大数据视野下的国家自然科学基金成果管理与服务研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    J1924012
  • 项目类别:
    专项基金项目
  • 资助金额:
    30万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
  • 结题年份:
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    未结题
  • 起止时间:
    2019至

项目摘要

结项摘要

项目成果

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其他文献

一种基于正向近似的规则挖掘方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    庞继芳;梁吉业;钱宇华
  • 通讯作者:
    钱宇华
面向非完备决策表的正向近似特征选择加速算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    计算机学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    钱宇华;梁吉业;王锋
  • 通讯作者:
    王锋
一种基于标签传播的两阶段社区发现算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    计算机研究与发展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郑文萍;车晨浩;钱宇华;王杰
  • 通讯作者:
    王杰
A fuzzy multigranulation decision-theoretic approach to multi-source fuzzy information systems
多源模糊信息系统的模糊多粒度决策理论方法
  • DOI:
    10.1016/j.knosys.2015.09.022
  • 发表时间:
    2016-11
  • 期刊:
    Knowledge-Based Systems
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  • 作者:
    林国平;梁吉业;钱宇华;李进金
  • 通讯作者:
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融合光满度量标记迁移和Tr-training的高光遥感图像半监督分类算法
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    大数据
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曹峰;李文涛;骆剑承;李德玉;钱宇华;白鹤翔;张超
  • 通讯作者:
    张超

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

钱宇华的其他基金

随机一致性视角下的可解释机器学习理论与模型
  • 批准号:
    62136005
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
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  • 项目类别:
    重点项目
面向多模态数据的多粒度计算理论与方法
  • 批准号:
    61672332
  • 批准年份:
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  • 项目类别:
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相似国自然基金

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相似海外基金

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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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