基于自然语言处理技术的蛋白质相互作用预测方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60673019
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    26.0万
  • 负责人：
    林磊
  • 依托单位：
    哈尔滨工业大学
  • 学科分类：
    F0214.新型计算及其应用基础
  • 结题年份：
    2009
  • 批准年份：
    2006
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2007-01-01 至2009-12-31

项目摘要

蛋白质相互作用在所有的生命活动中扮演着十分重要的角色，研究蛋白质相互作用具有重大的生物学意义。通过实验的方法来确定蛋白质相互作用不仅费时、费力、价格高昂，而且不能保证很高的精度。因此有必要研究通过计算的方法来分析或者预测蛋白质相互作用的问题。本项目拟采用自然语言处理和机器学习相结合的方法来研究蛋白质相互作用问题。首先，将多个异构的蛋白质相互作用数据库进行整合来建立一个相对完整的相互作用数据库，通过自然语言处理技术对相互作用数据进行评估，为数据库中每一个记录赋予可信度。其次，在蛋白质相互作用预测的分类器中将集成从生物科学文献中挖掘到的蛋白质相互作用的证据和丰富的特征。最后，对多个蛋白质相互作用预测的分类器进行组合/融合，使之能在各种情况下均能可靠地预测蛋白质的相互作用。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（10）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（6）
专利数量（0）
Exploiting residue-level and profile-level interface propensities for usage in binding sites prediction of proteins.
利用残基水平和轮廓水平界面倾向来预测蛋白质的结合位点
  • DOI：
    10.1186/1471-2105-8-147
  • 发表时间：
    2007-05-05
  • 期刊：
    BMC bioinformatics
  • 影响因子：
    3
  • 作者：
    Dong Q;Wang X;Lin L;Guan Y
  • 通讯作者：
    Guan Y
A Multi-level Disambiguation Framework for Gene Name Normalization
基因名称标准化的多级消歧框架
  • DOI：
    10.1016/s1874-1029(08)60073-7
  • 发表时间：
    2009-02
  • 期刊：
    Acta Automatica Sinica (EI收录)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Wang Xiaolong;Sun Chengjie;Lin Lei;Liu Yuanchao
  • 通讯作者：
    Liu Yuanchao
Analysis and prediction of protein local structure based on structure alphabets
基于结构字母表的蛋白质局部结构分析与预测
  • DOI：
    10.1002/prot.21904
  • 发表时间：
    2008-07-01
  • 期刊：
    PROTEINS-STRUCTURE FUNCTION AND BIOINFORMATICS
  • 影响因子：
    2.9
  • 作者：
    Dong, Qiwen;Wang, Xiaolong;Wang, Yadong
  • 通讯作者：
    Wang, Yadong
Exploiting three kinds of interface propensities to identify protein binding sites
利用三种界面倾向来识别蛋白质结合位点
  • DOI：
    10.1016/j.compbiolchem.2009.07.001
  • 发表时间：
    2009-08-01
  • 期刊：
    COMPUTATIONAL BIOLOGY AND CHEMISTRY
  • 影响因子：
    3.1
  • 作者：
    Liu, Bin;Wang, Xiaolong;Wang, Xuan
  • 通讯作者：
    Wang, Xuan
Prediction of protein binding sites in protein structures using hidden Markov support vector machine.
使用隐马尔可夫支持向量机预测蛋白质结构中的蛋白质结合位点
  • DOI：
    10.1186/1471-2105-10-381
  • 发表时间：
    2009-11-20
  • 期刊：
    BMC bioinformatics
  • 影响因子：
    3
  • 作者：
    Liu B;Wang X;Lin L;Tang B;Dong Q;Wang X
  • 通讯作者：
    Wang X

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其他文献

基于异构信息融合的广告响应预测方法
  • DOI：
    10.1360/n112017-00157
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    中国科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    单丽莉;林磊;孙承杰
  • 通讯作者：
    孙承杰
推进剂贮箱零件侧翻孔电磁成形数值模拟
  • DOI：
    10.13330/j.issn.1000-3940.2016.12.009
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
    苏红亮;黄亮;李建军;马飞;林磊
  • 通讯作者：
    林磊
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  • DOI：
    10.13334/j.0258-8013.pcsee.171801
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
    林艺哲;林磊;徐晨
  • 通讯作者：
    徐晨
管道轴向流固耦合振动的行波方法
  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    任建亭;林磊;姜节胜
  • 通讯作者：
    姜节胜
5维Bernsein-Jordan代数的导子代数
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    数学年刊
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    林磊
  • 通讯作者：
    林磊

其他文献

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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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