基因定位的统计方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    10871038
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    29.0万
  • 负责人：
    郭建华
  • 依托单位：
    东北师范大学
  • 学科分类：
    A0402.统计推断与统计计算
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2008
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2009-01-01 至2011-12-31

项目摘要

人类疾病病因的研究一直是人们所关注的核心问题。基因组计划带来的海量遗传数据为我们从统计的观点在分子水平上研究复杂疾病病因提供了基础。基于单倍型的关联分析在识别基因的病理学效应中被普遍认为有较高的处理能力和潜在优势，但随着位点的不断增加，可能的单倍型条数却以接近于指数的惊人速度迅猛增加，于是我们不得不面对高维、海量、稀疏的数据集。本项目开展统计学与分子遗传学的跨学科研究，重点放在单倍型聚类方法、全基因组单倍型关联分析及结构信息的构建和变量降维方法等研究上。对单倍型聚类问题，将寻求适宜于病例对照中单倍型这一特定数据类型的相似性度量，考虑个体自身的信息；对关联分析方法，着重要解决的是如何刻画聚类后的单倍型数据以及各个类别对疾病的效应；对海量数据的统计分析问题，着重要解决的是变量过多时的信息提取以及变量选择问题；至于结构图谱的建立问题，关心的主要方面则是网络分解和和复杂网络图的结构学习。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（21）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Covariate selection for identifying the causal effects of stochastic interventions using causal networks
使用因果网络识别随机干预的因果效应的协变量选择
  • DOI：
    10.1016/j.jspi.2011.07.009
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Journal of Statistical Planning and Inference
  • 影响因子：
    0.9
  • 作者：
  • 通讯作者：
Genome-Wide Association Studies Using Haplotype Clustering with a New Haplotype Similarity
使用具有新单倍型相似性的单倍型聚类进行全基因组关联研究
  • DOI：
    10.1002/gepi.20521
  • 发表时间：
    2010-09-01
  • 期刊：
    GENETIC EPIDEMIOLOGY
  • 影响因子：
    2.1
  • 作者：
    Jin, Lina;Zhu, Wensheng;Guo, Jianhua
  • 通讯作者：
    Guo, Jianhua
Collapsibility of conditional graphical models
条件图模型的可折叠性
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Scandinavian Journal of Statistics
  • 影响因子：
    1
  • 作者：
    Liu Binghui;Guo Jianhua
  • 通讯作者：
    Guo Jianhua
Structural learning of Bayesian networks by testing complete separators in prime blocks
通过测试素数块中的完整分隔符来进行贝叶斯网络的结构学习
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Global transgenerational gene expression dynamics in two newly synthesized allohexaploid wheat (Triticum aestivum) lines.
两个新合成的异源六倍体小麦（Triticum aestivum）品系的整体跨代基因表达动态
  • DOI：
    10.1186/1741-7007-10-3
  • 发表时间：
    2012-01-26
  • 期刊：
    BMC biology
  • 影响因子：
    5.4
  • 作者：
    Qi B;Huang W;Zhu B;Zhong X;Guo J;Zhao N;Xu C;Zhang H;Pang J;Han F;Liu B
  • 通讯作者：
    Liu B

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其他文献

四川盆地东缘湘西北地区牛蹄塘组页岩储层特征及影响因素
  • DOI：
    10.11743/ogg20170511
  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    秦明阳;郭建华;黄俨然;焦鹏;郑振华;卿艳彬;吴诗情
  • 通讯作者：
    吴诗情
同步带啮合传动的空气传播对噪声影响实验研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    孟庆鑫
冻融循环对牦牛粪生物炭吸附氨氮的影响
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    农业环境科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郭建华;黄兵;罗专溪;陈樑
  • 通讯作者：
    陈樑
利用微型生物指示评价污水处理厂运行的研究进展
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    微生物学通报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    彭永臻;王淑莹;郑雅楠;郭建华;黄惠珺;孙治荣
  • 通讯作者：
    孙治荣
低溶解氧污泥微膨胀节能方法在A/O中的试验验证
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    环境科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王淑莹;黄惠珺;孙治荣;葛士建;郭建华;郑雅楠;彭永臻
  • 通讯作者：
    彭永臻

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

郭建华的其他基金

贝叶斯网分解理论及其应用
  • 批准号：
    11726629
  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
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  • 项目类别：
    数学天元基金项目
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  • 批准号：
    11726008
  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
    60.0 万元
  • 项目类别：
    数学天元基金项目
2016统计学青年骨干教师培训班
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基于结构的网络数据统计分析
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  • 批准年份：
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  • 项目类别：
    重点项目
汉语文本数据挖掘的统计方法
  • 批准号：
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    2009
  • 资助金额：
    10.0 万元
  • 项目类别：
    数学天元基金项目
汉语文本数据挖掘的统计方法
  • 批准号：
    10826110
  • 批准年份：
    2008
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  • 项目类别：
    数学天元基金项目
分子遗传数据的统计分析方法
  • 批准号：
    10371015
  • 批准年份：
    2003
  • 资助金额：
    16.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
流行病研究中的混杂现象和病因推断
  • 批准号：
    10001008
  • 批准年份：
    2000
  • 资助金额：
    7.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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  • 批准年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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相似海外基金

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  • 批准号：
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  • 财政年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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作者：{{ showInfoDetail.author }}

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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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