基因概率布尔网络模型的数值分析

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    10971075
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0502.数值代数
  • 结题年份:
    2012
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

本项目研究生物信息中有关基因概率布尔网络模型的数值分析,主要包括各种模型的建立、模型的最优控制策略的理论与数值方法、由给出的转移矩阵及布尔网络来寻求概率布尔网络等的逆问题求解理论与数值方法、基因扰动模型的持续状态分布向量的计算、持续状态概率分布扰动向量求解和给出相应的扰动界,算法稳定分析等等。本项目所考虑的问题都是大规模的,我们的目的是要寻找新的稳定的数值方法求其近似解。计算生物学已受到各国学者的高度重视,而本项目的研究是若干个学科的交叉(生物、数学、医学等),据我们所知,目前我国参与基因概率布尔网络的研究者极少,许多相关问题的研究仍然属于探索阶段,从而需要更多我国的研究人员参与该方面的研究。因此,我们期待该课题的立项,以便能更有利地开展研究工作。它的立项无论是对生物信息学、数学还是医学等各方面都有重要的理论和实践意义。

结项摘要

项目给出生物信息学中基因概率布尔网络模型的数值分析及其相关的矩阵计算方面的理论与算法,项目所考虑的基因概率网络模型是大规模的,它是生物与数学的交叉学科,对生物信息学与数学等方面都有重要的理论和实践意义。. 本项目研究成果主要包括各种模型的最优控制策略的理论与数值方法、由给出的转移矩阵及布尔网络或者持续概率分布来构造概率布尔网络等问题的求解理论与数值方法、由基因扰动所产生的扰动概率布尔网络模型的持续状态分布向量的计算、持续状态概率分布扰动向量求解和给出相应的扰动界,以及某些矩阵计算问题的反问题、快速算法、扰动分析等等。特别在大规模计算方面我们引入了新的思想,所导出的方法大大地减少了计算耗费;在基因扰动方面给出了相应得扰动矩阵表达和持续稳定分布的2-范数的扰动界等等。项目共发表期刊论文30篇,其中SCI收录25篇,项目的成果丰富、有创新、给出的算法效果好。项目起到培养年青老师和学生的作用,项目组的年青老师得到国家自然科学基金、广东省自然科学基金,项目在执行期间培养博士1人,硕士10人。项目研究成果达到了预期的目标。

项目成果

期刊论文数量(30)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(5)
专利数量(0)
子矩阵约束下的埃尔米特广义反汉密尔顿矩阵特征值反问题及其最佳逼近
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    数学物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    莫荣华;黎稳
  • 通讯作者:
    黎稳
Some new two-sided bounds for determinants of diagonally dominant matrices
对角占优矩阵行列式的一些新的两侧界
  • DOI:
    10.1186/1029-242x-2012-61
  • 发表时间:
    2012-03
  • 期刊:
    JOURNAL OF INEQUALITIES AND APPLICATIONS
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    Li W;Chen Y
  • 通讯作者:
    Chen Y
Perturbation analysis for the sign functions of regular matrix pairs
正则矩阵对符号函数的摄动分析
  • DOI:
    10.1002/nla.759
  • 发表时间:
    2011-03
  • 期刊:
    Numerical Linear Algebra With Applications
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Chen XS;Li W;Ching WK
  • 通讯作者:
    Ching WK
A backward error for the inverse singular value problem
反奇异值问题的后向误差
  • DOI:
    10.1016/j.cam.2010.03.003
  • 发表时间:
    2010-08
  • 期刊:
    , J. of Comput. Appl. Math.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Chen XS
  • 通讯作者:
    Chen XS
Backward errors for eigenproblem of two kinds of structured matrices
两种结构矩阵特征值问题的后向误差
  • DOI:
    10.1016/j.cam.2010.05.011
  • 发表时间:
    2010-11
  • 期刊:
    Journal of Computational and Applied Mathematics
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Xu WW;Li W;Ching WK;Chen YM
  • 通讯作者:
    Chen YM

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  • 作者:
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其他文献

Some refined bounds for the perturbation of the orthogonal projection and the generalized inverse
正交投影和广义逆的扰动的一些细化界限
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    Numerical Algorithms
  • 影响因子:
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  • 作者:
    黎稳;陈艳美;Seak-Weng Vong;Qilun Luo
  • 通讯作者:
    Qilun Luo
a name=OLE_LINK14/aa name=OLE_LINK13/aspan style=font-family:; times= new= roman;font-size:10.5pt;=spanOn the restrictively
关于限制性
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    International Journal of Computer Mathematics
  • 影响因子:
    1.8
  • 作者:
    彭小飞;黎稳
  • 通讯作者:
    黎稳
On the Z-eigenvalue bounds for a tensor
关于张量的 Z 特征值界
  • DOI:
    10.4208/nmtma.2018.s08
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    NUMERICAL MATHEMATICS: Theory, Methods and Applications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黎稳;刘伟辉;Seak-weng Vong
  • 通讯作者:
    Seak-weng Vong
核范数和谱范数下广义Sylvester方程最小二乘问题的有效算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    计算数学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李姣芬;宋丹丹;李涛;黎稳
  • 通讯作者:
    黎稳
线性矩阵方程组AX=B,YA=D的最小二乘(R,S_sigma)-交换解
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    数学学报 (研究生第一作者,项目负责人通讯作者)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    文娅琼;李姣芬;黎稳
  • 通讯作者:
    黎稳

其他文献

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黎稳的其他基金

在数据科学中的张量分解及其非凸低秩逼近的理论与数值分析
  • 批准号:
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    2020
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高阶多元Markov链及其非负张量模型的理论与数值分析
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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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相似海外基金

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  • 批准号:
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  • 财政年份:
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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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