DNA计算的生化反应网络动力学行为研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61772100
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    63.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0214.新型计算及其应用基础
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

As an important computing model in the future, DNA computing has been widely concerned by researchers because of its high-density storage and high degree of parallelism. The nature of DNA computing is a series of biochemical reactions between DNA molecules. Considering the incomplete and stochastic factors of biochemical reaction, it is significant to model and analysis the dynamic behavior of DNA reaction process for the realization of DNA computing. This project intends to construct the interactions between DNA molecules as a biochemical reaction.network based on Markov logic network and semi-tensor product method. Given the randomness and discreteness of biochemical reaction and its impact on system evolution, it is natural to establish the dynamic model of DNA reaction network and implement the performance analysis and control from the perspective of kinetics. To achieve the biochemical experiments for logical computing problem solving, corresponding DNA biochemical reaction scheme will be designed, which can provide theoretical and technical support for the application of DNA computing.
作为未来一种重要的计算模式,DNA计算由于其高密度存储性和高度并行性得到了人们的广泛关注。DNA计算的本质是海量DNA分子进行一系列生化反应的过程,因此,考虑生化反应的不完全性和随机性等因素,对DNA计算的反应过程建模并进行动力学分析对于DNA计算的实现具有重要的意义。本项目拟将DNA计算过程中DNA分子之间的相互作用关系构建成一个生化反应网络,建立一种基于马尔可夫逻辑网络和半张量积的DNA反应网络模型,并给出生化反应的随机性和离散性对系统演化影响的数学描述,建立DNA反应系统的非线性动力学模型,从反应动力学的角度对其进行性能分析和控制,进而设计相应的DNA生化反应操作流程,实现面向逻辑计算问题求解的生化反应实验验证。研究成果可为DNA计算的实用化提供理论和技术支撑,具有重要的理论及应用价值。

结项摘要

DNA计算的生化反应网络动力学行为研究将DNA计算视为一个生化反应过程,进而从生化反应网络的角度研究其动力学行为,实现该类系统的稳定性控制,设计相应的DNA生化反应操作流程,为逻辑计算问题求解的生化反应实现提供了新的方法和思路。本项目在DNA计算的反应网络模型构建、DNA反应网络动力学行为研究、DNA反应网络系统控制以及DNA反应网络计算实例设计等方向开展了相应的研究。具体成果有:构建了若干类DNA序列编码模型;构建了带有toehold的复杂DNA催化反应网络双时滞系统模型;基于两域链结构,构造了四位二进制数取补器逻辑模型;建立带有Lévy跳跃的非线性货物分拣DNA机器人反应系统模型;提出一种基于无酶熵驱动的DNA反应网络实现的前馈DNA神经网络框架;研究了不同边界条件下具有时变时滞和不确定项的反应扩散遗传调节网络的无源性;分析了在不同时滞影响下DNA催化反应网络稳定性和Hopf分岔特性;对带有Lévy跳跃的非线性货物分拣DNA机器人反应系统进行动力学分析;提出了一种酶辅助切割调控策略,构建可实现逻辑计算的DNA电路并在此基础上成功实现了多路复用和解复用的级联电路;采用DNA链置换反应网络构造二自由度PID控制器;利用DNA链置换反应设计了BCD码加法器;使用两种nicking酶构建了一个XOR逻辑操作系统,实现半加和半减的逻辑运算过程;提出了一种基于组合式酶切机制的DNA矩阵运算方法,实现了两个矩阵的乘法运算。项目组在Nucleic Acids Research, Analyst以及 IEEE汇刊等国际权威期刊及会议上发表论文23篇,其中SCI收录19篇;申请发明专利9项,其中获授权发明专利5项,申请受理发明专利4项,在论文发表、专利授权等方面超额完成了预期目标。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(5)
A DNAzyme-mediated logic gate system based on Ag(i)-cysteine
基于Ag(i)-半胱氨酸的DNAzyme介导的逻辑门系统
  • DOI:
    10.1039/d0an01315c
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Analyst
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Zhang Xun;Zhang Qiang;Liu Yuan;Wei Xiaopeng
  • 通讯作者:
    Wei Xiaopeng
Allosteric DNAzyme-based DNA logic circuit: operations and dynamic analysis
基于变构 DNAzyme 的 DNA 逻辑电路:运算和动态分析
  • DOI:
    10.1093/nar/gky1245
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Nucleic Acids Research
  • 影响因子:
    14.9
  • 作者:
    Zheng Xuedong;Yang Jing;Zhou Changjun;Zhang Cheng;Zhang Qiang;Wei Xiaopeng
  • 通讯作者:
    Wei Xiaopeng
Logic Operation Model of the Complementer Based on Two-domain DNA Strand Displacement
基于二域DNA链置换的补体逻辑运算模型
  • DOI:
    10.3233/fi-2019-1767
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Fundamenta Informaticae
  • 影响因子:
    0.8
  • 作者:
    Xie Wendan;Zhou Changjun;Lv Hui;Zhang Qiang
  • 通讯作者:
    Zhang Qiang
CLGBO: An Algorithm for Constructing Highly Robust Coding Sets for DNA Storage
CLGBO:一种构建高度稳健的 DNA 存储编码集的算法
  • DOI:
    10.3389/fgene.2021.644945
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Frontiers in Genetics
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Zheng Yanfen;Wu Jieqiong;Wang Bin
  • 通讯作者:
    Wang Bin
Image Encryption Scheme Based on Multiscale Block Compressed Sensing and Markov Model
基于多尺度分块压缩感知和马尔可夫模型的图像加密方案
  • DOI:
    10.3390/e23101297
  • 发表时间:
    2021-09-30
  • 期刊:
    Entropy
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Shi Y;Hu Y;Wang B
  • 通讯作者:
    Wang B

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鄱阳湖流域水沙时空演变特征及其机理
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    张强

其他文献

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张强的其他基金

基于混合超图的生物网络模型研究
  • 批准号:
    31370778
  • 批准年份:
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    面上项目
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    2007
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  • 批准号:
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  • 资助金额:
    24.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

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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