个体异质的复杂动态网络协同与控制

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60874089
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    33.0万
  • 负责人：
    李翔
  • 依托单位：
    复旦大学
  • 学科分类：
    F0304.系统工程理论与技术
  • 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

个体差异性是决定网络复杂行为的主要因素之一。长期以来人们认为个体差异性服从泊松分布，因而在研究复杂网络系统协同行为时通常将个体差异性作同质简化。近年来研究发现现实中个体的差异性服从非泊松分布的幂律分布规律，并且这种显著的异质性使得整个网络系统的群体行为呈现出阵发和胖尾等在假设服从泊松分布时所不具有的新特征。因此，由个体差异性服从非泊松分布的异质个体构成的复杂网络系统协同行为及其机制研究具有重要的理论意义和广泛的实际应用前景。.本项目系统研究异质个体的显著差异性与复杂网络协同动力学行为间的内在联系，深入研究服从幂律等非泊松分布异质性个体的协同行为与静态/动态切换的网络连接复杂结构之间的影响机理，设计有效的分布式反馈控制策略来促进复杂网络系统协同行为。本项目研究将有助于更好地理解现实中大型复杂动态网络系统涌现的群体协同行为内在规律，为实现分布式协同控制系统的设计提供理论依据和方法上的指导。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（18）
专著数量（0）
科研奖励数量（3）
会议论文数量（10）
专利数量（0）
The role of degree-weighted couplings in the synchronous onset of Kuramoto oscillator networks
度加权耦合在仓本振荡网络同步起始中的作用
  • DOI：
    10.1016/j.physa.2008.06.029
  • 发表时间：
    2008-11
  • 期刊：
    Physica A-statistical Mechanics and Its Applications
  • 影响因子：
    3.3
  • 作者：
  • 通讯作者：
Epidemic prevalence on random mobile dynamical networks: individual heterogeneity and correlation
随机移动动态网络上的流行病流行率：个体异质性和相关性
  • DOI：
    10.1140/epjb/e2010-00090-9
  • 发表时间：
    2010-06-01
  • 期刊：
    EUROPEAN PHYSICAL JOURNAL B
  • 影响因子：
    1.6
  • 作者：
    Li, X.;Cao, L.;Cao, G. F.
  • 通讯作者：
    Cao, G. F.
Development of friendship network among young scientists in an international Summer School
在国际暑期学校中发展青年科学家之间的友谊网络
  • DOI：
    10.1016/j.physa.2009.05.004
  • 发表时间：
    2009-09
  • 期刊：
    Physica A-statistical Mechanics and Its Applications
  • 影响因子：
    3.3
  • 作者：
  • 通讯作者：
离散时间序列的网络模体分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    物理学报，2010, 59(3), 1600-1608. （SCI）
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Effect of the degree correlation in public goods game on scale-free networks
无标度网络公共物品博弈度相关性的影响
  • DOI：
    10.1209/0295-5075/87/30001
  • 发表时间：
    2009-08-01
  • 期刊：
    EPL
  • 影响因子：
    1.8
  • 作者：
    Rong, Zhihai;Wu, Zhi-Xi
  • 通讯作者：
    Wu, Zhi-Xi

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其他文献

大金山岛常绿阔叶林和落叶阔叶林中小型土壤动物群落特征
  • DOI：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    由文辉
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    2020
  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    陈红
数据不依赖获取的质谱数据的深度学习分析方法
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
    何情祖;钟传奇;李翔;帅建伟;韩家淮
  • 通讯作者：
    韩家淮
Time waveform replication for electro-hydraulic shaking table incorporating off-line iterative learning control and modified internal model control
结合离线迭代学习控制和改进内模型控制的电液振动台时间波形复制
  • DOI：
    10.1177/0959651814536553
  • 发表时间：
    2014-06
  • 期刊：
    Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part I: Journal of Systems and Control Engineering
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    沈刚;朱真才;李翔;杨炽夫
  • 通讯作者：
    杨炽夫
磷脂包覆银-石墨烯量子点多功能纳米粒的制备与体外评价
  • DOI：
    10.16438/j.0513-4870.2018-1054
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    药学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    潘巧贝;张婧;李翔;房元英;金一
  • 通讯作者：
    金一

其他文献

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社会集群行为涌现与演化的机制分析及预测
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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

        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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