基于布尔运算元的DNA自组装网络的建模及动力学分析

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61272022
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    61.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0213.生物信息计算与数字健康
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

DNA self-assembly is a process in which the fundamental assemble units spontaneously form the ordered structures by non-covalent DNA-DNA interactions. The current DNA self-assembly methods are mostly static self-assemblies, the research on dynamic self-assemblies with energy and material exchanges are only in its infancy, and how to build the complex functional assembly systems is still a difficult problem. The modeling and kinetics behavior of DNA self-assemblied networks based on Boolean operators as the basic structural units of network will be studied in this project. The main research topics of this project are as follows: The kinetics database of DNA self-assembly will be constructed by developing the accurate and efficient data processing methods to integrate the high-throughput experimental data of DNA self-assembly. Based on the experimental data, the system model which describes the interior level and the hiberarchy relationships of the networks will be constructed by developing the efficient and integrative algorithms. The computable model which describes the behavior features of DNA self-assembly will also be constructed by utilizing the theories of complex networks and dynamical system, as well as combining with the demonstrations of DNA self-assembly. The driving nodes of networks will be explored and the quantitative control methods for the growth of DNA self-assemblied networks will also be studied by utilizing the theories of complex networks and engineering controls. This project will provide not only the new methods of modeling and analysis for systems biology, but also new ideas and theoretical supports for DNA self-assembly applications.
DNA自组装是DNA组装基元通过分子间相互作用自发形成有序结构的过程。当前的DNA自组装方法多为静态自组装,具有能量和物质交换的动态自组装尚处于初级研究阶段,构建复杂的功能组装体系仍是一个难题。本项目拟以布尔运算元为网络的基本结构单元开展DNA自组装网络的建模与动力学行为研究。主要研究内容包括:发展高效精确的数据处理方法,通过整合DNA自组装的高通量实验数据,构建DNA自组装的动力学数据库;以DNA自组装的动力学数据为驱动,发展高效综合算法,建立描述DNA自组装网络层次内部及层次间关系的系统模型;利用复杂网络和系统动力学,结合DNA自组装网络实证,构建反映DNA自组装行为特征的可计算模型;基于工程控制论和系统动力学,寻找网络的驱动节点,实现对DNA自组装网络组装生长的定量控制。本项目的研究将为系统生物学的建模和分析提供新方法,同时也为DNA自组装相关应用领域提供新思路和理论支撑。

结项摘要

利用高效精确的数据处理方法,获取DNA自组装和链置换的高通量数据;基于DNA自组装和DNA链置换反应,获取较复杂DNA逻辑运算元数据,实现DNA自组装网络层次内部及层次间关系的系统建模;结合DNA自组装网络实证,构建反映DNA自组装行为的可计算模型;运用非线性系统理论进行动力学分析,采用DNA链置换技术实现对DNA自组装网络组装生长的定量控制;以核酸分子作为信息载体,探讨信息安全等方面应用。本项目的研究为动态DNA自组装的建模和分析提供新方法,也为DNA自组装相关应用领域提供新思路和理论支撑。

项目成果

期刊论文数量(25)
专著数量(1)
科研奖励数量(14)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
基于核酸的信息安全技术研究现状及发展建议
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    中国科学院院刊
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    韩栋;王燕;张勋才;崔光照
  • 通讯作者:
    崔光照
DNA链置换技术的研究现状与展望
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    郑州轻工业学院学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    叶盟盟;赵涛涛;崔光照;王延峰
  • 通讯作者:
    王延峰
An Improved Method of DNA Information Encryption
一种改进的DNA信息加密方法
  • DOI:
    10.1007/978-3-662-45049-9_12
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Communications in Computer and Information Science
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Dong Han;Yan Wang;Yanfeng Wang;Zicheng Wang
  • 通讯作者:
    Zicheng Wang
Research on Molecular Code Converter Based on DNA Strand Displacement
基于DNA链置换的分子密码转换器研究
  • DOI:
    10.1166/jctn.2016.5192
  • 发表时间:
    2016-06
  • 期刊:
    Journal of Computational and Theoretical Nanoscience
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zicheng Wang;Wenwen Zhang;Yanfeng Wang;Guangzhao Cui
  • 通讯作者:
    Guangzhao Cui
Controllable Deoxyribonucleic Acids Sub-tile Self-assembly by Deoxyribonucleic Acids Strand Displacement
通过脱氧核糖核酸链位移进行可控脱氧核糖核酸子瓦自组装
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Journal of Computational and Theoretical Nanoscience
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Taotao Zhao;Xiaolong Shi;Mengmeng Li;Guangzhao Cui
  • 通讯作者:
    Guangzhao Cui

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其他文献

电动汽车混合储能装置小波功率分流方法
  • DOI:
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  • 期刊:
    中国电机工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    申永鹏;孙建彬;王延峰;李会仙;唐耀华;赵俊
  • 通讯作者:
    赵俊
Hybrid Memristor Chaotic System
混合忆阻混沌系统
  • DOI:
    10.1166/jno.2018.2326
  • 发表时间:
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  • 期刊:
    Journal of Nanoelectronics and Optoelectronics
  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    吴磊
基于改进非支配遗传算法的DNA编码序列优化方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张勋才;崔光照;王延峰;申永鹏
  • 通讯作者:
    申永鹏
Effects of driving modes on permanent magnet motor electromagnetic and temperature fields at limit conditions
极限条件下驱动方式对永磁电机电磁场和温度场的影响
  • DOI:
    10.1108/compel-04-2016-0148
  • 发表时间:
    2016-11
  • 期刊:
    COMPEL-THE INTERNATIONAL JOURNAL FOR COMPUTATION AND MATHEMATICS IN ELECTRICAL AND ELECTRONIC ENGINE
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邱洪波;于雯斐;唐冰夏;李伟力;杨存祥;王延峰
  • 通讯作者:
    王延峰
Complex Logical XOR Computation Based on DNA Six-Arm Sub-Tile Self-Assembly
基于DNA六臂子瓦自组装的复杂逻辑异或计算
  • DOI:
    10.1166/nnl.2018.2617
  • 发表时间:
    2018-02
  • 期刊:
    Nanoscience and Nanotechnology Letters
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王延峰;李吉祥;黄春;孙军伟
  • 通讯作者:
    孙军伟

其他文献

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DNA链置换振荡电路设计及其有限时间PID同步研究
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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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