基于高维非线性方法胃癌血清蛋白质谱数据整合平台的建立及评价

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    30872957
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    34.0万
  • 负责人：
    黄建
  • 依托单位：
    浙江大学
  • 学科分类：
    H1813.肿瘤诊断
  • 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

SELDI-TOF-MS技术作为一种高通量的检测方法，文献与我们的研究证明其在许多肿瘤中能提高诊断效能,但发现以下三个问题：1）实验结果可重复性较差；2）数据预处理中的信息丢失；3）建立的模型存在过拟合问题。各环节的质量控制和标准化工作就成为亟待解决的问题。我们已建立了完善的实验前、中操作规范，因此分析方法的标准化成为关键。常规分析方法主要有SVM、PCA+LDA、决策树、神经网络等，均存在缺陷。鉴于SELDI-TOF质谱图的非线性特征标志如不稳定、非平衡、无序和非一致性，启发我们用分形分维、小波分析、模式聚类及多种数据挖掘技术等多种非线性方法分析，以简化数据预处理过程，减少信息丢失，得到更准确的结果，前期的工作也证实了该方法的可行性。故利用高维非线性方法，结合患者的临床病理参数，开发具有自主知识产权的血清蛋白质谱分析软件，可准确识别不同时间、实验室提供的胃癌样本，为其临床推广应用打下基础

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（1）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Mining novel biomarkers for prognosis of gastric cancer with serum proteomics.
利用血清蛋白质组学挖掘胃癌预后的新型生物标志物
  • DOI：
    10.1186/1756-9966-28-126
  • 发表时间：
    2009-09-09
  • 期刊：
    Journal of experimental & clinical cancer research : CR
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Qiu FM;Yu JK;Chen YD;Jin QF;Sui MH;Huang J
  • 通讯作者：
    Huang J

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其他文献

高填方边坡失稳时间预测的实用模型
  • DOI：
    10.16285/j.rsm.2019.0240
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    岩土力学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    黄建;姚仰平
  • 通讯作者：
    姚仰平
论视觉素养在生物化学教学中的重要性
  • DOI：
    10.3760/cma.j.issn.2095-1485.2016.08.018
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    中华医学教育探索杂志
  • 影响因子：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    黄建
Protaphelinus, a newly recorded genus of Aphelinidae (Hymenoptera: Chalcidoidea) from China
Protaphelinus，来自中国的蚜科新记录属（膜翅目：Chalcidoidea）
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    昆虫分类学报
  • 影响因子：
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  • 作者：
    王竹红;黄建;李成德
  • 通讯作者：
    李成德
基于邻居信息表的移动IPv6切换研究
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    邱述威;张霖;黄建;周健
  • 通讯作者：
    周健
临床医学八年一贯制"代谢与能量"模块式教学的实践与思考
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    现代生物医学进展
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    徐让;梅文瀚;杨榕;林强;王艳丽;黄建
  • 通讯作者：
    黄建

其他文献

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黄建的其他基金

基于γδT细胞功能亚群的肿瘤免疫微环境重塑与干预
  • 批准号：
    U22A20321
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  • 资助金额：
    60.0 万元
  • 项目类别：
    重大研究计划
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  • 批准号：
    30572129
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    2005
  • 资助金额：
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    面上项目
大肠肿瘤错配修复缺陷与抑癌基因突变关系的研究
  • 批准号：
    39600055
  • 批准年份：
    1996
  • 资助金额：
    10.5 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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相似海外基金

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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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