与大脑功能与精神障碍有关的多层次多尺度模型的建立与动力学研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11872084
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    62.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0702.非线性振动及其控制
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Current research on brain disease is highly focused on the memory impairment with some organic cause, psychiatric disorders by fear memory and abnormal discharge of neurons by brain dysfunction as an important basis of nerve diseases. It needs to better understand and explore physiological mechanism and further develop more effective treatments of diagnosis. Combined with the physiological mechanism of brain functional and mental disorders, we strive to construct several multi-scale dynamical models to investigate internal mechanism of relevant dynamic processes by means of nonlinear dynamics theory and methods in this project. More details are listed as follows: (1) Establishment or improvement of molecular mechanism models of long-term memory formation, especially those dependent on non-coding RNA regulation, and dynamics on different parameter controls on bifurcations, noise, time delays et al; (2) Establishment of multi-level dynamical models of synaptic plasticity involved in fear memory when combined gene expression and regulation with neuronal firing activity, and establishment of neural network model in different regions and its synchronization behavior; (3) Establishment or improvement of neuronal mass models of epileptic abnormal discharge with various deterministic and stochastic factors as well as bifurcation mechanisms and stochastic dynamics, and kinetics of epileptic initiation and termination and different classifications of epilepsy. The study will not only help reveal dynamic nature related to the brain and brain disease pathogenesis mechanism, but also further expand theory and methods of nonlinear dynamics to promote advancement of Dynamics and Control, since it covers complex dynamical characteristics with multiple levels from microscopic, mesoscopic to macroscopic and multiple time scales.
当前高度关注脑疾病的研究,特别是记忆功能减退的器质性障碍、恐惧记忆形成的精神障碍以及脑功能障碍引起神经元异常放电是很多神经疾病的重要基础,需要更好地探索与此有关的生理机制。本申请项目借助非线性动力学理论和方法,建立跨层次多尺度的动力学模型探讨其动力学过程的本质行为。主要包括:(1)非编码RNA调控记忆形成的分子机制模型的建立或改进及诱导不同分岔出现的参数调控,噪声,时滞等动力学研究;(2)与恐惧记忆的突触可塑性机制相关的神经元电活动和基因表达调控相结合的跨层次模型以及不同脑区同步行为的神经网络模型的建立;(3)确定性和随机性因素的癫痫异常放电的神经元集群模型的建立或改进,分岔分析与随机性动力学结合的机理研究;癫痫产生与结束和不同癫痫分类的多时间尺度行为。该研究有助于揭示神经障碍的发病机理,而且涉及到从微观,介观到宏观的多层次以及多时间尺度的复杂动力学特性,扩展非线性动力学的理论与方法。

结项摘要

记忆功能减退的器质性障碍、恐惧记忆形成的精神障碍以及脑功能障碍引起神经元异常放电是很多神经疾病的重要基础,需要更好地探索与此有关的生理机制。本项目借助非线性动力学理论和方法,建立跨层次多尺度的动力学模型探讨其动力学过程的本质行为。主要包括:(1)长期记忆形成的非编码RNA调控机制建模及噪声,时滞等动力学研究;(2)与恐惧记忆的突触可塑性机制相关的,神经元电活动机制与细胞内基因表达与调控的跨层次建模与动力学分析;(3)与癫痫异常放电有关的的神经兴奋性机制,多时间尺度簇放电拓扑类型以及星形胶质细胞钙振荡行为研究. 另外,我们还发展了一些有关神经疾病发病机制有关的表观遗传方面的动力学建模与分析的研究成果。本项目的研究成果有助于揭示神经障碍的发病机理,而且涉及到多层次以及多时间尺度的复杂动力学特性,扩展非线性动力学的理论与方法。

项目成果

期刊论文数量(17)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Stability and Hopf bifurcation analysis in a delayed three-node circuit involving interlinked positive and negative feedback loops
涉及互连正负反馈环路的延迟三节点电路的稳定性和 Hopf 分岔分析
  • DOI:
    10.1016/j.mbs.2018.11.003
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Mathematical Biosciences
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Guiyuan Wang;Zhuoqin Yang;Marc Turcotte
  • 通讯作者:
    Marc Turcotte
Bifurcation and Numerical Simulations of Ca(2+)Oscillatory Behavior in Astrocytes
星形胶质细胞 Ca(2) 振荡行为的分叉和数值模拟
  • DOI:
    10.3389/fphy.2020.00258
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    FRONTIERS IN PHYSICS
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zuo Hongkun;Ye Min
  • 通讯作者:
    Ye Min
Deterministic and stochastic dynamics in a gene regulatory network mediated by miRNA
miRNA 介导的基因调控网络中的确定性和随机动力学
  • DOI:
    10.3354/dao03546
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Nonlinear Dynamics
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Lijie Hao;Zhuoqin Yang;Yuanhong Bi
  • 通讯作者:
    Yuanhong Bi
New topological classification of bursting in multi-time-scale Chay–Cook model
多时间尺度 Chay-Cook 模型中突发的新拓扑分类
  • DOI:
    10.1140/epjs/s11734-022-00508-7
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    The European Physical Journal Special Topics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    E. Zhang;Liao Yu;Zhuoqin Yang
  • 通讯作者:
    Zhuoqin Yang
Dynamical analysis of astrocyte-induced neuronal hyper-excitation
星形胶质细胞诱导的神经元过度兴奋的动力学分析
  • DOI:
    10.1007/s11071-022-08202-y
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Nonlinear Dynamics
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Quanbao Ji;Xinxin Qie;Min Ye
  • 通讯作者:
    Min Ye

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其他文献

神经元Chay模型中不同类型的簇放电模式
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国科学(G辑:物理学 力学 天文学)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陆启韶;杨卓琴
  • 通讯作者:
    杨卓琴
PDCD5调控的p53动力学分岔分析
  • DOI:
    10.13484/j.nmgdxxbzk.20160601
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    内蒙古大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    毕远宏;杨卓琴;刘全生
  • 通讯作者:
    刘全生
Bursting Ca^2+ Oscillations and Synchronization in Coupled Cells
耦合电池中的突发 Ca^2ï⁄ 振荡和同步
  • DOI:
    10.1051/mmnp/20127608
  • 发表时间:
    2024-09-13
  • 期刊:
    Mathematical Modelling of Natural Phenomena
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    季全宝;陆启韶;杨卓琴;段利霞
  • 通讯作者:
    段利霞
三个不同时间尺度的电耦合模型的组合簇放电*
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Acta Physica Sinica
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    杨卓琴;张璇
  • 通讯作者:
    张璇
四阶血细胞生成系统的双参数分岔分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    动力学与控制学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵松;杨卓琴
  • 通讯作者:
    杨卓琴

其他文献

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杨卓琴的其他基金

基于分子水平的神经信号传导的复杂动力学研究
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生物细胞活动过程中胞内钙振荡及其复杂模式的动力学行为研究
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    数学天元基金项目

相似国自然基金

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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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