位移响应,试验提供了可控微量应力加载条件下实时观测细胞骨架动态的可能性。提出了一种将熵-灰度梯度比作为指标的三维数字体散斑结构的评价方法,定量的评价分析通过激光共聚焦显微镜获得的三维数字体散斑图的质量及其所引起的误差。针对数字图像相关方法,本课题还提出自适应参数调整方法和邻域二值散斑方法。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Deformation Monitoring System Based on 2D-DIC for Cultural Relics Protection in Museum Environment with Low and Varying Illumination
基于2D-DIC的博物馆低照度环境下文物保护变形监测系统
  • DOI:
    10.1155/2018/5240219
  • 发表时间:
    2018-08
  • 期刊:
    Mathematical Problems in Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhiqi Wang;Jian Zhao;Lihua Fei;Yanglei Jin;Dong Zhao
  • 通讯作者:
    Dong Zhao
Deformation measurement using digital image correlation by adaptively adjusting the parameters
通过自适应调整参数,利用数字图像相关性进行变形测量
  • DOI:
    10.1117/1.oe.55.12.124104
  • 发表时间:
    2016-12
  • 期刊:
    Optical Engineering
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    Jian Zhao
  • 通讯作者:
    Jian Zhao

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其他文献

Effect of Mg(II) and Na(I) Doping on the Electronic Structure and Mechanical Properties of Kaolinite
Mg(II)和Na(I)掺杂对高岭石电子结构和力学性能的影响
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  • 发表时间:
    2020-04
  • 期刊:
    Minerals
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    赵健;秦新展;王嘉敏;何满潮
  • 通讯作者:
    何满潮
基于随机森林的驾驶人驾驶习性辨识策略
  • DOI:
    10.19562/j.chinasae.qcgc.2019.02.014
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    韩嘉懿
商陆皂苷甲的联用可显著提高tApoptin凋亡蛋白的抗肿瘤活性
  • DOI:
    10.13865/j.cnki.cjbmb.2019.10.09
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李柳美;曹雪玮;王晓旦王富军;赵健
  • 通讯作者:
    赵健
猪肉蛋白酶解液中鲜味肽组分的分离
  • DOI:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    谢建春
超临界流体快速膨胀制备和分散氮化硼纳米片及其高分子复合材料的构建
  • DOI:
    10.16351/j.1672-6987.2019.06.009
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    青岛科技大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王腾飞;孙长久;孔德玉;张得利;郭红革;赵健
  • 通讯作者:
    赵健

其他文献

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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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