边标记的演化树中的路径系统

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11901227
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0409.图论及其应用
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

How to reconstruct phylogenetic tree is an important topic in evolutionary biology. In the big data era, many data is in the structure of binary relation with respect to path system, however there are little been done in this area...Given an edge-labeled phylogenetic tree, there is a unique path between two leaves. In this project, we mainly consider exactly-k-relation, at least k-relation and at most k relation. This problem is closely related to the problem of determining the distance k graph of a tree. We use the forbidden subgraph technique to find the graph classes of the corresponding representative graph, in order to reconstruct the phylogenetic tree. We also would like to use our results in real biological data...This project will not only enrich the study of graph theory, but also have numerical applications in bioinformatics.
如何构建演化树是演化生物学的重要问题,在当前大数据时代,很多用于构建演化树的数据是以路径系统的形式呈现的,路径系统对应边标记的演化树,而目前已有的方法都是构建顶点标记的演化树,不适用于路径系统的数据,因此亟待开发新的方法。..一个边标记的演化树,任何两个叶子节点之间有唯一的路径。本项目拟考虑这个唯一路径上标号形成的双边关系,研究如何从路径系统的双边关系这一数据信息来构建演化树。研究的路径系统对象主要为k关系,至少(至多)k关系。此问题与树的距离k图的判定问题密切相关。拟采用路径系统关系表示图的研究方法,用禁止子图的技术,判定对应的表示图的图类,进而来构建演化树,并致力于将研究结果应用到实际生物数据当中。..本项目的研究不仅丰富图论的研究内容,而且在生物信息中有广泛的应用前景。

结项摘要

如何构建演化树是演化生物学的重要问题,在当前大数据时代,很多用于构建演化树的数据是以路径系统的形式呈现的,路径系统对应边标记的演化树,而目前已有的方法都是构建顶点标记的演化树,不适用于路径系统的数据,因此亟待开发新的方法。..我们主要研究了精确2-关系图,精确3-关系图,精确4-关系图的刻画和构造算法,以及k-关系图和k-叶幂图之间的联系。..在项目执行期间,发表了高水平学术论文6篇,其中SCI收录2篇,中文核心期刊收录2篇;参加国内学术会议并做报告6人次,培养了硕士研究生6名。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
不超过7阶的3-关系图的刻画
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    《华中师范大学学报》
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄茹雅;龙旸靖;詹鹏锦
  • 通讯作者:
    詹鹏锦
低阶精确5-叶幂图
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    重庆理工大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    詹鹏锦;龙旸靖
  • 通讯作者:
    龙旸靖

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其他文献

其他文献

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相似国自然基金

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相似海外基金

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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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