甲型流感病毒基因组信息分析及应用算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61272395
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 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:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Gene sequence analysis of biological information has become an important means of virus research, Informatics and systems biology methods will be used in this project for comparison of the influenza virus sequence, mutation, evolution and function of protein sequence information extraction: We were give adjustable parameters graphical representation of the sequence values and to explore its biological significance of the given virus sequence and protein sequence; We compare the similarity between the viral sequences by construct covariance matrix by geaphical representation and correlation coefficient between two segments. Based on the similarity distance matrix we using fuzzy theory to give the classification algorithm and evolutionary algorithm, respectively, to explore the topology characteristics of low pathogenicity and highly pathogenic influenza A virus evolution map, Geometric method will be used to define the repeat sequences, gene rearrangement and reverse vector to detemine the variation of the type and variability of the location, depicts the most frequent variation in the influenza virus genome traits; We use feature vector express amino acids, and use vectors to determine the virulence of the virus in initial and calculated the correlation between the amino acids to explain from the physical and chemical properties of amino acids related to the origin; Last we give method from the given protein sequences to find function of chemical composition, using formula to express the rules, using amino acids characteristic values and rules to extract protein sequence information.
基因序列的生物信息分析已成为病毒研究的重要手段,本项目将现代信息学方法和系统生物学方法应用于甲型流感病毒序列的比较、突变分析、进化分析以及功能蛋白序列信息的提取:分别给出病毒序列和蛋白序列的带可调控参数的图形表示,将序列数值化并探索其生物意义;利用图形表示构造协方差矩阵和基因段相关系数来比较病毒序列之间的相似性,基于相似性距离矩阵,利用模糊理论分别给出分类算法和进化算法,分别探索低致病力和高致病力甲型流感病毒进化图谱的拓扑特征;用几何方法来定义重复序列、基因重排和反转,利用向量来判断变异类型和变异位置,刻画甲型流感病毒基因组中变异最频繁的关键基因的特征;用特性向量来表示氨基酸,利用向量来初步判断病毒的致病力并计算氨基酸之间的相关性,从物理和化学性质上解释氨基酸相关性的起源;给出方法从已知蛋白质序列中找出功能化学成分,用公式把它们表示为规则,利用氨基酸特性值和规则有效地提取蛋白序列信息。

结项摘要

基因序列的生物信息分析已成为病毒研究的重要手段,本项目将现代信息学方法和系统生物学方法应用于甲型流感病毒序列的比较、突变分析、进化分析以及功能蛋白序列信息的提取:分别给出病毒序列和蛋白序列的带可调控参数的图形表示,将序列数值化并探索其生物意义;利用图形表示构造协方差矩阵和基因段相关系数来比较病毒序列之间的相似性,基于相似性距离矩阵,利用模糊理论分别给出分类算法和进化算法,分别探索低致病力和高致病力甲型流感病毒进化图谱的拓扑特征;用几何方法来定义重复序列、基因重排和反转,利用向量来判断变异类型和变异位置,刻画甲型流感病毒基因组中变异最频繁的关键基因的特征;用特性向量来表示氨基酸,利用向量来初步判断病毒的致病力并计算氨基酸之间的相关性,从物理和化学性质上解释氨基酸相关性的起源;给出方法从已知蛋白质序列中找出功能化学成分,用公式把它们表示为规则,利用氨基酸特性值和规则有效地提取蛋白序列信息。

项目成果

期刊论文数量(18)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
基于网络感知的两阶段虚拟机分配算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    湖南大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    章兢;蔡立军;孟涛;何庭钦
  • 通讯作者:
    何庭钦
A new graphical coding of DNA sequence and its similarity calculation
一种新的DNA序列图形编码及其相似度计算
  • DOI:
    10.1016/j.physa.2013.05.015
  • 发表时间:
    2013-10-01
  • 期刊:
    PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Liao, Bo;Xiang, Qilin;Cao, Zhi
  • 通讯作者:
    Cao, Zhi
Using multi-instance hierarchical clustering learning system to predict yeast gene function.
利用多实例层次聚类学习系统预测酵母基因功能
  • DOI:
    10.1371/journal.pone.0090962
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    PloS one
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Liao B;Li Y;Jiang Y;Cai L
  • 通讯作者:
    Cai L
An Improved Information-Gain Approach for Epistasis Detection in Case-Control Study
病例对照研究中上位检测的改进信息获取方法
  • DOI:
    10.1166/jctn.2015.3970
  • 发表时间:
    2015-08
  • 期刊:
    Journal of Computational and Theoretical Nanoscience
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhongli Liao;Wen Zhu;Lijun Cai
  • 通讯作者:
    Lijun Cai
Identifying Protein Complexes by Reducing Noise in Interaction Networks
通过减少相互作用网络中的噪声来识别蛋白质复合物
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Protein and Peptide Letters
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    Liao, Bo;Fu, Xiangzheng;Cai, Lijun;Chen, Haowen
  • 通讯作者:
    Chen, Haowen

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其他文献

基于层次拓扑树的虚拟机节能分配算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    湖南大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蔡立军;何庭钦;孟涛;陈磊
  • 通讯作者:
    陈磊
面向不均衡数据集的ISMOTE算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蔡立军;许丹丹;王勇
  • 通讯作者:
    王勇
基于单类别学习的自适应数据流分类算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    西北工业大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhang Dong;张栋;王勇;Wang Yong;Cai Lijun;蔡立军
  • 通讯作者:
    蔡立军
数据流分类中的增量特征选择算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蔡立军;李敏;王勇
  • 通讯作者:
    王勇
电子文档信息自动挖掘系统的I2DEF方法建模技术
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    湖南商学院学报,
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蔡立军;李立明
  • 通讯作者:
    李立明

其他文献

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蔡立军的其他基金

复杂疾病的基因调控网络构建及调控机制研究
  • 批准号:
    61472127
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    83.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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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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