复杂生物网络的动力学分析及同步研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61702356
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0213.生物信息计算与数字健康
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Complex network dynamics are hot field in the complex network research and the study of complex biological network dynamics can describe the complex phenomenon in bioscience and discover the real rules in the nature. Because of the complexities, unfixed topology structures and different node types of complex biological networks, the control and synchronization are challenging. As a result, this project studies following contents: (1) Consider the dynamics of neural network with numerical variables and gene regulatory network with logical variables. In addition, uncertain parameters, random disturbance noises and time delays are taken into consideration. (2) Based on the Lyapunov stability theory, the matrix theory and the fractional differential calculus, the control and synchronization of complex biological network are studied and synchronization theorems are provided. (3) And on the basis of that, by constructing sub-networks, adding (or reducing) nodes and connecting (or disconnecting) edges in the complex biological network, the topology changes are studied and the inner links of topology properties and dynamical properties are provided.
复杂网络动力学是复杂网络研究的热点领域,探索复杂生物网络的动力学性质可以更好的描述生命科学中的复杂现象,揭示客观规律。由于生物网络性质复杂,网络拓扑结构和节点类型各不相同,控制和同步复杂生物网络十分的困难。为此,本项目研究内容为:(1) 分析节点为数值型变量的神经网络和节点为逻辑型变量的基因调控网络,协同考虑参数不确定、随机干扰噪声和延时等性质,对复杂生物网络进行动力学分析。(2) 依据Lyapunov稳定性理论、矩阵理论和分数微分学理论,探讨复杂生物网络的控制和同步方法,给出同步判定准则。(3) 在此基础上,通过构建多个子网,实现子网间或同一生物网络内部节点增删,边与边间连接和断开等操作,研究生物网络的拓扑变化,探究复杂生物网络拓扑性质与动力学性质间的内在联系。

结项摘要

复杂生物网络中的动力学及同步问题研究具有重要的理论意义和实际价值,研究涉及了计算机图论,控制自动化和理论物理等多个研究领域的内容。本项目旨在结合多学科的背景知识和方法,对多层次、多组织形式的网络进行建模,探究其动力学特性和同步控制方法。主要内容包括:(1)研究了连续型复值神经网络的建模和组合同步问题,同时考虑了网络中存在的时变时滞等复杂性条件,给出其该类型网络的组合同步稳定判据。(2)考虑了一类具有耦合马尔可夫跃迁关系的离散神经网络的同步问题,并设计了具有混合时滞复杂性的离散网络同步控制器。(3)对节点状态为布尔值的异步更新布尔网络进行建模,刻画了基因调控网络中的基因异步随机概率调控机制,探讨了其概率同步问题。(4)对具有网格特性的复杂系统进行了建模分析,揭示了该类系统的时空特性和动力学行为,有助于我们理解复杂生物网络在时间和空间不同维度上的动力学演变规律。此外,本项目不仅执行了研究计划,探究了布尔网络,神经网络及具有时空特性的耦合复杂生物网络的动力学性质,同步及控制问题,还进一步对基于复杂生物网络同步结果和系统复杂性的应用作了拓展研究。截止本项目结题日止,标注本项目所发期刊论文13篇(SCI源刊论文10篇),授权专利1篇,待出版学术专著1部(已获国家科学技术学术著作出版基金资助),培养了研究生4名,参加了11人次的学术会议,顺利的完成了项目预期结果。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
An Efficient and Secure Image Encryption Algorithm Based on Non- Adjacent Coupled Maps
一种基于非相邻耦合图的高效安全图像加密算法
  • DOI:
    10.1109/access.2020.3006513
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Zhang Hao;Wang Xiaoqing;Xie Hongwei;Wang Chunpeng;Wang Xingyuan
  • 通讯作者:
    Wang Xingyuan
A novel method for lossless image compression and encryption based on LWT, SPIHT and cellular automata
一种基于LWT、SPIHT和元胞自动机的无损图像压缩和加密新方法
  • DOI:
    10.1016/j.image.2020.115829
  • 发表时间:
    2020-05
  • 期刊:
    Signal Processing: Image Communication
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhang Hao;Wang Xiao-qing;Sun Yu-jie;Wang Xing-yuan
  • 通讯作者:
    Wang Xing-yuan
融合改进的三帧差分和ViBe算法的运动目标检测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    计算机工程与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王春丹;谢红薇;李亚旋;张昊
  • 通讯作者:
    张昊
基于分层注意力机制的神经网络垃圾评论检测模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    计算机应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘雨心;王莉;张昊
  • 通讯作者:
    张昊
Multi-switching combination synchronization of spatiotemporal coupled chaotic systems with complexities
复杂时空耦合混沌系统的多切换组合同步
  • DOI:
    10.1142/s0129183119500670
  • 发表时间:
    2019-10
  • 期刊:
    International Journal of Modern Physics C
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Zhang Hao;Wang Xingyuan;Zhang Jun;Yan Pengfei
  • 通讯作者:
    Yan Pengfei

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其他文献

PMA-qPCR定量检测青枯菌活菌方法的建立
  • DOI:
    10.16688/j.zwbh.2017483
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    植物保护
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王帅;徐进;许景升;张昊;冯洁
  • 通讯作者:
    冯洁
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  • DOI:
    10.13581/j.cnki.rdm.20190052
  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • 期刊:
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    --
  • 作者:
    刘姒;张昊;李强;吴占敖;马俊青
  • 通讯作者:
    马俊青
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  • DOI:
    10.13870/j.cnki.stbcxb.2021.01.047
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
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  • 作者:
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核天体反应直接测量中的γ加和谱解析方法
  • DOI:
    10.12202/j.0476-0301.2022156
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    北京师范大学学报. 自然科学版
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    --
  • 作者:
    王泺欢;盛耀德;苏俊;何建军;张立勇;李子铭;张昊;谌阳平;李志宏;郭冰;连刚;柳卫平
  • 通讯作者:
    柳卫平

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

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          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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