近红外光谱分析中的多模型共识建模方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    20775036
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    28.0万
  • 负责人：
    邵学广
  • 依托单位：
    南开大学
  • 学科分类：
    B0310.化学信息学与人工智能
  • 结题年份：
    2010
  • 批准年份：
    2007
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2008-01-01 至2010-12-31

项目摘要

针对实际复杂分析体系近红外光谱分析中存在的问题（如非线性响应、背景干扰、模型的随机性等），开展多模型共识建模方法研究，发展多元校正新算法，探索新的变量筛选方法，为实际复杂样品分析建立稳定的近红外光谱定量分析方法。研究内容包括(1)开展多模型建模方法的理论研究，掌握多模型建模方法的规律；(2)引入局部建模的算法思想，探索基于局部建模的多模型共识建模方法，解决实际样品分析中组分的非线性响应问题；(3)探索基于不同光谱信号成分的多模型共识建模方法，解决实际样品分析中背景及组分之间的干扰问题；(4)基于多模型建模方法中模型参数的统计，发展新型变量筛选方法和模型评价方法，解决近红外光谱分析中模型的随机性问题。多模型共识建模方法用于近红外光谱定量分析具有一定的创新性，有望提出新的化学计量学方法，建立稳定的近红外光谱定量分析方法。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（27）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（8）
专利数量（0）
Determination of seven polyphenols in water by high performance liquid chromatography combined with preconcentration
高效液相色谱-预浓缩法测定水中7种多酚类物质
  • DOI：
    10.1016/j.talanta.2008.07.011
  • 发表时间：
    2008-12-15
  • 期刊：
    TALANTA
  • 影响因子：
    6.1
  • 作者：
    Liu, Qian;Cai, Wensheng;Shao, Xueguang
  • 通讯作者：
    Shao, Xueguang
A variable selection method based on uninformative variable elimination for multivariate calibration of near-infrared spectra
基于无信息变量消除的近红外光谱多元定标变量选择方法
  • DOI：
    10.1016/j.chemolab.2007.10.001
  • 发表时间：
    2008-02-15
  • 期刊：
    CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Cai, Wensheng;Li, Yankun;Shao, Xueguang
  • 通讯作者：
    Shao, Xueguang
Improving the Robustness and Stability of Partial Least Squares Regression for Near-infrared Spectral Analysis
提高近红外光谱分析的偏最小二乘回归的鲁棒性和稳定性
  • DOI：
    10.1002/cjoc.200990222
  • 发表时间：
    2009-07
  • 期刊：
    Chinese Journal of Chemistry
  • 影响因子：
    5.4
  • 作者：
    Shao Xueguang;Chen Da;Xu Heng;Liu Zhichao;Cai Wensheng
  • 通讯作者：
    Cai Wensheng
衰减全反射傅里叶变换红外光谱技术结合模式识别进行油品鉴别
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    光谱学与光谱分析, 2010, 30(3):663-666 (SCI、EI)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Simultaneous Identification and Quantitative Determination of Amino Acids in Mixture by NMR Spectroscopy Using Chemometric Resolution
使用化学计量分辨率通过核磁共振波谱同时鉴定和定量测定混合物中的氨基酸
  • DOI：
    10.1080/00387010.2010.509881
  • 发表时间：
    2011-04
  • 期刊：
    Spectroscopy Letters
  • 影响因子：
    1.7
  • 作者：
    Shao, Xueguang;Miao, Lingni;Liu, Zhichao;Liu, Huili;Cai, Wensheng
  • 通讯作者：
    Cai, Wensheng

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其他文献

改进的遗传算法用于氩原子簇的结构优化
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  • 通讯作者：
    邵学广

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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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