人工培育措施对落叶松木材材质影响机理及基于神经网络的木材材质预测研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    30671645
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    8.0万
  • 负责人：
    陈广胜
  • 依托单位：
    东北林业大学
  • 学科分类：
    C1603.木材物理学
  • 结题年份：
    2007
  • 批准年份：
    2006
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2007-01-01 至2007-12-31

项目摘要

本研究以东北主要人工林树种- - 落叶松为研究对象，分别采集不同培育措施(立地条件、初植密度、间伐强度、修枝剪枝等)条件下，木材的解剖性质、物理力学性质,采用人工神经网络技术分析人工林落叶松木材的生长变异规律,比较分析人工培育措施对木材材质的影响,研究神经网络模型拓扑结构，网络层数和结点个数，建立人工林木材变异规律模型和材质预测模型,测试模型的逼近能力，检验模型的拟合精度，完善木材材质预测理论和方法,实现对人工林木材材质早期预测,为木材资源的科学加工利用提供科学依据.再通过回馈分析人工培育措施对木材材质的影响,优选确定落叶松人工林的相对最佳培育模式,为人工林的科学集约经营提供理论依据和科学指导，进一步完善木材材质预测理论和方法.

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（3）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
前馈过程神经网络的网络结构与泛
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    《计算机科学》收录待发
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    葛利 陈广胜
  • 通讯作者：
    葛利 陈广胜
木材材质预测方法比较研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    《东北林业大学学报》收录待发
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈广胜 葛 利
  • 通讯作者：
    陈广胜 葛 利
基于过程神经网络的木材生长轮密
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    《林业科学》
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    葛利 陈广胜
  • 通讯作者：
    葛利 陈广胜

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  • 通讯作者：
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  • DOI：
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  • 通讯作者：
    叶笑天
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  • DOI：
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  • 发表时间：
    2016
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    郑丹;王名扬;陈广胜
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  • 影响因子：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    于洋

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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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