非线性科学方法在生命序列与金融序列分析中的应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    10101022
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    7.0万
  • 负责人：
    喻祖国
  • 依托单位：
    湘潭大学
  • 学科分类：
    A0603.经济数学与金融数学
  • 结题年份：
    2004
  • 批准年份：
    2001
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2002-01-01 至2004-12-31

项目摘要

利用非线性科学法如统计学、非线性标度理论(动力系统与分形几何)、模糊形式语言学等来分析生命序列(我们主要研究核酸序列与氨基酸序列)与金融序列(如外币汇率、股票的价? 。希望通过我们的分析能够发现对生物分类及进化有帮助的核酸水平上的生命信息与金谙窒蠓⒄沟墓媛伞Ｕ庠诶砺塾胗τ蒙隙季哂泻苤卮蟮囊庖濉?.

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（12）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（2）
专利数量（0）
Phylogeny of prokaryotes and chloroplasts revealed by a simple composition approach on all protein sequences from whole genome without sequence alignment
通过简单的组合方法揭示原核生物和叶绿体的系统发育，无需序列比对即可对全基因组的所有蛋白质序列进行分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    J. Mol. Evol
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Z.G. Yu;L.Q. Zhou;V. V. Anh;K.H. Chu;S.C. Long;J.Q. Deng
  • 通讯作者：
    J.Q. Deng
A fractal method to distinguish coding and noncoding sequences in a complete genome based on a number sequence representation
一种基于数字序列表示来区分完整基因组中编码序列和非编码序列的分形方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    JOURNAL OF THEORETICAL BIOLOGY
  • 影响因子：
    2
  • 作者：
    Li-Qian Zhou;Zu-Guo Yu;Ji-Qing Deng;Vo Anh;Shun-Chao Long
  • 通讯作者：
    Shun-Chao Long
Fourier transform and Mean quadratic variation of Bernoulli convolution on homogeneous Cantor set
齐次康托集上伯努利卷积的傅立叶变换和平均二次变分
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    CHAOS SOLITONS & FRACTALS
  • 影响因子：
    7.8
  • 作者：
    Zu-Guo Yu
  • 通讯作者：
    Zu-Guo Yu
Hausdorff dimensions of random fractals with overlaps
具有重叠的随机分形的豪斯多夫维数
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Bull. of the Australian Math. Soc.
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zu-Guo Yu;V.V. Anh;K. S. Lau
  • 通讯作者：
    K. S. Lau
Fractal analysis of large proteins based on the Detailed HP model
基于详细 HP 模型的大蛋白质分形分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS 337 (1-2): 171-184
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zu-Guo Yu;Vo Anh;Ka-Sing Lau
  • 通讯作者：
    Ka-Sing Lau

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其他文献

分数布朗运动时间序列的基于递归图的网络分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Chinese Journal of Engineering Mathematics
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    唐振华;喻祖国
  • 通讯作者：
    喻祖国
A novel genome signaturebased on inter-nucleotide distances profiles for visualization of metagenomicdata
基于核苷酸间距离概况的新型基因组特征，用于宏基因组数据的可视化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    Physica A: Stat. Mech. Appl. (影响因子: 2.243 for 2016)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Xian-Hua Xie;喻祖国;Yuan-Lin Ma;Guo-Sheng Han;Vo Anh
  • 通讯作者：
    Vo Anh
An ensemble method for predicting subnuclear localizations from primary protein sequences based on amino acid classifications and physicochemical properties
一种基于氨基酸分类和理化特性预测初级蛋白质序列亚核定位的集成方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    PLos One (影响因子: 4.411 for 2010, 3.730 for 2012)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Guo-Sheng Han;喻祖国;Vo Anh;Anaththa P.D. Krishnajith;Yu-Chu Tian
  • 通讯作者：
    Yu-Chu Tian
自相拟集上的噪声和混沌拢动
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Southealt Asian Bull of Math
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    喻祖国;任福尧
  • 通讯作者：
    任福尧
Fuzzy C-means method with empirical mode decomposition for clustering microarray data
用于聚类微阵列数据的经验模态分解的模糊 C 均值方法
  • DOI：
    10.1109/bibm.2010.5706561
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Int. J. Data Mining and Bioinformatics
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Yan-Fei Wang;喻祖国;Vo Ang
  • 通讯作者：
    Vo Ang

其他文献

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喻祖国的其他基金

基于分形和复杂网络分析的物种亲缘树重构与miRNA-疾病关系预测方法研究
  • 批准号：
    12371088
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    面上项目
由Sierpinski垫片得到的局部自相似网络上的随机游走及谱分析
  • 批准号：
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  • 批准年份：
    2020
  • 资助金额：
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  • 项目类别：
    数学天元基金项目
分形时间序列和复杂网络的重分形分析及其在几个生物信息问题中的应用研究
  • 批准号：
    11871061
  • 批准年份：
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分形及相关方法在分子进化与蛋白质研究中的应用
  • 批准号：
    11371016
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  • 项目类别：
    面上项目
分形及相关方法在时间序列分析与复杂网络研究中的应用
  • 批准号：
    11071282
  • 批准年份：
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    面上项目
分形与小波方法研究蛋白质折叠与结构预测问题
  • 批准号：
    30570426
  • 批准年份：
    2005
  • 资助金额：
    28.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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相似海外基金

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知道了

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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