分形与小波方法研究蛋白质折叠与结构预测问题

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    30570426
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    28.0万
  • 负责人：
    喻祖国
  • 依托单位：
    湘潭大学
  • 学科分类：
    C0504.物理生物学
  • 结题年份：
    2008
  • 批准年份：
    2005
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2006-01-01 至2008-12-31

项目摘要

蛋白质折叠问题被列为"21世纪的生物物理学"的重要课题，它是分子生物学中心法则尚未解决的一个重大生物学问题。从一级序列预测蛋白质分子的三级结构并进一步预测其功能，是极富挑战性的工作。研究蛋白质折叠，尤其是折叠早期过程，即新生肽段的折叠过程是全面的最终阐明中心法则的一个根本问题研究蛋白质的折叠，是生命科学领域的前沿课题之一。本项目为利用分数次随机微分方程特别是分数次Fokker-Planck方程研究蛋白质动力学性质以及拟合蛋白质折叠过程;利用分形、小波方法预测蛋白质的二级结构和三维空间结构;利用我们提出的格点模型中的可分数继续在理论上探讨蛋白质折叠问题;在我们目前工作基础上结合分形与统计方法研究基于蛋白质组序列的生物进化问题。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（9）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（10）
专利数量（0）
Cluster protein structures using recurrence quantifications analysis on coordinates of alpha-carbon atoms of proteins
使用蛋白质 α-碳原子坐标的递归定量分析来聚类蛋白质结构
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Phylogenetic tree based on complete genomes using fractal and correlation analyses without sequence alignment
基于完整基因组的系统发育树，使用分形和相关性分析，无需序列比对
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2006
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Human Pol II promoter recognition based on primary sequences and free energy of dinucleotides.
基于一级序列和二核苷酸自由能的人 Pol II 启动子识别
  • DOI：
    10.1186/1471-2105-9-113
  • 发表时间：
    2008-02-24
  • 期刊：
    BMC bioinformatics
  • 影响因子：
    3
  • 作者：
    Yang JY;Zhou Y;Yu ZG;Anh V;Zhou LQ
  • 通讯作者：
    Zhou LQ
Simulation for chaos game representation of genomes by recurrent iterated function systems
通过循环迭代函数系统模拟基因组的混沌博弈表示
  • DOI：
    10.4236/jbise.2008.11007
  • 发表时间：
    2008-05
  • 期刊：
    Journal of Biomedical Science and Engineering
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Chaos game representation of the Dst index and prediction of geomagnetic storm events
Dst指数的混沌博弈表示和地磁暴事件的预测
  • DOI：
    10.1016/j.chaos.2005.12.046
  • 发表时间：
    2007-02
  • 期刊：
    Chaos Solitons & Fractals
  • 影响因子：
    7.8
  • 作者：
  • 通讯作者：

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  • 作者：
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其他文献

An ensemble method for predicting subnuclear localizations from primary protein sequences based on amino acid classifications and physicochemical properties
一种基于氨基酸分类和理化特性预测初级蛋白质序列亚核定位的集成方法
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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    --
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  • 通讯作者：
    Yu-Chu Tian
自相拟集上的噪声和混沌拢动
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    任福尧
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用于聚类微阵列数据的经验模态分解的模糊 C 均值方法
  • DOI：
    10.1109/bibm.2010.5706561
  • 发表时间：
    2010-12
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Yan-Fei Wang;喻祖国;Vo Ang
  • 通讯作者：
    Vo Ang
分数布朗运动时间序列的基于递归图的网络分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Chinese Journal of Engineering Mathematics
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    唐振华;喻祖国
  • 通讯作者：
    喻祖国
Multifractal temporally weighted detrended cross-correlation analysis toquantify power-law cross-correlation and its application to stock markets
多重分形时间加权去趋势互相关分析量化幂律互相关及其在股票市场中的应用
  • DOI：
    10.1063/1.4985637
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    Chaos (影响因子: 2.283 for 2016, 中信所、JCR一区期刊, 中科院应用数学2区、数学物理2区期刊)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Yun-Lan Wei;喻祖国;Hai-Long Zou;Vo Anh
  • 通讯作者：
    Vo Anh

其他文献

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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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