数学和计算机模拟肺癌的形成机理

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11371161
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    70.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0604.生物与生命科学中的数学
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31
  • 项目参与者:
    梁肇军; 冯光庭; 杨翠红; 李书刚; 李俊锋; 方奕乐; 李爽; 李勇; 张金惠;
  • 关键词:

项目摘要

By the dataset of the Ministry of the Health of the People's Republic of China, the cancer mortality and the constituting fraction of all death are 172.33/100,000, 27.79%, respectively in 2011, which is in the first position of all death factors. However, the cancer mortality and constituting fraction are 146.61/100,000 and 24.38%, 128.03/100,000 and 21.88% in 2000 and in 1990, respectively, the mortality of lung cancer is the highest and higher than the mortality og stomach cancer and liver cancer since 1994. The constituting fraction is increasing each year. In order to assure the health of the public people, we need to research the pathway of lung cancer. Developed countries, especially in the United States invested billions dollars to study cancer each year.There are thousands of scientists to research the mechnism and drugs of cancer in the National Cancer Institute, National Intitutes of Health, in USA. Therefore, it is necessary for us to research the mechinism of lung cancer at the molecular leval.
根据卫生部2012年统计数据显示2011年中国主要城市恶性肿瘤(即癌症)死亡率是172.33/10万,死亡原因构成是27.79%,排名所有的死亡原因构成之首。而2000年、1990年中国主要城市恶性肿瘤死亡率与死亡原因构成分别是146.61/10万、24.38%,128.03/10万,21.88%,其中肺癌的死亡率最高。肺癌死亡率自1994年首次超过胃癌和肝癌的死亡率后逐年上升。为了社会大众的健康,我们希望对肺癌的形成机理进行研究。只有在分子水平上掌握了肺癌的形成机理,才能有效地治疗和预防肺癌。发达国家,尤其是美国每年投入几百亿美元研究癌症,美国卫生研究院下属的癌症研究所是全世界最大的癌症研究所,有上万名科研人员从事癌症的机理与药物开发研究。因此,在分子水平上研究肺癌的形成机理在我国是必须的。

结项摘要

癌症的形成机理是当前国际上非常热门的研究课题,是生物学家希望解决而没有办法解决的问题。我们首先利用肺癌的流行病学数据研究肺癌的形成机理,通过建立关于肺部组织干细胞的变异以及变异干细胞分裂的多次打击数学模型分别模拟男性和女性患肺癌与年龄相关的风险率数据,首次得到了男性和女性肺组织正常干细胞的基因组最多需要8次累计变异就能形成癌细胞.因此,人类肺组织正常干细胞形成癌细胞的基因网络里最多只有8个基因,这是我们首次利用数学理论得到了肺癌的形成基因网络里基因个数的结论,而且从模拟结果可以得到维护基因组稳定性的基因一定是前面三次变异中产生变异。因此,把维护基因组稳定性的基因变异作为癌症的早期诊断和药物靶向疗法提供了理论依据。通过项目的资助,我们还通过建立数学模型研究了传染病的流行病学数据,通过建立数学模型推导出肺癌的形成机理,并利用统计学中非参数检验验证了我们所得出的结论的合理性。提出了治疗、预防和控制这些疾病的理论依据。我们还研究了环境对肺癌的影响,项目组成成员发表学术论文24篇,另有4篇论文接受发表并完成了论文校样。通过参加学术会议,增强了国内外学术合作交流,培养了14名博士和16名硕士研究生(包含在读的博士、硕士研究生)。

项目成果

期刊论文数量(24)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
On avian influenza epidemic models with time delay
时滞禽流感流行模型研究
  • DOI:
    10.1007/s12064-015-0212-8
  • 发表时间:
    2015-12-01
  • 期刊:
    THEORY IN BIOSCIENCES
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Liu, Sanhong;Ruan, Shigui;Zhang, Xinan
  • 通讯作者:
    Zhang, Xinan
Avian influenza a H7N9 virus has been estimated in China
中国已估计出H7N9禽流感病毒
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Journal of Biological Systems
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    张兴安;邹兰;Jing Chen;方奕le;黄继才;刘三红;冯光庭;杨翠红;阮士贵
  • 通讯作者:
    阮士贵
Nonlinear dynamics of avian influenza epidemic models
禽流感流行模型的非线性动力学
  • DOI:
    10.1016/j.mbs.2016.11.014
  • 发表时间:
    2017-01-01
  • 期刊:
    MATHEMATICAL BIOSCIENCES
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Liu, Sanhong;Ruan, Shigui;Zhang, Xinan
  • 通讯作者:
    Zhang, Xinan
Transmission dynamics and optimal control of measles epidemics
麻疹流行的传播动力学和最佳控制
  • DOI:
    10.1016/j.amc.2014.12.096
  • 发表时间:
    2015-04-01
  • 期刊:
    APPLIED MATHEMATICS AND COMPUTATION
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Pang, Liuyong;Ruan, Shigui;Zhang, Xinan
  • 通讯作者:
    Zhang, Xinan
An SEIR Epidemic Model with Relapse and General Nonlinear Incidence Rate with Application to Media Impact
具有复发和一般非线性发病率的 SEIR 流行病模型及其在媒体影响中的应用
  • DOI:
    10.1007/s12346-017-0231-6
  • 发表时间:
    2018-07-01
  • 期刊:
    QUALITATIVE THEORY OF DYNAMICAL SYSTEMS
  • 影响因子:
    1.4
  • 作者:
    Wang, Lianwen;Zhang, Xingan;Liu, Zhijun
  • 通讯作者:
    Liu, Zhijun

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    梁肇军
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    张兴安
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  • 通讯作者:
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癌症免疫机理的数学建模与计算机模拟
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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

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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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