从生物分子网络中挖掘功能模块和生物通路的模型与算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60873205
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    34.0万
  • 负责人：
    章祥荪
  • 依托单位：
    中国科学院数学与系统科学研究院
  • 学科分类：
    F0213.生物信息计算与数字健康
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2008
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2009-01-01 至2011-12-31

项目摘要

复杂网络特别是生物分子网络，是当前科学界的研究热点。从生物分子网络中挖掘重要信息（如功能模块和生物通路）是生物信息学和系统生物学中备受关注的核心问题。现有的理论和方法仍然存在重大不足，例如有向网络的处理、大规模网络的计算效率、对已知信息的利用等。本项目针对这些缺陷以及尚未探索的空白领域，运用运筹学中的最优化和图论方法，定义和识别生物分子网络中的局部结构特征，进而提取出有价值的生物信息。具体问题包括无向和有向网络模块划分定量评价，针对生物分子网络特别是有向代谢网络的有效划分算法，适合大规模网络比对（保守模块识别）的模型和算法，生物通路识别数学模型和算法，不完全信息下的信息挖掘等。本项目的研究将推动国内运筹学、生物信息学及计算机科学理论及算法的交叉研究，并形成一系列有广泛影响的具有自主知识产权的应用软件。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（22）
专著数量（0）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（18）
专利数量（0）
Determining modular organization of protein interaction networks by maximizing modularity density.
通过最大化模块化密度来确定蛋白质相互作用网络的模块化组织
  • DOI：
    10.1186/1752-0509-4-s2-s10
  • 发表时间：
    2010-09-13
  • 期刊：
    BMC systems biology
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zhang S;Ning XM;Ding C;Zhang XS
  • 通讯作者：
    Zhang XS
Modularity optimization in community detection of complex networks (vol 87, pg 38002, 2009)
复杂网络社区检测中的模块化优化（第 87 卷，第 38002 页，2009 年）
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    EPL
  • 影响因子：
    1.8
  • 作者：
    Wang, R. S.;Wang, J.;Wang, L.;Wang, Y.;Zhang, X. S.;Chen, L.;Qiu, Y.
  • 通讯作者：
    Qiu, Y.
NOA: a novel Network Ontology Analysis method.
NOA：一种新颖的网络本体分析方法
  • DOI：
    10.1093/nar/gkr251
  • 发表时间：
    2011-07
  • 期刊：
    Nucleic acids research
  • 影响因子：
    14.9
  • 作者：
    Wang J;Huang Q;Liu ZP;Wang Y;Wu LY;Chen L;Zhang XS
  • 通讯作者：
    Zhang XS
An efficient network querying method based on conditional random fields
一种基于条件随机场的高效网络查询方法
  • DOI：
    10.1093/bioinformatics/btr524
  • 发表时间：
    2011-11-15
  • 期刊：
    BIOINFORMATICS
  • 影响因子：
    5.8
  • 作者：
    Huang, Qiang;Wu, Ling-Yun;Zhang, Xiang-Sun
  • 通讯作者：
    Zhang, Xiang-Sun
Self-organizing map approaches for the haplotype assembly problem
单倍型组装问题的自组织图谱方法
  • DOI：
    10.1016/j.matcom.2009.01.021
  • 发表时间：
    2009-06
  • 期刊：
    Mathematics and Computers in Simulation
  • 影响因子：
    4.6
  • 作者：
    Chen, Luonan;Wu, Ling-Yun;Wang, Rui-Sheng;Zhang, Xiang-Sun;Li, Zhenping
  • 通讯作者：
    Li, Zhenping

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其他文献

运筹学在复杂网络社团结构分析中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    运筹与管理
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    章祥荪
  • 通讯作者：
    章祥荪
Predictor-Corrector smoothing
预测校正器平滑
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
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  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张菊亮﹡;章祥荪;苏永美
  • 通讯作者：
    苏永美
基于动态系统的网络社团线性探测算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    中国科学:数学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李慧嘉;严冠;刘志东;李桂君;章祥荪
  • 通讯作者：
    章祥荪
NMF的数据分类方法在肿瘤分类上的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机工程与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    章祥荪;张忠元
  • 通讯作者：
    张忠元
Capacitated facility location
具备能力的设施位置
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴凌云﹡;章祥荪;张菊亮
  • 通讯作者：
    张菊亮

其他文献

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章祥荪的其他基金

第10届运筹学及其应用国际研讨会
  • 批准号：
    11126013
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    5.0 万元
  • 项目类别：
    数学天元基金项目
复杂网络中的优化问题及其在系统生物学中的应用
  • 批准号：
    11131009
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    220.0 万元
  • 项目类别：
    重点项目
第9届运筹学及其应用国际研讨会
  • 批准号：
    11026017
  • 批准年份：
    2010
  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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生物信息学与最优化方法
  • 批准号：
    10631070
  • 批准年份：
    2006
  • 资助金额：
    125.0 万元
  • 项目类别：
    重点项目
运筹学及其应用国际研讨会
  • 批准号：
    A0524621
  • 批准年份：
    2005
  • 资助金额：
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  • 项目类别：
    专项基金项目
运筹学在生物信息学若干问题上的应用
  • 批准号：
    10471141
  • 批准年份：
    2004
  • 资助金额：
    24.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
数学天元基金I
  • 批准号：
    10126036
  • 批准年份：
    2001
  • 资助金额：
    200.0 万元
  • 项目类别：
    数学天元基金项目
数学天元基金I
  • 批准号：
    10026001
  • 批准年份：
    2000
  • 资助金额：
    200.0 万元
  • 项目类别：
    数学天元基金项目
数学天元基金
  • 批准号：
    19926001
  • 批准年份：
    1999
  • 资助金额：
    200.0 万元
  • 项目类别：
    数学天元基金项目
人工神经网络在优化预测中的应用及理论分析
  • 批准号：
    69574034
  • 批准年份：
    1995
  • 资助金额：
    8.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

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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知道了

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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