神经膜计算系统研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    30870826
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    35.0万
  • 负责人：
    潘林强
  • 依托单位：
    华中科技大学
  • 学科分类：
    C0914.认知模拟、计算与人工智能
  • 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

膜计算模型是基于细胞结构和功能、具有嵌套式结构的一种分布式并行计算模型，是计算机科学的新兴领域。神经元是一类高度分化的细胞，而且神经系统具有网络结构，膜计算模型不适合直接用来建模和分析神经系统。本项目拟在膜计算模型和理论的基础上，基于神经系统的结构和功能，建立具有网络结构和良好计算性能的神经膜计算模型，发展神经膜计算动态行为理论；研究神经膜计算模型在并行和串行、同步和异步、时延和非时延等计算模式下，模型的计算能力，计算通用性，计算复杂性，最小子系统问题，语言生成或者识别能力，设计求解计算困难的算法等；在此研究基础上，用神经膜计算对神经系统进行建模和仿真，比较仿真数据和神经实验数据，修正完善模型，开发相关软件。作为计算机科学与神经科学的交叉课题，本项目的研究不仅有望为计算神经科学提供建模新方法和仿真新工具，同时也将为计算机科学探索高性能计算提供新的思路和方法。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（27）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（13）
专利数量（0）
Spiking Neural P Systems with Anti-Spikes
具有反尖峰的尖峰神经 P 系统
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    International Journal of Computers Communications & Control
  • 影响因子：
    2.7
  • 作者：
    Linqiang Pan;Gheorghe Paun
  • 通讯作者：
    Gheorghe Paun
On Languages Generated by Asynchronous Spiking Neural P Systems
论异步尖峰神经 P 系统生成的语言
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Theoretical Computer Science
  • 影响因子：
    1.1
  • 作者：
    Xingyi Zhang;Xiangxiang Zeng;Linqiang Pan
  • 通讯作者：
    Linqiang Pan
Time-Free Spiking Neural P Systems.
无时间尖峰神经 P 系统。
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Neural Computation
  • 影响因子：
    2.9
  • 作者：
    Xingyi Zhang;Linqiang Pan;Xiangxiang Zeng
  • 通讯作者：
    Xiangxiang Zeng
Solving NP-Complete Problems by Spiking Neural P Systems with Budding Rules
通过带有萌芽规则的尖峰神经 P 系统解决 NP 完全问题
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Lecture Notes in Computer Science . Springer Berlin/Heidelberg
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Linqiang Pan;Jun Wang;Tseren-Onolt Ishdorj;Alberto Leporati
  • 通讯作者：
    Alberto Leporati
A Weakly Universal Spiking Neural P System
弱通用尖峰神经P系统
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Mathematical and Computer Modelling
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Chun Lu;Xiangxiang Zeng;Linqiang Pan
  • 通讯作者：
    Linqiang Pan

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其他文献

Analogical China Map Constructed by Single-Stranded DNA Tiles Assembly
单链DNA瓦片组装构建的类比中国地图
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    Journal of Computational and Theoretical Nanoscience
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王延峰;马欣;潘林强
  • 通讯作者：
    潘林强
Tissue-like P Systems with Evolutional Symport/antiport Rules
具有进化 Symport/antiport 规则的类组织 P 系统
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    Tissue-like P Systems with Evolutional Symport/antiport Rules
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    宋勃升;张成;潘林强
  • 通讯作者：
    潘林强
脉冲神经膜计算系统的研究进展及展望(英文)
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    潘林强;曾湘祥;汪隽;张兴义
  • 通讯作者：
    张兴义
Nicking enzyme-controlled toehold regulation for DNA logic circuits
DNA 逻辑电路的刻痕酶控制立足点调节
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    nanoscale
  • 影响因子：
    6.7
  • 作者：
    潘林强;王之煜;张成
  • 通讯作者：
    张成
Logic Nanoparticle Beacon Triggered by the Binding-Induced Effect of Multiple Inputs
由多个输入的结合诱导效应触发的逻辑纳米粒子信标
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    ACS Applied Materials & Interfaces
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    董亚飞;刘石;潘林强;张成
  • 通讯作者：
    张成

其他文献

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潘林强的其他基金

DNA生物计算电路设计制备及其在疾病诊断中的应用
  • 批准号：
    62172171
  • 批准年份：
    2021
  • 资助金额：
    61 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于DNA自组装纳米芯片的分子计算模型研究
  • 批准号：
    61772214
  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
    70.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
肺癌细胞周期的建模方法和动力学研究
  • 批准号：
    91130034
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    70.0 万元
  • 项目类别：
    重大研究计划
基于细胞（膜和核酸）的计算模型和算法研究
  • 批准号：
    61033003
  • 批准年份：
    2010
  • 资助金额：
    250.0 万元
  • 项目类别：
    重点项目
生物型混合网状信息处理系统研究
  • 批准号：
    60674106
  • 批准年份：
    2006
  • 资助金额：
    26.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
分子生物计算中的膜计算研究
  • 批准号：
    60373089
  • 批准年份：
    2003
  • 资助金额：
    24.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
DNA计算在图论与组合优化中的应用
  • 批准号：
    60103021
  • 批准年份：
    2001
  • 资助金额：
    3.0 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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  • 批准号：
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  • 批准年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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相似海外基金

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  • 资助金额：
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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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