基于多源信息融合的蛋白质相互作用预测研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60775012
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    28.0万
  • 负责人：
    张绍武
  • 依托单位：
    西北工业大学
  • 学科分类：
    F0605.模式识别与数据挖掘
  • 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

蛋白质相互作用几乎涉及所有生命过程，其相互作用预测方法研究是生命科学研究的重要前沿课题之一。如果将基于蛋白质序列提取的不同统计特征、物化特征作为信息源，基于蛋白质结构提取的特征看作信息源，这些多源特征信息间存在不确定、不精确、冲突等问题，那么蛋白质相互作用预测分类问题就可转化成多源信息融合问题来解决。本项目主要研究蛋白质进化保守性计算方法及其它有效的蛋白质相互作用信息特征提取方法；采用信息融合理论，对来自不同信息源的信息，构造不同的证据体，对相关证据进行去相关处理，完成基本置信指派的计算；分析多证据体之间的冲突性，给出一些解决这些冲突的快速算法；构建分类规则，采用多分类器，完成蛋白质相互作用配对、蛋白质相互作用类型、作用结合位点（或接触面）的鲁棒自动预测分类算法，开辟蛋白质相互作用研究新思路；建立蛋白质相互作用预测分析平台，为生物学和药物设计提供研究支持。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（17）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（13）
专利数量（0）
Using the concept of Chou’s pseudo amino acid composition to predict protein subcellular localization: an approach by incorporating evolutionary information and von Neumann entropies
利用周氏伪氨基酸组成的概念来预测蛋白质亚细胞定位：一种结合进化信息和冯·诺依曼熵的方法
  • DOI：
    10.1007/s00726-007-0010-9
  • 发表时间：
    2008-05
  • 期刊：
    Amino Acids
  • 影响因子：
    3.5
  • 作者：
  • 通讯作者：
基于OPENGL的蛋白质相互作用可视化研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统仿真学报, 2009, 21(15):4710-1713
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
基于多策略滑动伸缩窗特征提取方法的蛋白质同源寡聚体分类研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    生物物理学报,2009,25(5):335-341
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
基于多光谱图像的烟雾检测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    光谱学与光谱分析,2010, 30(04):1061-1064. SCI：581FE, EI: 20101912918385
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
复杂网络交叠团模糊分析与信息挖掘
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机应用研究, 2010, 7: 2452-2454, 2461
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：

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其他文献

网络用户行为信用评估方法研究
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  • 期刊：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    马建伟
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    于凯
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    曲圣杰
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  • 作者：
    王一斌;程咏梅;张绍武
  • 通讯作者：
    张绍武
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  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
    宋艳雪;张绍武;林鸿飞
  • 通讯作者：
    林鸿飞

其他文献

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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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